指纹识别的算法 眼纹识别开启“无密码”社会 云上数字身份认证淘汰线下识别

从指纹到声纹到面容等，身上带有唯一性特征的部位，均被开发为生物身份认证验证的门槛。身份识别的下一幕，将来自每个人的生物体征，随着十年之后整个IOT产业的井喷，以及安防领域的日趋重要，生物体征势必成为人类分身数字世界时最严苛的身份认证。

其实说到底，因为手机储存了越来越多的个人信息，我们的智能手机好像“电脑外挂”一般，已经变成了人的一部分。对于手机的过渡依赖与亲密带来诸多隐私问题，人们正在尝试用新的技术去解开这个“死循环”。这种新的技术解锁方式便是生物识别，生物识别技术的优点在于既能够简化使用过程，提升用户体验，又可以解决安全性问题。用户只需做自己，自然刷脸、说话、触摸，即可完成身份核验。

人类的体验需求迭代

曾有学者预言，人类正在进行有史以来第二次最重要的迁徙：第一次是数万年前人类祖先走出非洲。现在，我们正面临从物理世界步入数字世界的“大移民”。而在第二次“移民”过程中，就像人类在现实生活里对“我是谁”的循环追问，自信息文明诞生伊始，人类就非常清楚安全告知机器“我是谁”的重要性，并不断在身份认证方式上推陈出新，发明各种密码和数字证书。

随着越来越多的人借助数字产品管理日常生活，我们希望能够毫不费力地在各种设备和体验间建立连接，并确保其安全性。人类的身份认证识别，从前几年账号+密码的时代转变为现在手机号+验证码的时代，多账号通用登陆依然过多绑定于电子设备。随着人类与机器共享的“秘密”越来越多，安全系数越来越大，基于密码的识别方式已日趋无力。人类亟需从“我们主动让系统认识我”，到“系统自主认识我”的方式转变，这将是下一个认证时代的常态。生物识别将打上一条印记，提供新的体验方式。而生物识别也在这两年逐渐应用于生活之中，如iPhoneX的Face ID，生物识别已经从硬件识别迭代到软件级识别，云与大数据的深度应用将带给人类新的验证时代。指纹识别的算法

无论哪种生物识别技术，都是在做同一件事：回答“你是谁”这个问题。大体来说，生物特征包括生理特征和行为特征：前者包括指纹、虹膜、人脸和眼纹等;后者对大众稍显陌生，包括步态和唇语等。这些生物特征都具备很强的稳定性和唯一性，可匹配于不同应用场景。

Face ID

在了解其他生物识别之前，我们先了解一下已经大面积应用的人脸识别。如苹果面部识别通过 iPhone X 没有被覆盖的顶部区域实现，这一小块区域中的红外镜头、泛光感应元件(Flood illuminator)和点阵投影器可以向人脸投射看不见的光，形成依附用户的3D人脸图，并将它与手机存储的机主人脸图做对比，如果相符，手机就能解锁。Face ID的错误匹配率为 100 万分之一，是Touch ID的1/ 20。

AI可以将人类进化而来的“直觉系统”转为为数据分析，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官特征和几何位置关系检测人脸，将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较认证。iPhoneX那般“实时识别”远非人脸识别的全部，当机器记住一张人类面孔，它其实可以做到更多，比如“跨年龄识别”。

多种识别模式盘点

生活中接触最多的是指纹识别。2013年，指纹识别刚出现在 iPhone 5s 里，被很称作 “没用的设计”，而现在却成了大部分手机的安全防线。根据 Fingerprints 提供的数据，2016 年全球一共卖了 16 亿台手机，60% 都有指纹识别技术。

人脸识别是目前最接地气的，以人脸识别为代表的生物识别正应用于越来越多的场景。

虹膜识别识别的是眼睛的虹膜部分，虹膜属于眼球中层，位于血管膜的最前部，在睫状体前方，可调节瞳孔的大小，调节进入眼内光线多少的作用。三星Galaxy S8内置了虹膜识别技术，它要求用户以特定的姿势出现在镜头前系统才能进行识别，不够方便，导致它的实用性并不高。

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