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          2019生物識別技術將進入大規(guī)模應用階段

          作者: 時間:2019-02-02 來源:億歐網 收藏

            2018年互聯(lián)網界迎來了一個又一個“寒冬”,但科技依然擁有重新復燃的魔力。1月2日,阿里巴巴達摩院發(fā)布“2019十大科技趨勢”,涵蓋了智能城市、數字身份、自動駕駛、圖神經網絡系統(tǒng)、AI芯片、區(qū)塊鏈、5G等領域??梢灶A測到,AI依然是2019年科技界最熱的方向。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201902/397384.htm

            AI技術雖然發(fā)展最熱,但比它更快進入成熟階段的是生物識別技術。達摩院認為,2019年,生物識別技術將進入大規(guī)模應用階段。過去幾年,絕大多數人都開始習慣出門不帶現(xiàn)金,而未來,不帶身份證走遍天下的時代也將到來。

            生物識別主要是通過人類生物特征進行身份認證的一種技術,人類的生物特征通常具有唯一性,可以測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點,因此生物識別認證技術較傳統(tǒng)認證技術存在較大的優(yōu)勢。生物識別系統(tǒng)對生物特征進行取樣,提取其唯一的特征并且轉化成數字代碼,并進一步將這些代碼組成特征模版。由于微處理器及各種電子元器件成本不斷下降,精度逐漸提高,生物識別系統(tǒng)逐漸應用于商業(yè)上的授權控制。由于人體特征具有人體所固有的不可復制的唯一性,這一生物密鑰無法復制,失竊或被遺忘,利用生物識別技術進行身份認定、安全、可靠、準確。

            根據美國咨詢機構Transparency Market Research的統(tǒng)計,全球生物識別市場規(guī)模將于2020年增長至233億美元,復合年均增速為15.7%,生物識別市場正處在快速增長中。

            根據美國智庫Acuity Market Intelligence發(fā)表的《生物識別的未來The Future of Biometrics》報告顯示,2015年全球生物識別市場結構中,份額達到58%,的份額為18%,緊隨其后的是新興的虹膜識別,份額為7%,此外還有與類似的掌紋識別,以及聲紋識別和靜脈識別等。

            

            是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術,通常也叫做人像識別、面部識別。

            如今,人臉識別技術已經非常成熟,國內的產業(yè)鏈也趨于完善,比如國內做人臉識別、圖片識別的曠視科技Face++、商湯科技、做視頻識別的極鏈科技Video++等。現(xiàn)在,人臉識別的應用也已經不僅僅局限于商務場所中,它已經以各種形式逐步滲透到日常生活中。

            

            每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特征點,每個特征點都有大約七個特征,人們的十個手指產生最少4900個獨立可測量的特征。指紋識別技術通過分析指紋可測量的特征點,從中抽取特征值,然后進行認證。

            當前,我國第二代身份證便實現(xiàn)了指紋采集,且各大智能手機都紛紛實現(xiàn)了指紋解鎖功能。與其他生物識別技術相比,指紋識別早已經在消費電子、安防等產業(yè)中廣泛應用,通過時間和實踐的檢驗,技術方面也在不斷的革新。

            掌紋識別

            掌紋是指手腕與手指之間的手掌表面上的各種紋線特征,如主線、皺紋、細小的紋理、脊末梢、分叉點等。掌紋的形態(tài)由遺傳基因控制,即使由于某種原因表皮剝落,新生的掌紋紋線仍保持著原來的結構。每個人的掌紋紋線都不一樣,即使是孿生同胞,他們的掌紋也只是比較相似,而不會完全一樣。并且在低分辨率和低質量的圖像中仍能夠清晰的辨認。

            虹膜識別

            人的眼睛結構由鞏膜、虹膜、瞳孔晶狀體、視網膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分,其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)育階段形成后,在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性,同時也決定了身份識別的唯一性。因此,可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。

            虹膜測定技術可以讀取 266 個特征點,而其他生物測定技術只能讀取 13-60 個特征點。根據富士通方面的數據,虹膜識別的錯誤識別可能為 1/1500000,而蘋果 TouchID 的錯誤識別可能為 1/50000,虹膜識別的準確率高達當前指紋方案的三十倍。而虹膜識別又屬于非接觸式的識別,識別非常方便高效。

            聲紋識別

            人類語言的產生是人體語言中樞與發(fā)音器官之間一個復雜的生理物理過程,人在講話時使用的發(fā)聲器官--舌、牙齒、喉頭、肺、鼻腔在尺寸和形態(tài)方面每個人的差異很大,所以任何兩個人的聲紋圖譜都有差異。這也使得聲紋識別也可以稱為身份認證的一種方式。

            與其他生物特征相比,聲紋識別的優(yōu)勢在于:

            (1)聲紋提取方便,可在不知不覺中完成,因此使用者的接受程度也高;

            (2)獲取語音的識別成本低廉,使用簡單,一個麥克風即可,在使用通訊設備時更無需額外的錄音設備;

            (3)適合遠程身份確認,只需要一個麥克風或電話、手機就可以通過網路(通訊網絡或互聯(lián)網絡)實現(xiàn)遠程登錄;

            (4)聲紋辨認和確認的算法復雜度低;

            (5)配合一些其他措施,如通過語音識別進行內容鑒別等,可以提高準確率。這些優(yōu)勢使得聲紋識別的應用越來越受到系統(tǒng)開發(fā)者和用戶青睞。

            靜脈識別

            靜脈識別系統(tǒng)一種方式是通過靜脈識別儀取得個人靜脈分布圖,依據專用比對算法從靜脈分布圖提取特征值,另一種方式通過紅外線 CCD攝像頭獲取手指、手掌、手背靜脈的圖像,將靜脈的數字圖像存貯在計算機系統(tǒng)中,實現(xiàn)特征值存儲。靜脈比對時,實時采取靜脈圖,運用先進的濾波、圖像二值化、細化手段對數字圖像提取特征,采用復雜的匹配算法同存儲在主機中靜脈特征值比對匹配,從而對個人進行身份鑒定,確認身份。

            結語:

            具體來看,在AI技術方面,如果說2018年AI從實驗室走入了現(xiàn)實,那么,2019年將開啟人類和AI全面合作的新起點。阿里巴巴達摩院認為,移動設備上的實時語音生成與真人語音可能將無法區(qū)分,甚至語音AI在一些特定對話中將會通過圖靈測試。在城市里,會說話的公共設施將會越來越多。其中,生物識別技術將在2019年進入大規(guī)模應用階段。隨著3D傳感器的快速普及、多種生物特征的融合,每個設備都能更聰明地“看”和“聽”。生物識別和活體技術將重塑身份識別和認證,未來,數字身份將成為人的第二張身份證。



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