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指纹识别与虹膜识别的优劣及应用
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日期:2017-02-23 11:31:20来源:物联中国 点击:504
核心提示:两种或者多种生物识别技术联合验证便不失为一良策,比如指纹识别+虹膜识别或者指纹识别+人脸识别+虹膜识别等先行军:指纹识别这两年,随着

       两种或者多种生物识别技术联合验证便不失为一良策,比如指纹识别+虹膜识别或者指纹识别+人脸识别+虹膜识别等

       先行军:指纹识别

       这两年,随着人们对自身隐私保护意识的加强以及在移动支付领域中资金安全所面临的严峻考验,生物识别技术变得异常热门起来,目前,在手机上被应用得最为广泛的生物识别技术无疑就是指纹识别了。

       指纹识别技术在手机上的广泛应用无疑是拜苹果所赐。苹果在2012年以3.55亿美金收购AuthenTec,后者正是一家著名的指纹认证传感器提供商,其当时在世界上使用中的传感器有超过3500个。

       苹果在指纹识别传感技术上的布局在2013年便收获战果,这一年九月的发布会上,苹果推出了5S,其最大的创新便是在前置的HOME键上加入了指纹识别模块,由此苹果在指纹识别技术上开了业界先河。

       之后指纹识别在手机上的剧情演变便是人尽皆知了,时至今日,指纹识别成了当下中高端手机的标配,也是在手机上被应用得最为广泛的生物识别技术。

       新贵:虹膜识别

       生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。

图1:虹膜在眼球中的位置

       图1:虹膜在眼球中的位置

       由此可见,生物识别技术可不仅仅是指纹识别,其中人脸识别、虹膜识别、声纹识别及静脉识别等都可归为生物识别,只是就目前而言,指纹识别技术在手机上被应用得最为广泛而已。

       唯一不变的就是变化本身,这话同样也适合生物识别技术在手机的应用上。三星在今年8月发布的旗舰手机NOTE7上首次加载了虹膜识别技术,因着其在安全性上完虐指纹识别而受到媒体及用户的广泛关注,一时之间成了生物识别技术在手机应用上的当红炸子鸡,尽管三星NOTE7在发布不到三个月就因为频频出现的电池爆炸事件而提前下市,但虹膜识别技术在手机上的应用无疑代表了未来的一个发展方向。

       新兵与老将的对决:优劣及其应用

       虹膜识别技术何以如此受到用户及媒体的追捧?它与当下最为流行的指纹识别技术到底有什么差异?为更好地回答这个问题,笔者不妨来一场看表说话。

       对指纹识别的了解,多数人大概都心中有数,虹膜识别恐怕就未必如此了。人的眼睛是由巩膜、虹膜、瞳孔、晶状体、视网膜等部分组成,而虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分(见图1),其包含有很多相互交错的斑点、细丝、条纹、隐窝等细节特征。在胎儿发育阶段形成后,虹膜在整个生命历程中保持不变,也正是这些原因使得虹膜的特征具备唯一性,从而完成对人身份的准确识别。

       由表1可看出,在误识率上,指纹识别在0.8%左右,虹膜识别则是0.0001%,可见,虹膜识别的准确率要高得多,何以出现此情况?原因并不复杂,相比手指指纹的纹理,虹膜要复杂得多。在技术实现上,一个虹膜约有266个单位的读取点,而指纹识别技术只能读取13-16个单位,也正是这个原因,虹膜识别的准确率要比指纹识别高得多。

       非但如此,人的指纹往往会有磨损,从而影响识别,甚至会出现一定比例的人群,由于其指纹的纹路较浅而无法使用指纹识别功能。此外,由于目前的指纹识别技术并不需要活体支持,因此存在被盗用的可能性,不法分子可以通过复制手指的纹理从而骗过指纹识别验证机制,而更为残忍的是,一些不法分子甚至可能直接将受害者的手指砍除以完成指纹认证。

       相对指纹识别,虹膜识别除却在纹理上更为复杂从而让安全性与准确率大大提升外,更重要的一点是,它的验证机制需要活体支持,这就使得不法分子通过复制虹膜纹理以通过验证的可能性几乎为零,此外,即使不法分子将受害者的眼睛摘除亦是无法通过验证的。

       那么指纹识别相对虹膜识别就真的一无是处了吗?当然不是,指纹识别之所以能成为当下手机行业中最为主流的生物识别应用,不外乎这三个原因。首先,其安全性具备一定的保证,相对传统的密码输入方式,其安全性与便利性不言而喻;其次,它的实现方式在技术上而言是较为简单的,也就是说门槛低,便于大规模地生产制造;最后,当然是其价格较为适合了,这保证了它的加持不至于大幅度提升手机的售价了。

       尽管虹膜识别在安全性及稳定性等方面的表现要比指纹识别强大得多,何以至今依然未在手机上普及开来呢?笔者以为,主要还是在于技术实现的难度以及价格,当然这两者是相辅相成的。

       正是因为虹膜纹理更为复杂的原因,这也使得虹膜识别技术在实现的过程中需要摘取更多的有效单位读取点(如前文所言,虹膜识别一般需要摘取266个单位的读取点,而其他的生物识别一般是13至16个),这其实是一把双刃剑,它在提升识别准确率的同时,对算法的复杂性以及执行效率提出了更高的要求,也就是说前期在软件研发上需要投入更多的成本。此外在硬件上,它还需要摄像头的配合以实现对虹膜影像的采集及提取。

       事实上,正是这些在软硬件上庞大的资源投入,使得其价格在相对指纹识别上的优势荡然无存,应该说虹膜识别技术的实现已非难事,难的是在手机这么小巧的机身上加载,并将其控制在合理的价格区间,这才是目前业界急需解决的难题。

       当然,任何一种技术皆有其局限性,虹膜识别亦不例外。首先,虹膜识别的实现对光线有一定的讲究,用户若佩戴眼镜或者美瞳的话,虹膜的识别与提取会有难度;其次,对虹膜的识别与提取在距离上亦有要求,太远或者太近皆有影响。

       特性与优势在很大程度上决定着一项技术所要面临的应用与市场。虹膜识别与指纹识别也因着彼此不同的特性在不同的应用领域发光发热。前者由于其高安全性,更多被应用于银行金库、大额支付、军队国防等领域;后者则主要被应用于手机解锁、小额支付、公司打卡及智能家居等领域。

       最后,当人们有更高的安全性需求时该如何应对?其实这并不难解决,因为两种或者多种生物识别技术联合验证便不失为一良策,比如指纹识别+虹膜识别或者指纹识别+人脸识别+虹膜识别等,而两种或者多种生物识别技术联合验证很可能代表着未来的一种高安全性发展方向。

出处:物联中国
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