多种生物识别联合应用的优势与模式

　　2、多种生物识别联合应用的技术模式

　　一个典型的多重生物识别系统通过不同的采集器获取各种生物特征数据，例如指纹图像、人脸图像等，然后通过各自独立的“识别算法”，来进行各自独立的模板相匹配。如果通过其中一种识别算法未能得到明确的识别结果，另外一种算法可以用来进行再次确认。

　　多重生物识别技术新的发展趋势，即所谓的“融合生物识别技术”(fused biometrics)，与传统典型的多重生物识别系统相同，融合生物识别系统也通过各种独立的或多重采集方式合而为一的采集器，来采集不同的生物特征 (如指纹、人脸图像、虹膜图像等)，但它们的区别在于如何来分析和判断这些特征值。传统上是分别使用不同的生物识别算法处理不同的生物特征，各自分别得出独立的结果(如用指纹识别算法分析指纹，用人脸识别算法分析人脸图像，各自得出指纹比对和人脸比对的判断结果)。而融合生物识别系统则是将采集到的各种不同的生物特征，用所谓的融合算法统一处理，根据多重生物识别技术的综合判断得出最终的识别结果。这样的处理方式和结果更快速、准确率更高，并且系统可扩展性更好，最终使整个系统达到新的安全高度。

　　3、多重生物识别的市场现状和趋势

　　多重生物识别技术的市场化已经起步。目前，大多数多重生物识别系统(包括融合生物识别系统)都是政府公众项目或军方应用系统，主要是因为这些部门要求极高的安全性。手持式跨部门身份认证设备HIIDE系统就是一个典型例子，它集成了指纹识别、人脸识别和虹膜识别技术。因其高安全性，HIIDE系统被美国军方选中，在美军位于全球的机构和基地中使用。

　　具有全球影响力的生物识别厂商，纷纷推出自己的多重生物识别技术和产品。Identix公司将复杂的面部皮肤模式分析与人脸特征识别融合，达到了他们自己声称的更高的准确率；Neurotechnology已经推出融合指纹识别和人脸识别算法的MegaMatcher软件SDK；ZKSoftware则更进一步，基于其嵌入式平台推出全球第一个产业化的iFace系列指纹和人脸识别产品。

　　可以预见，未来几年这个市场将风起云涌，这个领域中更多供应商将会大量推出新设备和新软件。激烈竞争和技术进步导致产品和系统价格的大幅降低，从而使更多的商业应用成为可能。 （文/陈书楷）