多种生物识别联合应用的优势与模式

　　生物特征识别技术发展与应用概况

　　生物特征识别技术，特别是指纹识别技术，已经进入到当今信息社会的许多方面。这是因为在信息化高度发达的商业社会，人们每天将有大量进行身份验证的需要。特别是在安防领域，指纹门禁、指纹锁、人脸识别等产品已经有不少面市并部署在多种安防场合中。

　　生物特征识别技术，或生物识别技术，是采用每个人独一无二的生物特征来验证用户身份的信息技术，主要是通过可测量的身体或行为等生物特征进行身份认证。目前广泛使用的生物识别技术主要是指纹识别和人脸识别。

　　指纹识别技术经过多年的发展和实际应用，已经发展成为目前最为实用的生物识别技术，在市场上占据主导地位。权威调查机构的数据表明，指纹识别技术产品的市场占有率差不多是其他生物识别技术的总和，即大约为50％。然而，其他技术也在迅猛发展中，随着技术的不断完善和硬件设备的能力增强，面部识别技术等生物识别技术也能够在嵌入式设备中运行，这无疑为这些技术的迅速普及提供了条件。

　　那么，哪些生物识别技术可能会像过去几年的指纹识别技术产品一样，获得广泛使用，从而能够给从事这些技术研究和进行应用开发的企业一个新的发展机遇呢？这可能是业界最为关心的问题了。这个问题的答案，可能并不那么乐观，因为很难有一项技术能够像指纹识别技术一样，在安全性、方便性、使用时的非侵入性和成本等主要的指标上，提供较好的综合性能。但是，其他生物识别技术也具有各自的一些特点，如果我们能够根据这些特点去开发相关的应用，应该可以在某些应用领域取得突破，在该领域内领先指纹识别也是有可能的。本文在此分析当前主要的生物识别技术的各种关键因素，供大家参考。

　　1、指纹识别

　　指纹识别的技术和产品本身已经非常成熟，除了警用系统，指纹笔记本电脑、指纹门禁系统和指纹考勤机是应用非常广泛的产品。随著产品的激烈竞争，指纹识别技术的价值链正在向解决方案转移，面向客户提供100％的集成解决方案，是今后指纹识别应用的关键。仅仅是提供核心技术和产品，已经不能获取利润，客户也早已经过了技术狂热期，而更关注自己的需求是否真的得到满足。完整解决方案要求供应商具有多方面的技术能力，包括系统集成、数据库、IT基础设施、通信、软件服务等等方面。

　　在技术上，指纹识别技术需要突破两个方向，一是大容量指纹数据库的索引和实时检索技术，需要在百万级的数据库中，实时搜索出匹配指纹。ZKSoftware近期发布的ZKFinger 10.0算法，采用多重因素建立指纹模板的多维索引技术，使得该算法能够在PC服务器上实现百万级数据库的实时指纹匹配，这是指纹识别技术在大范围的、企业级应用和政府项目应用的关键。二是假指纹判别，这个问题困扰指纹识别用户和厂商很久了，它严重降低了指纹识别系统的安全性。一些产商宣称所谓半导体采集器能够防假指纹，甚至宣称进行真皮扫描，被证明是不负责任的说辞，相反，通过综合的光学系统与软件分析判别假指纹在实践中得到认可。

 　　2、人脸识别

　　人脸识别技术正在向嵌入式方向发展。随着SOC芯片的处理能力从几十MHz到几百MHz甚至到1GHz的快速提高，人脸识别算法所依赖的高密度计算已经可以不依赖于DSP就可以实现，因此在低成本的嵌入式系统中，已经可以实现经过优化的人脸识别算法。另一方面，借助于低成本、广泛使用的近红外主动照明设施，可以取到清晰的，不受环境光照影响的人脸图像--这对识别性能的影响非常关键。

　　由于人脸识别不需要使用者专门的动作就可以完成采集，采集设备和使用者也可以保持适当的距离，因此它对于使用者是非侵入的，不会引起使用者的反感。这是人脸识别技术的最显著的优势，因此它在考勤、机场安检、公共场所监控等使用者没有主观积极性配合的应用场合具有较好的前景，另外，与视频监控系统集成也可能具有巨大的潜力。

　　人脸识别算法的可靠性/安全性不是很高，因此不能单独使用于无人值守的高安全性应用场合。

　　可以看到，人脸识别技术与指纹识别技术在应用上是有一定互补性的，人脸识别技术必将在一些场合取代指纹识别技术，但是更多的可能是，人脸识别技术将与指纹技术同时使用，本文在下面将要专门介绍这种多重生物识别技术。

　　3、虹膜识别

　　同样基于硬件技术的发展，虹膜识别正在向嵌入式设备方向迈进。虽然研究者已经想出一些办法，能够获得不同肤色人种的高对比度虹膜图像，并且进一步降低了高分辨率光学成像系统的成本，然而，采集虹膜图像比较困难的问题还是没有得到很好解决。也就是说，当前阻扰虹膜应用的关键在于，使用者必须比较配合、摆正姿势、在采集器镜头适当的位置处才可能采集到可用的虹膜图像。

　　虹膜识别技术具有极高的安全性，其错误识别的概率要低于指纹识别。因此，安全性要求较高的应用场合，虹膜识别是首选的生物识别技术。在这些场合，尽管采集虹膜图像不是很方便，但是使用者通常也是很配合的。

　　如果产品的开发者能够克服采集虹膜图像的障碍，虹膜识别技术将会有非常大的发展空间。

　　4、指静脉识别

　　指静脉识别技术在亚洲兴起，据报道在日本ATM上有广泛的应用。指静脉图像的采集原理是，800nm左右的近红外光能够穿透人体组织，但却被静脉中的红细胞所吸收。

 　　由于指静脉图像必须在特定的近红外光透视才能取得，因此一般手段下不容易得到用户的指静脉图像，因此就不容易进行欺诈，从而有很好的安全性。但是，指静脉技术存在识别率较低、部分使用者的指静脉图像不清晰等问题，较难普及应用。但是如果同指纹识别技术配合使用，克服两种技术各自的缺点，可能是其发展的一个很好的方向。

　　指静脉识别技术的另一个发展方向是基于非接触的指静脉或手掌静脉扫描方法，这可能会在提高了识别准确性的同时，大大提高系统的易用性，从而具有明显的应用价值。

　　其他生物识别技术，包括声纹识别、签名识别、击键识别、步态识别、掌形识别、视网膜识别等等，也都各有优势，比如步态识别，提供一种远距离的、低分辨率图像下的身份识别手段。这些技术可能会在一些领域内得到应用，但其整体的市场价值可能不会像上面介绍的几种技术一样突出。

　　可以肯定的是，所有生物识别技术的应用，基本上也会面临指纹识别技术应用中遇到的问题，即完整解决方案配套技术、大容量生物特征数据库实时检索、防假防欺诈和保护隐私。技术之外，需要业界积极工作，争取消费者和普通民众在每个关注的领域内信任生物识别技术，让他们逐渐意识到生物识别技术带来的安全与便捷。

       多重生物识别技术

　　1、多种生物识别联合应用将成为主流

　　随着生物特征识别的广泛应用，多种生物识别联合应用将成为主流。这是因为：

　　1） 高安全需求的场合或巨大金额资金交易时，单一的生物特征识别安全性还不是足够高。

　　理论上讲，指纹识别等技术已经是很安全的了，然而实际的使用中，由于存在采样的不一致性、系统容错性等问题，实际系统的安全性往往不能达到理论上的结果。另外，例如人脸识别等技术，其理论安全性本身也不是很高。

　　单一的生物特征识别也容易受到欺诈，例如仿制假指纹的问题。这些状况使得在高安全需求的场合，或者巨大金额交易的时候，单一的生物特征识别技术不能提供足够的安全性保障，就需要采用多重生物识别技术联合应用。理论上说，多重生物识别技术联合，会取得乘积形式而不是累加形式的安全性提高。例如，如果我们指纹识别是十万分之一的认假率，人脸识别是万分之一的认假率的话，二者联合使用就可以达到十亿分之一的认假率，并且同时在指纹验证时和人脸认证时作假的概率要比单独一次验证时作假的概率低很多，因为二者基本上不能使用相同的方法进行欺诈。当然，二者联合使用的通过率会有一定的降低，但却略低于二者之和。例如，如果指纹识别的拒真率是百分之一，人脸识别的拒真率是百分之四，则联合使用的拒真率会是4.96%（(1-(1-1%)*(1-4%))*100%），低于二者之和5%。

 　　可见，多种生物识别技术的联合应用能够大幅提高系统安全性，同时不会大幅降低易用性或增加系统负担。

　　2） 一个单一组织需要各种进入控制方式

　　由于各种生物特征识别技术都有各自的特点，单一组织在不同的地点和应用场合就会需要不同的技术和不同的产品。例如，通过人脸识别技术用来控制进入到一个大厅，因为人脸识别技术不需要用户的特别配合，对用户健康、友好；虹膜识别技术用来控制进入一个中心机房，因为那里要求很高的安全性；敲击键盘的识别技术来用登录办公电脑，因为这里只需要简单验证一下就行；而登录特定服务器应用时采用指纹识别技术，因为廉价的指纹采集器就可以提供足够的安全性，并且易于使用。

　　多种生物识别技术的不断成熟，使得可以综合考虑一项技术的其易用性、成本、安全性和对用户友好性，在适当的地方，采用适当的技术，才能构建出最适合的应用解决方案。这导致同一组织内存在多重生物特征识别技术的应用。

　　3） 使用一种生物识别技术按照监控黑名单来捕捉对象，另一种生物技术用来确认对象身份

　　例如，在公共场合使用人脸检测和识别技术，可以实时抽取监控视频画面上的人脸，同一份恐怖分子黑名单进行1：N识别。如果产生匹配，则可以提出告警，进行人工的识别和比对，如果确实可疑的话，进一步通过指纹比对进行确认。这个过程中，因为人脸的采集是非侵入性的，也不需检测对象专门配合即可完成，因此适合在公共场合使用。并且，人脸识别的速度很快，可以实时得到结果。但是，人脸识别的准确性又不是很高，因此需要进行进一步的人工和指纹识别，予以确认。

　　4） 一种生物识别技术可能失效

　　有些时候，某些个体因为种种原因不能使用某种生物识别方式，这些原因包括：健康状况，文化问题，种族特点，残疾，或个人特质。然而，如果为个别特殊的使用者安排妥协的方法，例如为不能使用指纹的用户安排使用密码，就会导致整体系统安全性降低而影响其整体的实用性和安全性，在这种境况之下，多重生物识别的方法使得这个问题迎刃而解。

　　例如，目前广泛使用的指纹考勤机，总有个别人的指纹脱皮严重、太干燥等等而不能使用，目前采用的办法只能是采用卡或者密码进行替代。但是卡或者密码的使用失去了指纹考勤机杜绝带打卡的作用。如果同时采用指纹识别和人脸识别技术，就可以从根本上杜绝这个问题，指纹不可用就用人脸识别，一个人总有一样是能用的。

 　　我们看到，多种生物识别技术的联合应用带来了显著的安全性，并且克服了单一技术的使用限制。

　　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）