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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

2018-02-03 20:10:28来源: 数智网 关键字:眼纹识别

先开个玩笑,这里的眼纹,不是眼角的鱼尾皱纹。我们今天说的故事,关于下个IoT时代,关于人类科技的降维演进,关于人类数字世界的体验升华。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。

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,被很多人称作 “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。

眼纹识别则是识别眼睛的巩膜部分。即“眼白”区域的血管排布情况,后面会详细阐述。

视网膜是眼球背部一层非常薄的细胞层,视网膜识别的是视网膜上的血管分布。

由于虹膜、眼纹、视网膜识别的对象不同,因此三种识别的原理并不相同。虹膜是虹膜纹理来识别,屈光手术的虹膜定位就是用这个原理,因为每个人的虹膜纹理都不一样。视网膜识别是眼底的部位,主要是血管分部和行径的情况来确定,但是眼底会随着人的身体情况变化而变化,所以理论上来说应该是虹膜识别会更加稳定重复性高,更加精准一点。

声音识别:用时长,不利隐私保护,不适用于初次解锁认证们,这里不做赘述。

步态识别与唇语识别

所谓步态识别,就是只通过走路姿势,在极短时间内,摄像头就可识别特定对象。不同于人脸识别需要“主动配合”,哪怕一个人在几十米外背对摄像头,机器也可通过算法把你认出来。如果你看过《碟中谍5》,一定会对电影中“最后一道安保系统”——步态识别印象深刻:它可以对生物体的身体和步态进行360度无死角扫描,识别进入者身份。

而“远距离生物识别”不只一种,除了脚下步态,来自人类嘴唇的“唇语识别”亦可发挥威力。唇语识别是一项集机器视觉与自然语言处理于一体的技术:通过机器视觉从图像中连续识别出人脸,提取口型连续变化特征,随即将连续变化的特征输入到识别模型中,识别出讲话人口型对应的发音,计算出可能性最大的表达语句。与步态识别一样,唇语识别在安全领域意义重大。要知道,公安系统中的视频信息量非常庞大,但很多都以“默片”方式存在,只看得清嘴型,却不知说些什么。而当机器学会“读唇术”,即可判断视频中的人讲出来的关键性内容。

“远距离生物识别”正在构筑一张“数字天网”,俯视现实世界。难怪有人会说,如今人类犯罪率整体下降最根本的原因,就是技术进步提升了犯罪成本。

人脸识别与眼纹识别的微妙关系

眼纹识别,是人脸识别、虹膜识别的补充,并不是取代性技术,技术路线上算是融合了两方面的优势的产品。目前的人脸识别技术已经开始大范围应用,而人脸识别下一个阶段是较优的融合点,融合新的技术到人脸识别中,作为未来可预见的人脸识别可靠性和准确性的补充。

眼纹识别是利用眼白的可见静脉图案进行身份识别,因为没有任何两个人的脉管系统完全相同,即便是孪生兄弟或者四胞胎。同卵双胞胎的人脸识别一直是生物识别领域的世界级难题,在 iPhone X 还在为区分双胞胎而困扰的时候,利用眼纹识别技术实现了同卵多胞胎的精准识别。同卵多胞胎虽然长相极端相似,不过每个人都有独一无二的眼纹特征。

多因子识别将是未来的趋势,因为独立面部识别,缺少防伪检测技术,有可能被照片或视频攻击,将人脸与眼纹识别技术相结合的可行性非常大。

眼纹识别的基础性条件与可行性

身处数字世界的我们发现摄像头、麦克风无处不在。无论是人脸识别还是眼纹识别都是非接触式识别,只需要一个简单的摄像头就能获取带有面部及眼睛特征的图片。但是,相较于人脸识别,眼纹识别需要质量和分辨率更高的图片,对摄像头也有一定要求。因为只有这样,才能抓取到眼静脉的细微特征,完成后续算法训练。人脸的图片没有这么高的要求,所以,目前人脸识别技术的应用更加广泛。不过,现在摄像头更新换代的速度非常快。每次新手机推出时,也会伴随更高质量的摄像头,所以,未来,基于计算机视觉的生物识别技术会发挥更大潜力。

眼纹识别的历史性意义

诚然,虹膜识别在容错率,信息量及稳定性方面更有优势,但在工业界,“脱离成本谈技术”并非睿智之举。拿手机来说,虹膜识别需要专业硬件支持(远红外摄像头),这对智能手机的改造以及规模化商用是个挑战——这也是为什么早在90年代虹膜识别就已商用,但多年来主要应用场景只是军用和一些特定领域。

另外,人类虹膜的采集过程需要用户较高的配合度,这对普通小白用户来说学习成本更高。相较之下,眼纹识别对摄像头没有特殊要求,手机前置摄像头就能满足要求,采集过程中只需要用户自然看着手机就可以。所以,从用户体验和成本上来说,都更有利于规模化商用和大众普及。

眼纹识别技术几乎可以在所有平台和智能设备上部署、扩展和使用。以较低成本,从线下认证搬到线上认证,取代PIN、密码和线下身份验证,用户将创建全面的云上数字身份,这些身份将用于各种应用程序和服务,淘汰过时的密码技术并使身份验证变得毫不费力。简单来说,不需要独立的线下硬件,只需要配合摄像头,眼纹识别可以通过软件算法达到苹果硬件的精准度,让普适性更好。

市面上常见生物识别的缺陷

iPhoneX的F

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关键字:眼纹识别

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/afdz/article_2018020311561.html
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