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[導讀] 當今,隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術的快速發(fā)展,生物識別技術也得到了很大的發(fā)展。當前,據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示,預計今年全球的生物識別市場總額將達到250億美元。 在國內(nèi)市

當今,隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術的快速發(fā)展,生物識別技術也得到了很大的發(fā)展。當前,據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示,預計今年全球的生物識別市場總額將達到250億美元。

在國內(nèi)市場方面,2010至2014年,國內(nèi)生物特征識別市場的平均增速保持在60%以上,2014年生物特征識別市場規(guī)模為80億元,2015年突破100億元,預計2020年可突破300億元。

從單個生物識別技術應用來看,指紋識別雖然占生物識別技術的份額最高,但整體呈下降趨勢,從2007年的66.9%下降至2013年的60.1%,受這次疫情影響,預計在2020年的下降幅度將會超過50%左右;

而聲紋識別、人臉識別、虹膜識別等所占份額則不斷增長,到2020年比重預計分別達到22.4%、9.6%、6.4%。

雖然這些生物識別技術已經(jīng)相對成熟,但依舊存在一些技術障礙,比如:

指紋識別技術應用比較廣泛,但無法滿足眼下對安全和衛(wèi)生的需求;人的臉部特征也不是一成不變的,而且采集圖像的過程中易受到光線等因素的影響,導致人臉識別精確度受到影響;虹膜能成像的距離很窄,如果用戶的姿勢稍有不對,就有可能采集不到清晰的虹膜,同時識別距離遠近、復雜光線環(huán)境、睫毛遮擋、異形瞳孔等問題也影響虹膜識別的精準度;聲紋和步態(tài)識別,則因為采集難度較大、受拍攝角度和環(huán)境影響大等,而難以推廣。

從這次疫情防控的需求來看,單個生物識別技術的問題已經(jīng)凸顯,生物技術行業(yè)應該意識到在原有單一識別技術基礎上,需增加一種或多種識別技術來提升生物識別的安全性,即第二代生物識別技術——多模態(tài)生物識別。

多模態(tài)生物識別,是指整合或融合兩種及兩種以上生物識別技術,利用其多重生物識別技術的獨特優(yōu)勢,并結合數(shù)據(jù)融合技術,使得認證和識別過程更加精準、安全。

它與單一生物識別方式的主要區(qū)別在于,多模態(tài)生物識別技術可通過獨立的或多種采集方式合而為一的采集器,采集不同的生物特征(如指紋、指靜脈、人臉、虹膜圖像等),并通過分析、判斷多種生物識別方式的特征值進行識別和認證。

如今生物識別正從單一走向多模態(tài)化,單一生物技術識別無法支撐越來越復雜化、多樣化的身份驗證場景,而多模態(tài)生物識別可以實現(xiàn)人臉、指紋、指靜脈、虹膜、聲紋等多種生物識別的相結合,從而進行更精確的身份認證以及集中、統(tǒng)一的系統(tǒng)管理。

在后疫情時代,多種生物識別技術進行融合應用的多模態(tài)生物識別,變得更加靈活,能根據(jù)不同的應用需求和場景變化,來選擇合適的融合方式和權重決策。這必將成為新一代身份識別與認證領域的發(fā)展趨勢。

按照技術應用的場景劃分,目前多模態(tài)生物識別主要的賦能方向,聚焦在幾個方面,包括:

公共服務領域如公安、出入境、社保等機構等,應用“指紋+人臉+OCR”的識別方式;信息安全領域如軍隊、軍工企業(yè)等,應用“指紋+虹膜+掌紋”的識別方式;個性化AIoT應用領域如部分政務機構、酒店、零售等行業(yè),應用“人臉+指紋+虹膜”的識別方式。

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