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生物识别应用逐步落地 多重技术组合成必然趋势
今年年初“阿尔法狗”人机对弈获胜引爆的热潮一直延续至今，此时神秘棋手“Master”又将人工智能推向高潮。各大互联网巨头纷纷布局人工智能，智能、智慧两个词逐渐融入到交通、医疗、家居等各个行业。而生物识别作为人工智能落地应用的重要“引擎”，将在人工智能加速爬坡过程中扮演什么样的角色？
艾瑞咨询认为，人工智能的发展一共可以分为三个阶段：计算智能、感知智能、认知智能，而当前人工智能已经进入感知阶段——让机器听懂我们的语言、看懂世界万物。而感知智能则有赖于数据的获取技术，显然生物识别将在这一过程中发挥无可替代的作用。
随着数据的积累和算法优化，人工智能将拓展到更多应用领域，生物识别市场也将成为人工智能真正落地、产业爆发的前哨战。据前瞻产业研究院《中国生物识别技术行业市场调研与投资分析报告》数据显示，指纹辨识以10.4%的成长率在消费领域中快速占据91%。虹膜识别技术市场占有率将从原来的7%提升至2020年的16%，复合年均增速超过36%。声纹辨识技术也将在2030年以前发展成熟。
其中，指纹识别技术已在考勤、门禁、移动支付等行业取得良好的应用效果。预计2016年中国用于智能手机的指纹识别传感器出货量将实现翻倍增长，突破1.2亿颗。与指纹识别相比，人脸识别重要的优势在于识别距离，由于人脸识别技术主要通过分析采集到的图像实现，这意味着几乎没有距离限制，也不会被识别对象感知，使得人脸识别的应用场景极其广泛。数据显示，近几年，我国人脸识别市场规模年均复合增长率为15.9%，同期，我国市场规模约占市场规模的10%。
如此多的识别手段，到底哪一种安全呢？事实上，任何的生物特征识别系统或者方法都有出错的可能。对系统的识别精度给出客观、准确的评估其实是一个很复杂的问题，它受测试样本的数量、质量、评估指标等因素的影响，但是这对应用单位和司法部门却是一个很关注的焦点问题。
所以生物特征识别方法的性能测评已成为生物特征识别研究的一个重要方向。对于1∶1比对的身份验证系统，错误有两种情况：一是把不同人的生物特征识别为同一类，称为错误接收；另一种可能是把同一人的生物特征识别为不同类，称为错误拒绝。
为了使生物识别技术在安全性要求较高的场合得到应用，除了算法设计外，保护系统自身的安全性、提高对各种黑客攻击的抵抗能力也很重要。为了提高识别系统的安全程度，对生物特征数据、特征模板和应用程序采取加密、数字签名、加时间戳等方法将是一个可行的研究方向。
总体来看，指纹、刷脸方便，但是可复制性强，虹膜识别但是便捷性欠缺。从中远期来看，很难有一种生物识别技术能‘通吃’。不同生物识别各有长短，多重生物识别组合使用是未来发展趋势。专家指出，未来多种生物识别技术将组合运用，守住安全大门。
浙公网安备 33010602000006号
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