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物联网时代生物识别技术大显身手,保障数据安全与便捷交互

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发表于 2024-11-29 15:25:25 | 显示全部楼层 |阅读模式
    随着物联网的应用逐渐丰富,生物识别技术迎来了大显身手的机会。很容易理解,在万物互联时代,数据安全的重要性不言而喻,市场需要一种更可靠的方式与机器交互。这样,生物识别技术就可以承担这一重要任务。

    生物特征识别技术是指利用人的生理特征(如指纹、人脸、虹膜)或行为特征(如声音、笔迹)来识别个人身份的方法。与传统的身份识别方法相比,生物识别技术具有安全、保密、便捷等优势。

    从识别方式来看,生物识别可分为指纹识别、人脸识别、语音识别、虹膜识别、静脉识别等,其中指纹识别已得到广泛应用,人脸识别应用正在兴起。这两种识别技术最为大众所熟知。

    近年来,不少硬件厂商为了增加产品的卖点,将指纹识别、人脸识别等作为“黑科技”来宣传。不过,从行业的角度来看,虹膜识别技术应该是能够充当生物识别领域“黑科技”的技术。

    指纹、人脸识别都有“缺陷”,虹膜识别才是“黑科技”

    指纹是人指尖正面皮肤上的凹凸不平的图案。每个人指纹的细节(图案的起点、终点、交汇点和分叉点)并不完全相同。因此,指纹可以用来进行身份识别。

    ▲ 每个人的指纹细节都不同(:)

   


    由于技术门槛较低,指纹识别最先得到应用。指纹识别应用于考勤、手机解锁、保险柜开锁、门禁等多种场景。

    然而,这项技术仍然存在一些不便。例如,它对手指的清洁度和干燥度有很高的要求。污垢、潮湿和油污等因素会干扰机器识别。在进行指纹识别验证时,指纹角度不同、强度不同等因素都会影响识别结果。

    另外,每次使用指纹时,指纹采集器上都会留下用户指纹的痕迹。用户的指纹有可能被复制,安全性大大降低。

    于是,不需要与机器直接接触的面部识别技术应用就出现了。

    人脸识别的工作原理分为三个步骤。首先是建立面部轮廓。工作人员负责收集相关用户的面部轮廓文件,或者将用户的照片形成面部轮廓并存储在面部轮廓中。

    其次,使用摄像头捕捉当前人脸。

    最后,将拍摄的肖像与面部轮廓中的肖像进行比较。这个过程使用“面纹编码”来准确地识别数百万人中的个人。

   


    与指纹识别相比,人脸识别具有非接触、无强制、并发(即在一个场景下可以对多张人脸进行排序识别)的优点,这是它好的一面。

    缺点是人脸识别对场景的光线环境比较敏感。另外,目前的人脸识别技术主要是利用平面2D来采集人脸和五官的相对位置进行识别。它可能以照片的形式欺骗识别机器。

    基于指纹识别、人脸识别的“缺陷”,虹膜识别开始以“终极BOSS”的身份出现。

    虹膜识别是根据眼睛中的虹膜(位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的环形部分)进行身份识别。它被公认为业内最准确、最安全的生物识别技术。业内人士表示,虹膜识别的误识别率可低至百万分之一,而指纹识别的误识别率为0.8%,人脸识别的误识别率为2%。

    此外,虹膜识别技术需要活人的虹膜信息。眼球脱离人体后,虹膜会随着瞳孔扩大而失去活动,会被机器排斥。因此,虹膜识别更加安全。
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