8月28日，由芯智讯主办的“新交互·新风口——2017生物识别技术与应用高峰论坛”正式在深圳召开。虽然近日深圳接连遭受台风影响，不过仍吸引了将近300多业内人士及十多家业内媒体到场。本次活动，来自高通、微软、科大讯飞、中科虹霸、旷视科技、费恩格尔、指芯科技、智冠科技、欧菲光等知名的生物识别厂商的技术专家为我们带来一场干货满满的演讲。

由于会议内容太多，所以花了近一天的时间将整场论坛的一些关键信息整理以下这几大看点：

一、全面屏趋势之下，超声波和光学指纹谁更有优势？

自去年小米MIX发布之后，全面屏可谓是备受关注。不论是今年年初发布的三星S8，还是近期发布的夏普S2、三星Note8都无一例外的选择了全面屏。而即将在下个月发布的新一代iPhone（以下简称“iPhone 8”），也将会采用全面屏设计。相对而言，此前旗舰机多数都采用前置指纹识别，但是如果要采用全面屏，那么指纹识别也就成为了一个令人纠结的问题，三星S8/Note8由于采用了全面屏，使得其指纹识别也被迫放到背面，这样的设计也备受用户吐槽。而解决这一问题的最佳方案就是屏幕内指纹识别技术。

目前屏幕内指纹识别技术主要有两大类：超声波指纹识别和光学指纹识别。

1、高通的新一代超声波指纹识别

超声波指纹实际上就是通过超声波原理把指纹的形态构建出一个3D图形，跟已经存在终端上的信息做一个比对。它的优点在于可以穿透各种材料，其防水、防油、穿透性各方面较电容式表现更优异。这也使得手机整机防水更有意义，解决了仅能防水而不能在水环境下使用的难点；同时也支持终端用户在极端湿手指条件下解锁，点按，手势等功能操作。此外，超声波指纹识别还支持活体检测。不过其也存在着缺点，比如无法穿透空气层，这也限制了该方案在屏下指纹的应用范围。

由于超声波具有很好的穿透性，所以做指纹识别，可以得到三层数据：第一层指纹皱子直接接触最外层的皮肤；第二层指纹的纹路结束和分杈的点（节点）；第三层汗孔和皱子起始的地方，活体检测靠心血管、心跳检测判断是否为活体。

目前主流的超声波指纹传感器厂商主要有高通、Sonavation、Invensense，不过目前只有高通的产品有在智能手机上商用。在不久前的MWC上海展上，高通发布了其新一代超声波指纹识别技术，并且vivo也率先展示了基于此技术的屏幕内指纹识别样机，引起了业内的极大关注。

△高通（中国）资深高级市场经理刘学徽先生

在本次“2017生物识别技术与应用高峰论坛”上，高通中国资深高级市场经理 刘学徽也为我们介绍高通新一代的超声波指纹识别技术。

具体到高通的新一代超声波指纹识别技术参数方面，除了继承超声波指纹识别防水、放油、活体检测等特点指纹，在穿透性方面，目前高通的新一代超声波指纹识别技术可以穿透800μm的玻璃和525μm的金属，也可以穿透1300μm的OLED屏（比此前MWC上海展上公布的数字1200μm更高了一些）。而目前柔性AMOLED屏的厚度最薄可以缩减到100-200μm，玻璃盖板可以做到500μm左右，这也意味着其可以实现屏幕内指纹识别。

高通新一代的超声波指纹识别技术虽然优势很多，也很强大，但是目前还没有量产。据预计基于这项技术的屏幕内指纹识别的手机产品（此前据称是会给vivo首发）将会在明年上半年推出。不过近期vivo似乎会推出一款全面屏新机，但是可能采用的是背面的金属外壳下的超声波指纹识别解决方案。

在当天的会议现场，对于高通的屏内指纹识别方案何时量产的问题，高通中国资深高级市场经理 刘学徽先生表示：“目前处于保密阶段，没有正式对外公布，但是也不会太久。”

2、光学指纹识别

光学指纹识别技术是一项很成熟的技术，很早就有用于考勤机、门禁等领域。不过，传统的光学指纹识别技术有很多的缺点，比如受手指表面是否干净影响较大，而且对于干手指识别率低，当然更为关键的是该类型指纹模块较大（因为需要有独立的光学系统），所以之前一直没有被用在移动设备上。

而现在新的光学指纹识别技术都主要是针对智能手机来做的，其抛弃了传统的光学指纹的光学系统，转而借用可以自发光的手机OLED屏幕的光线来作为光源，照射指纹后返回的光线通过传感器进行处理后得到指纹图像。

其优势在于可以实现屏内指纹，提升体验，整体的成本和功耗可能会较超声波低一些，但是其存在着干手指解锁问题和外界强光干扰问题。

具体的相关技术原理可以参看芯智讯此前的文章《屏内指纹大比拼！光学or超声波，谁能搭上全面屏的东风？》

目前有在做基于光学式的可实现屏幕内指纹识别的厂商主要有苹果、汇顶、新思、费恩格尔、迈瑞微、神盾、ISORG等。

虽然，在今年年初的MWC展上，汇顶就有展示基于光学式的可实现屏幕内指纹识别的样机，但是直到现在似乎也没有投入量产，据说目前已经在做第二代。苹果从目前的信息来看，其iPhone 8采用屏下指纹的可能并不太大。新思此前在接受芯智讯采访时表示，其光学指纹产品会在明年推出。

3、超声波与光学式指纹识别谁更有优势？

从上面的介绍来看，超声波与光学各具优势。不过欧菲光指纹识别研发总监骆剑锋在接受芯智讯采访时表示，从技术进度方面来看，目前似乎光学式的进展更快。从成本来看，光学式如果要做大尺寸的话成本会更高（芯智讯注：虽然光学初期的成本可能要比超声波高，但是从事光学指纹的厂商也更多，多家量产之后，成本可能可能会下来）；在适用范围方面，超声波目前要实现屏下指纹，只能用于OLED柔性屏，OLED硬屏厚度更厚用不了，光学指纹则没有这个问题。不过，柔性OLED是大势所趋，以后这应该不是问题。

最后，从工艺方面来看，之前某位指纹厂商负责人告诉芯智讯：“超声波要实现屏下指纹识别，就必须贴到OLED屏下，一个不良，就等于是废了一个OLED屏。虽然光学的传感器也需要贴到OLED屏下，但是光学胶更容易贴，因为胶密度有差别不会导致光学效应变化，但是对于声学效应影响就很大。一个没贴好，就需要拆下来重新贴，而这就会很容易损坏OLED。”不过，骆剑锋对此并不认同，他认为：“光学贴合需要管控sensor到屏之前的距离，既“焦距”；光学方案贴合需要在屏背面挖出一个透光区域，对显示效果会有影响；超声波贴合不需要改变屏的背面结构，没有外观问题，贴合所用材料也并非透明胶，是一些声学特性比较好的胶材料，贴坏了可以重新再贴。”

二、指纹算法：图像与特征点之争！

谈到指纹识别技术，不能不提指纹识别算法。目前指纹识别算法有两大流派：一类是图像算法；一类是特征点算法。指纹识别算法是将指纹传感器获取到的图像或者提取出一定数量的特征点（这些点位就是指纹的交叉、终点和端点等等其他的点位），然后与指纹库中的图像或者特征点进行比对。

目前手机上采用的指纹识别算法大多采用的是瑞典指纹识别算法厂商Precise Biometrics(简称PB)的算法，这是基于图像的算法。而较早指纹考勤机、门禁安防产品等行业应用市场，用的大都是特征点算法，这款厂商很多，很多也有自己的算法。那么为何手机上几乎没有采用特征点算法的呢？

指芯科技副总经理兼CTO余俊先生表示：“PB算法是需要一个系统平台，比如安卓、window系统平台进行支持，因为运算量比较大，但有一个好处就是传感器可以做的很小，甚至可以做到88×88，现在做的更新一版80×80也能做识别。但是对于特征点来说，实际上是取得图像上的不同点，只有越大的面积，才能得到更多的不同点。所以说在这个层面上讲，特征点算法需要更大面积的传感器。而对于智能手机来说，元器件是越来越趋向于小型化。所以目前手机指纹芯片上大都采用的是PB算法。”

不过，特征点算法也有很多的好处。比如，不需要高端的平台支持，只需要一个单片机就能跑，这个单片机可能只要几百KB的内存和Flash，速度大概在80MHz到90MHz就够了，这个识别速度可以跑到0.5秒以内，如果是跑在性能更好的MCU上，识别速度就会更快。也就是说特征点算法对于硬件的要求很低。“指芯的算法非常灵活，传感器不限制，MCU不限制，也就是说平台、传输、获取图像的介质没有任何限制，包括了光学，包括了超声波，你只要给我图像就能做到。”余俊非常自信的说到。

据介绍，现在指芯科技的算法已经优化到了64KB，即只需要64KB的运行内存即可，也就是说对于这一套算法，对于普通的MCU的覆盖面更广。另外，指芯科技目前在160×160像素上面，采集到的特征点可以达到30个，如果换到192×156像素，现在能达到60到70个特征点，而且计算所耗的时间大概在0.5秒以内可以完成。

正式基于特征点算法的诸多优势，指芯科技也希望进入到智能手机市场分一杯羹。余俊表示：“图像算法是纯软件的方式。因为特征点的算法在国内的发展比较久，各自有各自的特点，这时候自我保护会有一些要求，所以算法本身并不像图像算法那样以一个纯软件的方式做。而我们指芯公司正在做这个工作，就是在保护自己利益的同时，能够在这个层面做更大的让步，或者说能够在成本上面，能够努力向手机行业靠拢。”

那么，面对已经被图像算法占领的手机指纹识别市场，指芯再进入又有何优势呢？

除了上面提到的特征点算法的一些技术优势之外，余俊认为，安全性正是特征点算法的一大关键。“每一个人只有10个手指，10个手指的图像信息一旦被泄露，你这辈子就没有其他手指可以用了，不可能说换脚趾。对于它的保护，我们需要从算法本身做很多的工作，比如特征点算法是没有图像的，不存储图像，就算你想让它还原，也没有还原的机会；第二，它得到的特征点可以得到一个字符串，而字符串本身是可以加密的，这时候我们再作为黑客获取到指纹，几乎是不可能的。”

据了解，目前指芯正在与国内的一些公司在合作，希望在明年的时候，能够给出一个新的方案，能够迎合所有行业不同客户的需求。

三、人脸识别的跑分套路与真实应用场景

谈到人脸识别技术，我们经常会看到某些厂商宣称自己的识别率已经达到了9x.xx%。那么这个分数到底怎么来的呢？

在人脸识别上现在有一个公开的数据测试LSW，就是给你一堆人脸，看是不是同一个人。所以很多的人脸识别厂商都喜欢用这个跑分成绩来展示自己的实力。但是这个分数真的就代表实际能力吗？

在微软中国资深前沿技术专家管震看来，很多号称99.x%的人脸识别率，到了真实环境中可能都不到80%。因为在实际环境下，人脸有可能是背着光，也有可能是低着头，或者戴着帽子、眼镜等，在这样的情况下人脸识别难度大大提升。管震表示：“在人脸识别上面没有一个标准，不要迷信标准，不要迷信权威，只有在你的应用领域里面，真实存在的那件事情才是最关键的。”

“目前很多人做人脸识别相关的排名或者什么其他的排名，是因为有一个套路，也就是说人脸识别公司或者工智能公司如果想做生物识别的话，先做两件事，第一件事先在LSW上刷一个挺高的分数，如果你刷到一个很好的分数，你就能达到A轮融资或者天使融资。这个时候你再找谁排名比较高，你再对着他训练，做算法的都知道有过度拟合，LSW是6000多对的已知答案的题库，你想做好并不难，你只要有钱、有人就能干。比如谷歌排名第一，那就把谷歌干掉，你变成世界第一，这个时候你就有A轮了，钱在手里了，后面就可以干点实际的事情了。所以这有点本末倒置，解决的问题不是到底看什么，而是说先把套路做完。”旷视科技商业市场总经理谢忆楠在会上爆料道。

而在今年的3·15晚会上，央视也曝光了人脸识别可以轻易被二维照片或者三维面具所破解，这也让外界怀疑人脸识别的安全性。管震表示：“现实太骨感了，人脸识别现在离支付还好远！”

不过，谢忆楠则表示，“3·15之后确实有不少人脸识别厂商直接关了服务器，但是我们和阿里的并没有关，因为我们的可以识别出来。另外，从误识率方面来看，指纹是在万亿到十万亿之间，虹膜可以到百万亿。目前人脸识别到了什么程度？人脸识别目前的级别，我们可以控制在从十万亿到百万亿。这也代表着它的安全性其实已经并不低了。”

目前旷视的人脸识别技术已经被支付宝、今日头条、滴滴所采用。三个场景不一样，今日头条比较简单，用的就是后台认证，支付宝不用讲了，未来所有的申请跟你的身份都相关，滴滴的话，最早是优步用的，优步想解决的问题是，他想解决开车的人和注册的人是不是一个人，如果一旦不是一个人的话，在法律方面承担风险的话，优步是要担责的，因为其作为平台方没有控制好这件事。

据谢忆楠透露，北京通州的环球影城，包括中关村地段的建成之后，将全部带人脸识别，用户进去不用看票，刷脸就可以进去了。另外，交通部现在下发了一个通知，人、证、票合一的文件，未来的时候，我们可以想象到，确实出行的时候不需要票，不需要证，只需要人就行了，因为人才是服务的核心。

此外，对于现在非常火爆的无人零售，其中很多采用了生物识别技术。谢忆楠认为，无人零售的“无人化”只是一种形式，是给用户和媒体看的。未来真正零售厂商想用生物识别解决的问题是数据化的问题。

比如，零售店里进来的每一个人性别、年龄段，在每一个销售堆头停留时间是多长时间，每一个人拿起的东西是哪些东西，每一个店面的进店率是什么情况，每一个楼层的爬楼率是什么情况，用户对于每一个商品的讯问，平均讯问时间是什么样子的，这些数据才是真正的零售厂商或者新零售厂家想用生物识别或者人工智能解决的东西，因为他们之前没有这个东西，他们之前都是用几十甚至上百块一份的问卷在解决这个问题。而问卷得来的数据的准确性也难以得知。而当线下的零售店一旦有了这些准确的数据，那么就有可能做到跟线上的天猫一样，当一个客户进来之后都有属于他的标签，会根据这些标签来推荐相关的东西。

网上有个广泛流传的段子，很多奢侈品点的销售员在客户进店的第一时间，通过观察客户的服饰、鞋子、手表、包等等物件的品牌，就能够估算出其全身价值，从而得出这个客户的身价及消费能力，然后针对性的推荐。但是如果遇到一些平时不太注重穿着的人（自己不喜欢穿，但也可以买了送人，但并不代表没有消费能力），这样的策略就失效了。但是如果如果人脸识别有记录到这个客户有过到其他店购买记录，在他进店的第一时间，电脑就会有提示。所以，以后或许人脸才是消费能力和信用的最重要的证明。

另外，目前人脸识别在刑侦领域也已经得到了较多的应用。现在很多公共场所的摄像头已经接入了公安系统，再结合人脸识别技术，很多在逃人员就是通过这种方式被成功抓获了。比如上图中的这位在逃犯，已经在逃七年了，在凌晨进入医院被摄像头拍到，与在逃犯人数据库当中其七年前的照片成功匹配，最终被成功抓获。

谢忆楠表示：“我们用这种方法抓了2000多人，光杭州一个G20城市抓了1000人左右，我其实想奉劝大家，他不会看好人的，当时有一个警官说，他不见得说人脸识别侵犯隐私，去帮他们抓人，他们真正目的是变成一种手段，形成震慑力，让这些人不敢犯罪。”

四、生物识别与区块链技术的结合

近年比特币涨幅惊人，同时也带动了众多投资者对于虚拟货币的关注，而虚拟货币火爆的背后则是区块链技术的蓬勃发展。比特币是区块链技术最核心的，也是最成熟的应用之一。从现在的金融货币来看，其有着如下几个优势：不可伪造性，独立性，不可重复花费，匿名性和传递性。区块链承担了什么角色？实际上就是用于几种交易的历史状况，我们可以理解为网络的数据库。而这个网络数据库只可以添加记录，不可以篡改记录，是一个去中心化，分布式的网络系统，同时用于所有的地址都是通过网络形成的，它可以保护用户的信息和隐私。那么生物识别技术与区块链技术结合又能碰撞出什么样的火花呢？

区块链所有的技术主要是加密，解密，去中心化的过程。费恩格尔CTO姜洪霖在会上提出了“区块链2.0技术架构”。即在区块链第一应用层里面，增加生物认证登录系统（指纹、虹膜等等生物识别技术都可以），此外在数据层上也会考虑增加生物特征密钥，也就是生物特征加密技术，生物特征作为用户ID是一种很常见的方式，这种方式就是高效、安全、便捷。

生物特征识别技术能够弥补基于密码的身份认证缺陷，能够在网络环境下能够保证用户的数字身份和物理身份保持一致，统一。但是由于生物特征的唯一性和稳定性，生物特征模板的丢失将是一个永久性的丢失，这样的话针对生物特征识别系统的攻击，将会造成严重的用户隐私泄露，生物特征识别技术与密码学方法的融合，实际上就是所谓的生物特征加密技术，能够有效的弥补刚才说的缺陷，构建更安全的身份认证系统。

姜洪霖认为，基于生物特征认证的区块链，是对现有的行业进行业务上和模式上的创新。比如支付，比如银行、保险、零售和客户认证。简单举一个例子，比如支付环节，现在的支付都是在银行的中央系统里面完成认证每一笔交易。而基于生物认证特征的区块链，则可以进行分布式的交易认证，甚至更安全、更高效。

五、虹膜识别会成为继指纹之后智能手机的标配吗？

虹膜识别并不是一项新的技术，其很早就已经广泛应用于金融、医疗、安检、安防、特种行业考勤与门禁、工业控制等领域。2015年的时候，富士通首次将虹膜识别技术应用于智能手机当中，不过并未引起多大的市场反响。随后在2016年三星Note 7开始采用，虹膜识别才被众多手机厂商所关注。今年三星也继续将虹膜识别作为其旗舰机S8系列及Note 8的标配，另外传闻华为Mate 10也将会标配虹膜识别功能。随着众多品牌厂商的力推，虹膜识别有望近两年内有望在高端智能手机上普及。

而虹膜识别之所以被三星等厂商看重，主要是因为其安全性远高于指纹识别和人脸识别。

虹膜识别的五大优势：

a、唯一性：是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。

b、稳定性： 虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7 个月时）已经形成，出生 6—18 个月后定型，此后终身不变。一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。

c、防伪性：不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。

d、生物活性：虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性。

e、非接触性：从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人身没有侵犯，因而容易被公众接受。

d、大容量：虹膜有226个生物特征点，所以容量非常大，容量一大的话，识别速度和时效性都会加强。

所以，相对于人脸识别和指纹识别，虹膜识别可以构建一个更安全、更便捷、更高效的身份认证体系。

目前，全球有三个国家已经建立了国家级的虹膜库，分别是墨西哥、印度和印度尼西亚。此外，中东的约旦银行早就使用了虹膜替代银行卡，免卡免密进行金融服务，包括伊拉克军事管理，海外有50个重大机场已经用虹膜替代了纸质机票。

其中印度建立了全世界最大的虹膜库，从2009年开始，印度启动了全面采集人民的生物特征，包括指纹，包括人脸，包括虹膜，建立了虹膜库，目标是全民采集，目前采集到了11亿人的规模。用这个来做人员身份识别。我们在中国大家都用身份证，你验证你的身份要拿着你的身份证刷，在印度不需要，扫虹膜，每一个人有ID号，类似身份证号，再加上虹膜信息，扫描之后一起上传到终端，在终端后台进行认证，最终给出一个指令，通过之后才可以进行下一步的动作，因为现在所有的虹膜，印度本地的银行信息都是捆绑的，认证之后才能够进行支付，才能够取款等等。

据中科虹霸移动业务商务总监陈桦介绍，“中科虹霸是目前为止，唯一一家能够提供两套方案，通过印度STQC认证的一家公司。进入印度市场，你的设备需要连到他的后台进行认证，必须对你的方案进行认证，也就是说你用的虹膜设备里面的部件方案要通过他的STQC认证。针对PC端，AIO、VR眼镜，我们也推出了一个USB模块化的解决方案，通过USB的形式直接连到主机，就可以快速的体验到虹膜识别。”

目前印度的智能手机市场发展非常迅猛，基于印度已经建立的庞大的虹膜库，相信未来支持虹膜识别的智能手机在印度将会有很大的市场空间。

此外在国内，中科虹霸也与支付宝、银联、微信、民生银行等众多金融及互联网机构都有合作。

那么，中科虹霸是如何看待虹膜识别在智能手机市场的发展呢？

“从之前的三星Note7到S8、Note 8，可以看到现在三星已经将虹膜识别作为其旗舰机标配，因为安全级别已经达到了整个行业中的最高，同时便利性也没有大家想象的那么麻烦，不用一定要严格意义上对着它（有一个30多度的视场角），从体验感来说已经有很大的改善；从成本方面，也没有想象中的那么高，苹果从iPhone 5S开始标配指纹，我记得当时要10多个美金，发展到现在，产业链也经过了五六年的发展，降到了2美金甚至1美金以内。而虹膜从2013年开始进入移动行业，其实现在的成本，软硬件加在一起可以控制在6美金以内，对于一个高端手机来说，6美金在一个bom成本里面来说，不是很那么很重要的。”不过陈桦也认为：“对于中低端市场来说，虹膜价格确实高，这个主要成本有虹膜摄像头、红外灯，如果有更多的合作伙伴一起加入的话，价格下降空间是非常大的。从整个体验，从成本来说，在手机终端、智能终端方面，大家是可以接受的，我认为以后是可以广泛应用的。”

最后，值得一提的是，今年4月份中科虹霸响应中国关心下一代儿童委员会的倡议，提供核心技术，组建中国儿童虹膜防丢网络平台建设，目标是通过三年采集中国3亿儿童的虹膜信息，组建儿童的数据库。“我不知道大家知道不知道，公安部有发布过统计，中国每年有将近20万的儿童丢失，能找回来的不到1%，试想一下我们把3亿中国儿童采集到虹膜库之后，我们在街上发现有流浪儿童，有乞讨儿童，我们用专用的虹膜设备，一扫虹膜就马上知道孩子监护人的信息，及时把小孩送到父母身边去。这个事情做的非常有意义。” 陈桦略带激动的说到。

六、声纹识别技术进入智能家居领域

今年国内市场集成AI人工智能语音助手的智能音箱非常的火爆，与此同时声纹识别技术也开始加入，比如年初推出的京东叮咚智能音箱，天猫精灵X1都加入了声纹识别，此外，苹果iPhone 7之后的语音助手Siri也加入了声纹识别功能。而作为国内语音识别领域的领军企业，科大讯飞自然也非常的具有话语权。目前科大讯飞的语音识别技术已经获得了众多厂商的广泛采用，与此同时，科大讯飞的声纹识别技术也已成熟。在本次“2017生物识别技术与应用论坛”上，科大讯飞 消费者BG 智能硬件业务部产品总监张良春详细介绍了科大讯飞的声纹识别技术。

声纹识别是一项根据语意波形中反应说话人声理和行为特征的语音参数，自动识别说话人的一种技术。其主要特点是：具有唯一确认性，虽然每一个人从小到大，长大过程中声音是不断变化的，但一旦成人之后声纹特征是极其稳定的，也是唯一的，无论别人怎么模仿相似都是有细微差距；第二，非接触式的生物识别，可以通过语音传递进行声纹信息，从而不用接触到机器本身，就可以进行声音识别。这两个特点有使得声纹识别可以应用在很多领域，比如可以进行远程认证。

不过，声音跟虹膜、人脸都存在同样的受环境干扰的问题，比如人脸、虹膜会受到光学环境的干扰，而声纹则会受到环境噪声的干扰。当然在没有光的情况下是可以用声纹识别的，如果是不能开口的情况下，则只能用其他的识别技术。

声纹对比之后得到了两个结果，通过或者不通过，对比样本是非常固定的，精度比较高，计算量比较小，速度比较快。

据张良春介绍，科大讯飞的声纹技术目前在公共安全、车载、电子商务、电信、司法领域、金融等领域得到了应用。 在今年的CES2017展会上发布新的叮咚音箱就集成了科大讯飞的声纹识别技术。

此外，科大讯飞还针对家庭推出了远场声纹唤醒声纹方案，这里面用了麦克风阵列、语音唤醒、声纹识别，主要是为智慧家电提供先进的声纹鉴别方案。其具有以下几个特性：第一，可以实现远距离识别，可以在非接触式的情况下，距离足够远；第二，可定制化，可持续化；第三，声纹鉴别技术；第四比较容易集成。

据张良春介绍：“科大讯飞的声纹识别技术，可以在未声纹注册情况下，可识别性别和年龄段；合音效果是非常出色，EER小于2%；鉴别范围比较广，可以达到10个人复杂场景下依然可以有效识别；分布式声纹库，离线情况下也可以使用。”

值得一提的是，科大讯飞将唤醒和声纹放在了一起。“

七、静脉识别也将进入智能手机市场？

相对于我们熟知的指纹识别、虹膜识别和人脸识别来说，静脉识别大家相对陌生一些，不过现在静脉识别已经在很多行业市场开始应用。

手掌静脉识别技术主要利用人体血液中血红蛋白吸收近红外光的特性，获取手掌静脉图像。其具有以下六大特性：

1、误识率低于千万分之八，是指纹的10倍，人脸的100倍，业界精度最高；2、活体识别：失去活体特征 数据不能读取（从医学方面看，手掌一旦离开了人体，整个生命活性不超过3分钟就失效，血液中血红蛋白也会破坏）；3、快速易用；可以1秒识别，即使表皮破损、有污垢也不受影响；4、特征稳定：手掌静脉特征每个人不同， 左右手不同，且终生不变；5、安全防盗：身体内部特征 信息无法盗取，保护个人隐私；6、非接触式：不留痕迹。

根据数据显示，2020年全球生物识别市场规模达到250亿美元。2015年静脉占比仅2%，不过到2020年将会拥有4倍的增长，拿到8%的市场份额。

智冠股份总裁於巧红也在会上透露了其后续进军移动市场的规划。“做任何一种生物识别，如果模组没有做到小型化、便携以及低功耗，是很难进入消费类市场和移动市场的。目前我们的同行已经做到了这一点，我们还要追赶这个市场。芯片市场很大，目前我们还没这个实力做这个事情。不过移动终端，我们已经开始做了。目前我们跟合作伙伴做研发了，后期会推出。

那么静脉识别进入手机市场会有哪些障碍呢？

於巧红表示：“首先，静脉识别跟虹膜识别从硬件方面差别不大，静脉识别用的是近红外摄像头。从成本上来讲，虹膜能做到的，静脉也能做到。其次，移动端的应用，最大的障碍不是来自于技术，而是在于产业链和市场。只要市场有需求，问题都能解决。真正来讲是用户使用端的应用习惯问题，从原来的大家刷手指到后面刷脸，到后面马上开始刷虹膜了，什么时候能够刷静脉？这个还需要靠市场推动，市场能真正推动一个产业的发展。有时候就是一瞬间的爆发，这个产业就起来了。目前在我们的业务领域里面，并没有把移动端作为重要的业务来源。我认为还没到这一步，不过作为一个技术厂商肯定要做储备，市场什么时候推动，市场什么时候爆发，我们作为一家企业是无法把控的，但我们肯定会在市场上推动这个事情发展，让这个时间节点提前。”

小结：

前面介绍了这么多，回到我们本次2017生物识别技术与应用高峰论坛的主题——“新交互·新风口”，可以说，随着生物识别技术的发展，正在改变人机交互的方式，同时也在改变大家未来的生活方式，而在这个过程当中将会有很多新的“风口”形成。蚂蚁金服CTO程立在今年5月的演讲当中也指出：生物识别、物联网、人工智能将为未来的三大风口。而物联网、人工智能要想与人进行安全无缝的连接和交互，同样也离不开生物识别技术。显然，生物识别技术已经成为了推动众多行业创新与变革，助推企业成功抓住市场“风口”的一大关键助力。