生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术，利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。此外，生物识别技术产品均借助于现代计算机技术实现，很容易配合电脑、互联网和安全、监控、管理系统整合，实现自动化、智能化管理。

根据美国咨询机构 Transparency Market Research 的预计，全球生物识别技术市场规模将从 2015 年的 112.4 亿美元，增长至 2020 年的 233 亿美元，复合年均增速为15.7%。生物识别市场正处在快速增长当中。

而目前最为常见的生物识别技术有：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、语音（声纹）识别、静脉识别等。

根据美国智库 Acuity Market Intelligence 发表的《生物识别的未来 The Future of Biometrics》报告显示，2015 年全球生物识别市场结构中，指纹识别份额达到 58%，人脸识别的份额为 18%，紧随其后的是新兴的虹膜识别，份额为 7%，此外还有与指纹识别类似的掌纹识别，以及声纹识别和静脉识别等。

　　人脸识别技术应用最为广泛，使用最便捷

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。

如今，人脸识别技术已经非常成熟，国内产业链也趋于完善，比如镜头方面有舜宇等、算法上有旷视科技等、硬件解决方案上有奥比中光等企业。现在，人脸识别的应用也已经不仅限在商务场所中，它已经以各种智能家居的形式逐步渗透到平常百姓家，一些手机厂商也开始将人脸识别应用到智能手机上了。

人脸识别虽然具有较高的便利性，但是其安全性也相对较弱一些。其识别准确率比如会受到环境的光线、识别距离等多方面因素影响。另外，当用户通过画妆、整容对于面部进行一些改变时也会影响人脸识别的准确性。而且，对于需要戴口罩的一些环境中，人脸识别也难以起到作用。

　指纹识别：技术成熟，但并不适用每一个人

每个指纹都有几个独一无二可测量的特征点，每个特征点都有大约七个特征，人们的十个手指产生最少4900个独立可测量的特征。指纹识别技术通过分析指纹可测量的特征点，从中抽取特征值，然后进行认证。

当前，我国第二代身份证便实现了指纹采集，且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。与其他生物识别技术相比，指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用，通过时间和实践的检验，技术方面也在不断的革新。目前国内早已形成了完整的指纹识别产业链，并未涌现出了多家业界领先的领军企业。比如，从事指纹芯片设计的上市企业汇顶科技。此外还有思立微、费恩格尔、迈瑞微等一众国产指纹识别芯片厂商。

虽然每个人的指纹识别都是独一无二的，但并不适用于每一个行业、每一个人。例如，双手长期徒手工作业的人们便会为指纹识别而烦恼，他们的手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物则指纹识别功能要失效了。另外对于在严寒区域或者严寒气候下，亦或者人们需要长时间带手套的环境当中，这也将使得指纹识别变得不那么便利。

掌纹识别

掌纹是指手腕与手指之间的手掌表面上的各种纹线特征，如主线、皱纹、细小的纹理、脊末梢、分叉点等。掌纹的形态由遗传基因控制，即使由于某种原因表皮剥落，新生的掌纹纹线仍保持着原来的结构。每个人的掌纹纹线都不一样，即使是孪生同胞，他们的掌纹也只是比较相似，而不会完全一样。并且在低分辨率和低质量的图像中仍能够清晰的辨认。

可以说掌纹识别与指纹识别非常类似，其有着与指纹类似的优缺点。当然，相对于指纹识别来说，掌纹识别所需的设备体积要更大，所以并不适合移动设备。

虹膜识别：生物认证技术的“宠儿”，安全性居于首位

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

虹膜测定技术可以读取 266 个特征点，而其他生物测定技术只能读取 13-60 个特征点。根据富士通方面的数据，虹膜识别的错误识别可能为 1/1500000，而苹果 TouchID 的错误识别可能为 1/50000，虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍。而虹膜识别又属于非接触式的识别，识别非常方便高效。

此外，虹膜识别还具有唯一性、稳定性、不可复制性、活体检测等特点，综合安全性能上占据绝对优势。安全等级来说是目前最高的。

目前，虹膜识别凭借其超高的精确性和使用的便捷性，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。

在产业链方面，国内也已经形成了成熟的产业链体系。国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。

相比其他生物识别技术来说，虹膜识别有很多的优势。不过其问题在于，对于识别距离的要求比较高，同时虹膜识别的应用成本也与其技术难度成正比，相比其他的识别技术，成本要更高一些。这也在一定程度上阻碍其进入普通消费类市场。

不过，从去年的Note 7开始，三星便将虹膜识别技术引入了其旗舰机当中，新的S8/S8 也同样支持虹膜识别技术。三星作为全球智能手机的龙头之一，在其积极的推动下，虹膜识别技术已经开始进入普通消费级市场。未来有望获得更广泛的使用。

　　声纹识别：成本低廉、获取便捷，适用要求严格

所谓声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。

人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程，人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。这也使得声纹识别也可以称为身份认证的一种方式。

与其他生物特征相比，声纹识别的优势在于：(1)声纹提取方便，可在不知不觉中完成，因此使用者的接受程度也高；(2)获取语音的识别成本低廉，使用简单，一个麦克风即可，在使用通讯设备时更无需额外的录音设备；(3)适合远程身份确认，只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录；(4)声纹辨认和确认的算法复杂度低；(5)配合一些其他措施，如通过语音识别进行内容鉴别等，可以提高准确率。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐。

当然，声纹识别的应用有一些缺点，比如同一个人的声音具有易变性，易受身体状况、年龄、情绪等的影响；比如不同的麦克风和信道对识别性能有影响；比如环境噪音对识别有干扰；又比如混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取等等。

所以声纹识别目前主要还是被用于一些对于身份安全性要求并不太高的场景当中。比如现在比较热门的智能音响。

目前国内的科大讯飞、思必驰都有推出相应的声纹识别技术。

静脉识别：速度快、产品难以小型化使得市场运用低

静脉识别系统一种方式是通过静脉识别仪取得个人静脉分布图，依据专用比对算法从静脉分布图提取特征值，另一种方式通过红外线 CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，实现特征值存储。静脉比对时，实时采取静脉图，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，采用复杂的匹配算法同存储在主机中静脉特征值比对匹配，从而对个人进行身份鉴定，确认身份。

静脉识别具有高度防伪、简便易用、快速识别及高度准确四大特点。

最为重要的一点是，指静脉识别的特征已被国际公认具有唯一性，且和视网膜相当，在其拒真率（相同结构图，而被算法识别为不同）低于万分之一的情况下，其识假率（不同结构图，而被算法识别为相同）可低于10万分之一。

然而，目前静脉识别功能在市场的运用并不高，而它同样有着难以规避的缺点。例如手背静脉仍可能随着年龄和生理的变化而发生变化，永久性尚未得到证实；仍然存在无法成功注册登记的可能；由于采集方式受自身特点的限制，产品难以小型化；采集设备有特殊要求，设计相对复杂，制造成本高。

小结

总体上来说，随着时代的发展，技术的不断进步，生物识别技术也将迎来新的变化和需求，生物识别技术与互联网、物联网的交集将成为各行业的着力点。当前的单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上难免会出现一些问题。所以，在一些安全等级要求较高的应用场景当中，往往会采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证。随着物联网时代的到来，生物识别将拥有更为广阔的市场前景。

编辑：芯智讯-浪客剑

注：本文由芯智讯独家整理。部分资料来源百度百科、海通证券研究所、千家网等

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