生物识别技术综述

发表时间:2020/9/17   来源:《科学与技术》2020年11期   作者:孟凡超
[导读] 生物识别技术主要是指通过人类自身生物特征进行身份识别的一种安全

        孟凡超
        西部机场集团宁夏机场有限公司,宁夏银川,750000
        摘要:生物识别技术主要是指通过人类自身生物特征进行身份识别的一种安全认证技术。相比传统的用户名密码、证件识别、密钥验证等认证技术,生物识别技术具有安全性更高、使用更便捷等优点,同时具有广阔的市场应用前景。本文介绍了目前市场上常见的生物识别技术,并分析了各种识别技术的优缺点,最后结合本次新冠疫情展望了未来生物识别技术的发展趋势。

关键词:生物识别;人脸识别;步态识别

0 引言
        近年来,各行各业信息化进程加快,数字化渗透到我们生活的方方面面,需要进行身份识别验证的场景越来越多。在这样的大背景之下,传统的身份识别与验证方式已经不能满足现代生活的需求,基于人体生物特征的身份识别和验证方式,越来越受到广泛的关注。
1 生物识别技术的概念
        所谓生物识别技术,就是利用人体生物特征进行身份认证的一种技术。通过计算机、生物传感器和生物统计学原理等的密切结合,将人体固有的生理特征或行为特征收集起来,进行取样,运用图像处理和模式识别的方法提取特征进行数字化处理,转换成数字代码,并将代码组成特征模板存于数据库中。在人们同识别系统交互进行身份认证时,识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对,以确定是否匹配,从而确定身份。[1][2][3]
2 常用的生物识别技术
        利用生理特征进行识别的技术有人脸识别、指纹识别、虹膜识别、掌纹识别、静脉识别等。利用行为特征进行识别的技术有声音识别、步态识别、字迹识别等。其中生理特征是人与生俱来的,相对来说是稳定不变的,而行为特征是人后天形成的,当主体状态和使用环境发生变化时,这些特征在一定程度上具有可变性。两者比较,生理特征在生物识别领域中的应用价值更高一些。[4]

2.1指纹识别
        指纹是指手指末端表皮上突起的纹线。由于人的指纹是遗传与环境共同作用产生的,因而指纹人人皆有,却各不相同。指纹重复率极小,大约150 亿分之一,故其称为“人体身份证”。指纹识别技术通过分析指纹的全局特征和指纹的部分特征,分析脊和谷的组合,从中提取特征值。用来采集指纹图像的主要技术包括光学技术、电容技术和超声波技术。
2.2虹膜识别
        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、隐窝等细节特征。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和稳定性。虹膜识别是目前商用的安全系数最高的生物认证技术。虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虽然虹膜识别具有较高的安全性,但是,虹膜识别对图像采集设备及其使用的照明光源要求均较高,成本居高不下,目前很难在便携终端上大规模普及。[5]
2.3人脸识别
        人脸识别技术是根据人的面部特征的唯一性特点而进行的个体识别和确认的技术。人脸识别技术具体分为不带深度信息的2D人脸识别和带有深度信息的3D人脸识别。2D人脸识别就是将人脸的照片与预先存储的模板照片进行对比,其只能识别二维的平面图像,虽然识别速度较快,但其很容易模仿,使用高清晰的人脸照片即可完成验证,安全性较低。3D人脸识别是目前新兴的一种具有高安全性的人脸识别技术,是由点阵投射器,产生大约3万个光点投射到脸部,利用这些光点所形成的阵列反射回红外摄像机,计算出脸部不同位置的深度,经计算比对脸部特征,识别是否为本人。3D人脸识别具有安全性高、非接触以及快速、无缝等优点。[6][7]
2.4静脉识别
        静脉识别技术是近年来开发的一种新的生物识别技术,利用人体血液中的血红蛋白吸收红外线的特质,近红外光照射到手指或手掌上时,手指或手掌皮下静脉中的血红蛋白相对于皮肤、肌肉等其他生理组织对近红外光的吸收率更高,因而呈现出黑白对比鲜明的图像模式 [8]。静脉识别目前主要分为指静脉识别和掌静脉识别,二者原理基本相同。
        静脉识别是目前已知的安全性最高的生物识别技术,且其属于活体识别,不会受到表皮粗糙以及外部环境的影响。此外,静脉识别还可以采用非接触的方式进行识别。然而,静脉识别是一种新兴的技术,其前端采集必须借助特殊的设备,该设备造价昂贵,目前也难以实现小型化,这极大的限制了静脉识别的市场应用。
2.5 步态识别
        医学研究证明每个人的步态信息都是唯一的。步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性,不一样的腿骨长度、不一样的重心高度、不一样的跨步幅度、不一样的走路频率等,共同决定了步态的唯一性。当生物个体通过识别走廊时,所有参与步态监测的摄像头对其进行全方位扫描,并及时对步态特征做出识别和分析,其安全程度几乎达到了无可破解的程度。[9]
3人脸识别技术在机场的应用
        生物识别结果具备唯一性、高安全性的特点,所以从本质上来讲,该技术可应用于高安全级别的机场环境,对旅客身份进行高效、准确的识别辨认,减少旅客重复出示相关证件和凭证进行身份核验的环节,缩短相关的安检时间,便于旅客出行。
        银川河东国际机场(以下简称银川机场)结合四型机场建设,以旅客面部信息为核心,广泛布局人脸识别技术,以方便旅客出行,提升旅客乘机效率,深入贯彻民航局“以人为本、真情服务”的服务理念。银川机场在旅客安检验证环节部署了人脸识别技术,现场采集旅客人脸照片与身份证上的证件照片进行比对,由系统自动给出比对结果,减少人工肉眼判断的比对差错,提高了安保的准确性和识别效率,同时大幅减轻机场验证工作人员的工作压力和工作强度。在登机环节,银川机场全部国内近机位登机口安装了自助人脸识别闸机。旅客登机时可在闸机前采集人脸照片与旅客通过安检验证时采集的人脸照片进行比对,比对通过放行。此举颠覆了原始的人工扫码登机牌的登机方式,方便了旅客提升了登机效率,也为机场节省了人力资源。银川机场应用人脸识别技术改造航显系统,改造效果相当成功,目前已在国内多家机场使用。我们在航显屏前加装了人脸识别摄像头,旅客在智慧航显屏前可以实现刷脸查航班,在采集旅客的人脸信息后,后台会自动匹配旅客的航班信息,并在屏幕上呈现给旅客,旅客无需像以前一样苦苦寻找自己的航班信息,航班多时不仅需等待多次刷屏,还容易漏看需要重新查找。
4 生物识别的发展方向
        受本次疫情影响,许多生物识别技术受到了巨大的冲击,尤其是人脸识别技术和指纹识别技术。银川机场除了安检验证环节需要旅客摘口罩确认旅客身份还在使用人脸识别技术外,智慧航显和刷脸自助登机均已暂停使用。虽然许多人脸识别厂家快速响应,推出了戴口罩也可以进行人脸识别的技术,但是做为生物识别技术的安全性无法保证了。
        相信未来生物识别的发展一定是结合两种甚至更多识别技术的多模生物识别。根据每种识别技术特点的不同,可在不同的场景中实现对人员身份信息的验证。这样的运用比现在单一生物识别模式,将会更加便捷,更加安全。
        从人脸识别技术的应用经验来看,多模生物识别模式的大面积应用,需结合公民在办理二代身份证时的身份信息采集。目前只需采集公民的面部信息,相信随着技术的不断发展和政策的不断完善,公民在办理二代身份证进行身份信息采集时会采集诸如面部信息、指纹信息、步态信息等多种生物识别信息,用于多场景的身份识别。
        步态识别作为一种新兴的生物识别技术,具有应用场景广,无接触、无感式的优点,相信未来会在机场航站楼内获得广泛的应用。旅客在通过安检验证时,除了应用人脸识别技术进行身份验证外,可以在旅客通过安检通道的过程中采集旅客步态行为特征,与旅客的身份信息和航班信息绑定。当旅客所乘坐的航班开始登机时,若旅客还没有到达指定登机口。那么系统可以通过旅客步态行为特征在航站楼自动定位旅客所在位置,触发该区域广播提醒旅客登机,或由附近工作人员前往提醒引导。这样做既可以避免旅客误机,又可以避免在全航站楼内广播寻找旅客,对其他旅客造成影响,从而实现“静音机场”。
5 结语
        指纹识别和掌纹识别需要人去按压相应的传感器,并且人的手还必须是洁净干燥且没有发生脱皮现象,要求条件相对较高;虹膜识别和静脉识别技术复杂并且成本较高,使用中还需要用户刻意的配合才行,所以用户体验并不好。而人脸识别和步态识别不需要用户去按压传感器,也不需要有专门的设备,只需一个摄像头就能进行图像采集,所以当下对人脸识别和步态识别的研究会成为人们关注的焦点,尤其是两者结合的多模生物识别方式,未来将会在众多场景中应用。



参考文献:
[1] 陈洪京。几种生物识别方法的比较研究。河北省科学院学报,2007,24(4): 33-37。
[2] 李文,赵庆兰。生物识别技术浅析[J]。价值工程,2012(30):213-214。
[3] 方植彬。信息与通信网络安全技术---生物识别技术。电子产品可靠性与环境试验。2014:vol.32 No.5 Oct.
[4] 孔春晓。现代生物识别技术综述[J]。山东公安专科学校学报,2003(4): 96-100。
[5] 周千里,李胜广。虹膜技术公安规模化应用的思考与实践。2017:44-45。
[6] 张淑姚,李雅欣,陈欣乐,李晶。人脸识别活体检测技术。信息记录材料2018:19-6。
[7] 高卓宇。人脸识别技术的基本原理与应用。软件开发 2019:14.014。
[8] 本刊综合。当静脉敲开生物识别大门 [J]。发明与创新(大科技),2017:44-45。
[9] 贲晛烨,徐森,王科俊。行人步态的特征表达及识别综述。模式识别与人工智能,第25 卷,第1期,2012年2月。
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