解密馬云用過的密碼！五大生物識別技術重磅報告 2016年09月20日12:20 來源：|

  前不久剛剛在國內發布的三星GalaxyNote7主打虹膜識別功能，指紋識別也幾乎成了手機的標配。眾多種類的技術被用于智能設備當中，其中語音語義識別、圖像識別更是涵蓋了人工智能技術在其中。這些技術成為人機交互的新趨勢，是未來各類終端都需要做好的底層技術。

 飛速成長的市場

 根據前瞻產業研究院統計，2007年至2013年六年期間，生物識別技術的全球市場規模年均增速為21.7%。2015年生物識別技術全球市場規模將達到130億美元，2020年將達到250億美元，5年內年均增速約14%。

 自2015年到2020年，各細分行業市場規模增幅分別為：指紋(73.3%)、語音(100%)、人臉(166.6%)、虹膜(100%)、其他(140%)。眾多生物識別技術中人臉識別在增幅上居于首位，預計到2020年人臉識別技術市場規模將上升至24億美元。我們預計在智能終端滲透臉部識別的情況下，市場規模可能大超預期。

 五大生物識別分類

 五大生物識別各有特點，但是從市場占有率看，指紋識別之后最可能脫穎而出的預計是臉部識別。終端消費電子廠商采用臉部識別技術的速度，可能在兩年內接近現階段指紋識別的市場占比。特別是支付寶、券商、銀行為主的金融服務機構已經在去年開始大量采用臉部識別開戶、轉賬、付款等，以招商銀行為例，臉部識別能夠實現手機端超過50萬的轉賬，可見對于其安全性的認同。

 1.指紋識別是目前應用最為廣泛的生物識別技術，技術成熟且成本低廉，廣泛應用于、等身份識別。但容易復制，且指紋磨損后影響識別精度。

 2.虹膜識別利用人眼圖像中虹膜區域的特征(環狀物、皺紋、斑點、冠狀物)形成特征模板，通過比較特征參數完成識別。該方法識別精度高、不易仿造但相關設備價格昂貴。

 3.語音識別通過分析語音的惟一特性進行身份驗證，其設備距離范圍大、安裝簡易，但識別準確度低，可能被錄音欺騙，且易受背景噪聲、身體狀況、情緒等因素影響。

 4.簽名識別是基于行為特征的生物識別技術，通過分析筆跡、壓力、書寫速度進行身份驗證。但簽名可仿造性高，且簽名工具、情緒等均可對簽名識別造成干擾。

 5.臉部識別與其他生物識別方式相比，優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同，人類也通過觀察比較人臉、聲音等信息對其他個體進行區分和確認。因此，指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，利用可見光即可獲取人臉圖像信息，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中身份信息即有可能被仿造。

責任編輯：姚泓澤

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