生物識別技術應用

① 生物識別技術前景可期，你知道生物識別都有哪幾

比如常見的指紋識別、人臉識別都屬於生物識別技術，目前還未大面積興起的還有虹膜專識別、聲紋屬識別，靜脈識別等等……與生物識別相關的應用市場上也已經有許多，比如雲脈搭建的生物識別工廠，以人臉識別技術為主開發出了多種解決方案。

② 生物識別有哪些應用領域

生物識別技術可廣泛用於政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一台攝像機對該用戶的眼睛掃描，然後迅速而准確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業務。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的「虹膜識別系統」。美國9.11事件後，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。

③ 生物識別技術怎麼應用在支付領域

1、指紋識別。這是應用最為廣泛和成熟的一種技術，也是生物識別應用的起始點。 指紋識別價格相對便宜，功能性較強，也是非常可靠的一種驗證方式。但是，如果你需要更高級的安全選項，指紋儀+智能卡或者指紋儀+密碼則是很好的選擇。

④ 平安科技的生物識別技術有哪些應用

我認為單就安全性能來說，靜脈識別技術最安全，但不易推廣。各種技術有各自的優缺點。面對這些生物識別技術各有利弊的情況，有業內人士表示，未來，復合生物識別...

⑤ 生物識別技術有哪幾種，各有什麼特點

1. 指紋識別
實現指紋識別有多種方法。其中有些是仿效傳統的公安部門使用的方法，比較指紋的局部細節；有些直接通過全部特徵進行識別；還有一些使用更獨特的方法，如指紋的波紋邊緣模式和超聲波。有些設備能即時測量手指指紋，有些則不能。在所有生物識別技術中，指紋識別是當前應用最為廣泛的一種。
指紋識別對於室內安全系統來說更為適合，因為可以有充分的條件為用戶提供講解和培訓，而且系統運行環境也是可控的。由於其相對低廉的價格、較小的體積（可以很輕松地集成到鍵盤中）以及容易整合，所以在工作站安全訪問系統中應用的幾乎全部都是指紋識別。

2. 手掌幾何學識別
手掌幾何學識別就是通過測量使用者的手掌和手指的物理特徵來進行識別，高級的產品還可以識別三維圖象。作為一種已經確立的方法，手掌幾何學識別不僅性能好，而且使用比較方便。它適用的場合是用戶人數比較多，或者用戶雖然不經常使用，但使用時很容易接受。如果需要，這種技術的准確性可以非常高，同時可以靈活地調整 生物識別技術 性能以適應相當廣泛的使用要求。手形讀取器使用的范圍很廣，且很容易集成到其他系統中，因此成為許多生物識別項目中的首選技術。

3. 聲音識別
聲音識別就是通過分析使用者的聲音的物理特性來進行識別的技術。目前，雖然已經有一些聲音識別產品進入市場，但使用起來還不太方便，這主要是因為感測器和人的聲音可變性都很大。另外，比起其他的生物識別技術，它使用的步驟也比較復雜，在某些場合顯得不方便。很多研究工作正在進行中，我們相信聲音識別技術將取得重大進展。

4. 視網膜識別
視網膜識別使用光學設備發出的低強度光源掃描視網膜上獨特的圖案。有證據顯示，視網膜掃描是十分精確的，但它要求使用者注視接收器並盯著一點。這對於戴眼鏡的人來說很不方便，而且與接受器的距離很近，也讓人不太舒服。所以盡管視網膜識別技術本身很好，但用戶的接受程度很低。因此，該類產品雖在20世紀90年代經過重新設計，加強了連通性，改進了用戶界面，但仍然是一種非主流的生物識別產品。

5.虹膜識別
虹膜識別是與眼睛有關的生物識別中對人產生較少干擾的技術。它使用相當普通的照相機元件，而且不需要用戶與機器發生接觸。另外，它有能力實現更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各種人的注意。以前，虹膜掃描設備在操作的簡便性和系統集成方面沒有優勢，我們希望新產品能在這些方面有所改進。

6. 簽名識別
簽名識別在應用中具有其他生物識別所沒有的優勢，人們已經習慣將簽名作為一種在交易中確認身份的方法，它的進一步的發展也不會讓人們覺得有太大不同。實踐證明，簽名識別是相當准確的，因此簽名很容易成為一種可以被接受的識別符。但與其他生物識別產品相比，這類產品目前數量很少。

7. 面部識別
這是一種相當引人注意的技術，它的性能也經常被誤解。關於面部識別，經常有一些誇張的言論，但實際是很難實現的。比較兩個靜態圖象是一回事，在人群中發現和確認某個人的身份而不引起別人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系統宣稱能做到後一點，但它們實際上做的是前一種事，這實際並不是生物識別。從用戶的角度很容易理解面部識別的吸引力，但人們對這種技術的期望應該比較現實。到目前為止，面部識別在實際應用中還很少成功。但一旦克服了技術障礙，它將成為一種重要的生物識別方法。

8. 基因識別
隨著人類基因組計劃的開展，人們對基因的結構和功能的認識不斷深化，並將其應用到個人身份識別中。因為在全世界60億人中，與你同時出生或姓名一致、長相酷似、聲音相同的人都可能存在，指紋也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遺傳特性的、獨一無二、永不改變的指征。據報道，採用智能卡的形式，儲存著個人基因信息的基因身份證已經在我國四川、湖北和香港出現。
製作這種基因身份證，首先是取得有關的基因，並進行化驗，選取特徵位點（DNA指紋），然後載入中心的電腦儲存庫內，這樣，基因身份證就製作出來了。如果人們喜歡加上個人病歷並進行基因化驗的話，也是可以的。發出基因身份證後，醫生及有關的醫療機構等，可利用智能卡閱讀器，閱讀有關人的病歷。
基因識別是一種高級的生物識別技術，但由於技術上的原因，還不能做到實時取樣和迅速鑒定，這在某種程度上限制了它的廣泛應用。
除了上面提到的生物識別技術以外，還有通過氣味、耳垂和其他特徵進行識別的技術。但它們目前還不能走進日常生活。

9.靜脈識別
靜脈識別，使用近紅外線讀取靜脈模式，與存儲的靜脈模式進行比較，進行本人識別的識別技術。富士通的PalmSecure™，利用該技術，由離開識別裝置的位置，使用近紅外線拍攝，與預先存儲的靜脈模式進行比較從而進行本人識別。

10.步態識別
步態識別，使用攝像頭採集人體行走過程的圖像序列，進行處理後同存儲的數據進行比較，來達到身份識別的目的。中科院自動化所已經進行一定研究。但是制約其發展還存在很多問題，比如拍攝角度發生改變，被識別人的衣著不同，攜帶有不同的東西，所拍攝的圖像進行輪廓提取的時候會發生改變影響識別效果。但是該識別技術卻可以實現遠距離的身份識別在主動防禦上有突出的性能。如果能突破現有的制約因素，在實際應用中必定有用武之地。

⑥ 生物識別技術廣泛應用有何利弊

實現指紋識別有多種方法。其中有些是仿效傳統的公安部門使用的方法，比較指紋的局部細節；有些直接通過全部特徵進行識別；還有一些使用更獨特的方法，如指紋的波紋邊緣模式和超聲波。有些設備能即時測量手指指紋，有些則不能。在所有生物識別技術中，指紋識別是當前應用最為廣泛的一種。
指紋識別對於室內安全系統來說更為適合，因為可以有充分的條件為用戶提供講解和培訓，而且系統運行環境也是可控的。由於其相對低廉的價格、較小的體積（可以很輕松地集成到鍵盤中）以及容易整合，所以在工作站安全訪問系統中應用的幾乎全部都是指紋識別。

⑦ 生物識別技術的發展趨勢

生物識別是根據人類生理特徵(人臉、指紋、虹膜等)和行為特徵(姿態、動作、情感等)實現身份認證的技術。常用的生物識別技術主要包括人臉識別、指紋識別、虹膜識別、行為識別以及步態識別。隨著生物識別、人工智慧等技術的發展，生物識別市場規模穩步增長，2019年全球生物特徵識別技術市場規模約為200億美元。指紋識別因綜合性優勢市佔率最高，佔比達58%。2020年新冠肺炎的爆發，促使非接觸生物識別市場的需求不斷增加，未來，非接觸式識別將得以大量應用。

市場規模持續增長

生物識別是根據人類生理特徵(人臉、指紋、虹膜等)和行為特徵(姿態、動作、情感等)實現身份認證的技術。在進行人體身份認證時，其主要通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性和行為特徵來進行個人身份的鑒定。目前，常用的生物識別技術主要包括人臉識別、指紋識別、虹膜識別、行為識別以及步態識別。

隨著生物識別、人工智慧等技術的發展，生物識別市場規模穩步增長，根據信通院數據顯示，2019年全球生物特徵識別技術市場規模約為200億美元。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《中國生物識別技術行業市場調研與投資預測分析報告》。

⑧ 生物識別技術應用日益廣泛 "刷臉"支付安全嗎

作為信息安全技術的分支，指紋識別、虹膜識別、人臉識別等生物特徵識別技術日漸流行。手機、金融、安防等行業已開始規模化應用。未來會是一個刷臉的世界嗎？美國的技術團隊通過研究發現人臉識別並不安全。

這支研究團隊來自北卡羅來納大學。他們利用特殊的電腦合成和渲染技術，把從社交媒體上收集到的若干照片，生成一個平面化的3D模型顯示在手機上。利用這個模型進行測試，他們發現有高達4/5的被測安全系統在55%到85%的被測時間內，都可以被輕松騙過。需要強調的是，這些有限的照片質量也不高，有些還只是45度角的側臉。

另據報道，美國斯坦福大學的研究團隊近期研發出一款人臉跟蹤軟體Face2Face，它可以通過攝像頭捕捉用戶的動作和面部表情，然後使用Face2Face軟體驅動視頻中的目標人物做出一模一樣的動作和表情，效果極其逼真。

是不是感覺很顛覆你的想像？事實上，人臉識別技術尚不成熟，存在的漏洞還很多。相關業內人士表示，人臉識別技術被高估了，還遠遠達不到指紋或虹膜等生物識別技術那麼高的准確度。人臉識別目前有兩大風險問題難以解決。第一個風險是可復制性。人每天都暴露在外面，通過拍照完全可以獲得一個人的臉部特徵，並進行復制。另一個風險是不穩定性。臉部畫上濃妝、過敏、受傷、整容都會導致臉部特徵發生很大變化，影響人臉識別准確率甚至無法識別。

隨著模擬頭套、全息投影、人臉跟蹤等技術的發展，未來人臉識別攻擊的成本將大大降低，由此產生的黑客攻擊將大量發生。不法分子會通過偽造人臉識別攻破系統，進而竊取機密信息。這看會造成數據泄露事件頻發，給數據安全帶來嚴峻挑戰。

指紋識別和虹膜識別也不同程度的存在著可復制性的問題。相比之下，採用密碼演算法來保護數據安全顯得更為穩定可靠。密碼由人腦記憶或保存在其他介質中。相對於每天都暴露在外的人臉，密碼不易被復制，因而從這方面來說竊取難度高於人臉識別。密碼也具有很高的穩定性，如KernelSec方案就將密碼演算法採用銀行級RSA公鑰演算法（1024bit）和軍工級RC4對稱加密演算法（256bit）；運行中涉及的密鑰、安全策略採用閱後即焚的方式，一次一密，將密鑰的安全級別做到了最高。

每一項技術都有利弊。在安全性和便利性上做出完美的平衡才是市場最需要的技術。所以，從這個角度看，未來各項信息技術相互融合是必然的趨勢。

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