生物识别技术应用

① 生物识别技术前景可期，你知道生物识别都有哪几

比如常见的指纹识别、人脸识别都属于生物识别技术，目前还未大面积兴起的还有虹膜专识别、声纹属识别，静脉识别等等……与生物识别相关的应用市场上也已经有许多，比如云脉搭建的生物识别工厂，以人脸识别技术为主开发出了多种解决方案。

② 生物识别有哪些应用领域

生物识别技术可广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。美国9.11事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。

③ 生物识别技术怎么应用在支付领域

1、指纹识别。这是应用最为广泛和成熟的一种技术，也是生物识别应用的起始点。 指纹识别价格相对便宜，功能性较强，也是非常可靠的一种验证方式。但是，如果你需要更高级的安全选项，指纹仪+智能卡或者指纹仪+密码则是很好的选择。

④ 平安科技的生物识别技术有哪些应用

我认为单就安全性能来说，静脉识别技术最安全，但不易推广。各种技术有各自的优缺点。面对这些生物识别技术各有利弊的情况，有业内人士表示，未来，复合生物识别...

⑤ 生物识别技术有哪几种，各有什么特点

1. 指纹识别
实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。
指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。

2. 手掌几何学识别
手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整 生物识别技术 性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。

3. 声音识别
声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。目前，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。

4. 视网膜识别
视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。

5.虹膜识别
虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。

6. 签名识别
签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品目前数量很少。

7. 面部识别
这是一种相当引人注意的技术，它的性能也经常被误解。关于面部识别，经常有一些夸张的言论，但实际是很难实现的。比较两个静态图象是一回事，在人群中发现和确认某个人的身份而不引起别人的注意，就是完全不同的另一回事了。有些系统宣称能做到后一点，但它们实际上做的是前一种事，这实际并不是生物识别。从用户的角度很容易理解面部识别的吸引力，但人们对这种技术的期望应该比较现实。到目前为止，面部识别在实际应用中还很少成功。但一旦克服了技术障碍，它将成为一种重要的生物识别方法。

8. 基因识别
随着人类基因组计划的开展，人们对基因的结构和功能的认识不断深化，并将其应用到个人身份识别中。因为在全世界60亿人中，与你同时出生或姓名一致、长相酷似、声音相同的人都可能存在，指纹也有可能消失，但只有基因才是代表你本人遗传特性的、独一无二、永不改变的指征。据报道，采用智能卡的形式，储存着个人基因信息的基因身份证已经在我国四川、湖北和香港出现。
制作这种基因身份证，首先是取得有关的基因，并进行化验，选取特征位点（DNA指纹），然后载入中心的电脑储存库内，这样，基因身份证就制作出来了。如果人们喜欢加上个人病历并进行基因化验的话，也是可以的。发出基因身份证后，医生及有关的医疗机构等，可利用智能卡阅读器，阅读有关人的病历。
基因识别是一种高级的生物识别技术，但由于技术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这在某种程度上限制了它的广泛应用。
除了上面提到的生物识别技术以外，还有通过气味、耳垂和其他特征进行识别的技术。但它们目前还不能走进日常生活。

9.静脉识别
静脉识别，使用近红外线读取静脉模式，与存储的静脉模式进行比较，进行本人识别的识别技术。富士通的PalmSecure™，利用该技术，由离开识别装置的位置，使用近红外线拍摄，与预先存储的静脉模式进行比较从而进行本人识别。

10.步态识别
步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。中科院自动化所已经进行一定研究。但是制约其发展还存在很多问题，比如拍摄角度发生改变，被识别人的衣着不同，携带有不同的东西，所拍摄的图像进行轮廓提取的时候会发生改变影响识别效果。但是该识别技术却可以实现远距离的身份识别在主动防御上有突出的性能。如果能突破现有的制约因素，在实际应用中必定有用武之地。

⑥ 生物识别技术广泛应用有何利弊

实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门使用的方法，比较指纹的局部细节；有些直接通过全部特征进行识别；还有一些使用更独特的方法，如指纹的波纹边缘模式和超声波。有些设备能即时测量手指指纹，有些则不能。在所有生物识别技术中，指纹识别是当前应用最为广泛的一种。
指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。

⑦ 生物识别技术的发展趋势

生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。常用的生物识别技术主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。随着生物识别、人工智能等技术的发展，生物识别市场规模稳步增长，2019年全球生物特征识别技术市场规模约为200亿美元。指纹识别因综合性优势市占率最高，占比达58%。2020年新冠肺炎的爆发，促使非接触生物识别市场的需求不断增加，未来，非接触式识别将得以大量应用。

市场规模持续增长

生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。

随着生物识别、人工智能等技术的发展，生物识别市场规模稳步增长，根据信通院数据显示，2019年全球生物特征识别技术市场规模约为200亿美元。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。

⑧ 生物识别技术应用日益广泛 "刷脸"支付安全吗

作为信息安全技术的分支，指纹识别、虹膜识别、人脸识别等生物特征识别技术日渐流行。手机、金融、安防等行业已开始规模化应用。未来会是一个刷脸的世界吗？美国的技术团队通过研究发现人脸识别并不安全。

这支研究团队来自北卡罗来纳大学。他们利用特殊的电脑合成和渲染技术，把从社交媒体上收集到的若干照片，生成一个平面化的3D模型显示在手机上。利用这个模型进行测试，他们发现有高达4/5的被测安全系统在55%到85%的被测时间内，都可以被轻松骗过。需要强调的是，这些有限的照片质量也不高，有些还只是45度角的侧脸。

另据报道，美国斯坦福大学的研究团队近期研发出一款人脸跟踪软件Face2Face，它可以通过摄像头捕捉用户的动作和面部表情，然后使用Face2Face软件驱动视频中的目标人物做出一模一样的动作和表情，效果极其逼真。

是不是感觉很颠覆你的想象？事实上，人脸识别技术尚不成熟，存在的漏洞还很多。相关业内人士表示，人脸识别技术被高估了，还远远达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。人脸识别目前有两大风险问题难以解决。第一个风险是可复制性。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。另一个风险是不稳定性。脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。

随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。这看会造成数据泄露事件频发，给数据安全带来严峻挑战。

指纹识别和虹膜识别也不同程度的存在着可复制性的问题。相比之下，采用密码算法来保护数据安全显得更为稳定可靠。密码由人脑记忆或保存在其他介质中。相对于每天都暴露在外的人脸，密码不易被复制，因而从这方面来说窃取难度高于人脸识别。密码也具有很高的稳定性，如KernelSec方案就将密码算法采用银行级RSA公钥算法（1024bit）和军工级RC4对称加密算法（256bit）；运行中涉及的密钥、安全策略采用阅后即焚的方式，一次一密，将密钥的安全级别做到了最高。

每一项技术都有利弊。在安全性和便利性上做出完美的平衡才是市场最需要的技术。所以，从这个角度看，未来各项信息技术相互融合是必然的趋势。

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