近日,微信支付在网上刮起一轮“刷掌风”。

8月17日,相关媒体报道称,由腾讯优图和微信支付联合推出一项“刷掌支付”的全新支付方式近期正在微信内部进行内测。用户在刷脸设备上注册手掌并刷脸关联到个人微信账号,线下消费时,便在刷脸支付设备上直接体验“刷掌支付”。

消息一出,相关话题讨论“微信或支持刷手支付”迅速登上微博热搜并引发网友热议。其中,大众对“刷掌支付”的评价褒贬不一,不少声音表示期待同时,也有不少人基于信息安全问题对此表示担忧。

自2014年人脸识别逐渐从理论走向应用以来,人脸识别一出场便受到社会各界的追捧,人脸识别技术也成为不少企业同台竞技的赛点,与此同时其他识别技术的市场空间一定程度上受到压缩。

近期人脸识别事件不断被扒出,相关的人脸伪造事件层出不穷、花样百出,人脸识别技术也屡屡破防,引起社会广泛关注,大众对人脸识别技术的安全性、适用性有所动摇。加之疫情常态化隔离时期,人脸、指纹识别纷纷“失灵”。指纹识别因其接触式被视为“不安全”,口罩成为防疫金刚甲,无脸可刷,人脸识别功能也显得尤为“鸡肋”。

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目前,微信方出面澄清暂无应用“刷掌支付”的计划,仅为内部技术预研。但随着这波热度,以掌纹识别等非接触式生物识别方式或将凭借其显著优势占领更大的市场。

热度不减,各类生物识别方式百花齐放

依据人类生理特征(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称之为生物识别。近年来,生物特征识别产业发展迅猛,市场规模增长快速,产业链基本形成。

当下,市场上生物识别技术市场结构中主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。指纹识别为主要的识别方式,市占比达58%,占有率最高。其次人脸识别占比18%,虹膜识别、掌纹识别分别占比7%,声音识别以5%占比率次之,其他识别方式合占其余5%。

指纹识别凭借其便利性、安全性、识别成本等综合性优势在目前全球生物识别技术中使用最为广泛;

人脸识别早期受到市场极高的肯定,随着技术趋向成熟,人脸识别广泛应用于安防、金融、智能手机等行业,目前已拥有较大的市场规模和稳定的用户。但近年来事故频发,人脸识别不断触发预警,引发人们对其安全性的担忧;

虹膜识别以及静脉识别虽安全级别较高,但实现成本高且体积较大,普及率较低,当下主要应用于金库、实验室、档案室等安全等级极高的场景;

步态识别打破面部特征的需求,在公安系统、医疗系统和交通部门中得以重用,具有划时代的意义。目前步态识别技术主要集中在银河水滴、大华股份、盈力等少数厂商手中,整体技术高度集中且应用场景有限,较高的技术壁垒以及研发费用也让厂商望而却步。

据前瞻网数据,2019年全球生物特征识别技术市场规模约为200亿美元。自新冠肺炎的爆发,促使非接触生物识别市场的需求增涨。同时生物识别市场新技术不断涌现和落地,生物识别场景日趋多样化,产品服务趋向定制化,多模态生物识别技术得以大量应用。随着5G、人工智能、大数据等技术不断成熟,与生物识别结合将推动进一步数字化、智能化发展,引领产业升级。

优势凸显,掌纹识别并非初来乍到

纵观掌纹识别发展,并非起步于当下。早在19世纪晚期掌纹识别相关概念就曾被提出。2019年,相关研究人员曾表示,掌纹特征识别具有纹理特征丰富、用户易于接受、安全稳定性较高等优点。通过将采集处理的掌纹与掌纹数据库中的掌纹信息进行比对,获取身份信息验证,可进一步实现支付、通行运作。

将掌纹识别运用于支付领域,2017年智能手机厂商三星、2020年美国电商巨头亚马逊等企业曾作出探索。

2020年9月,亚马逊发布一套全新的掌纹识别支付系统Amazon One,用户可将银行卡与自己的掌纹绑定,不需要用户将手触摸到扫描仪表面就能完成支付。

17年,三星申请掌纹扫描安全技术专利,将用户手掌上的独特纹路作为密码提醒的新方式;

2015年,我国银行也尝试过刷掌支付,四川攀枝花商业银行推出全国首台掌静脉识别银行自助机。只要在自助机上选择“掌静脉”,输入手机号,便可一秒钟扫描出手掌静脉。

从掌纹识别近几年的发展上看,掌纹识别技术似乎没有激起过多的水花,但任何技术的发展都离不开时间和经验的沉淀。疫情中,非接触式生物识别方式优势逐渐突显,掌纹识别得以大范围运用也不无可能。

掌纹识别能否乘胜追击?

随着人们隐私保护意识提升,对生物识别的安全性始终持怀疑态度。任何一种识别技术都需要防范信息伪造及信息泄露问题,因此并非所有的人体特征都可当作目标特征来用,必须满足唯一性和稳定性等基本要求。

当下,疫情反反复复,新冠疫情病毒传染性强,影响范围广,疫情防控措施不容忽视。现行的生物识别方式,如人脸识别需要摘下口罩,指纹识别需要人机接触等,存在防疫风险,掌纹识别一定程度上规避了这些短板。

区别于指纹识别读取指腹的表皮纹路,掌纹识别技术具有主线、皱纹、脊末梢、分叉点等辨识度高的纹理特征,相比于人脸的相似性,掌纹静脉识别目前在分辨用户本人与他人的手掌的识别,出错概率为千亿分之一。同时掌纹的形态主要由遗传基因控制,即使特殊原因导致表皮剥落,新生的纹路依然保持原有不变的结构,难以复制与伪造,识别稳定可靠。

此外,尽管受到疫情的冲击,但从产业链的成熟度来看,指纹识别、人脸识别仍是当下主流,相关技术也在不断地发展进化。反观掌纹识别,技术起步较晚,在市场上相对冷门。掌纹信息的提取依靠人工智能、算法的加持,算法的好坏很大程度上决定了识别率和效率的高低。目前国内掌纹识别技术尚未成熟,如何细化特征、保障识别准确率,实现大范围投入商用,还有待深度考量。

总结:

整体上看,目前生物识别市场呈现多出模态融合局面。掌纹识别基于手相、手掌静脉分布的识别,安全系数更高,具有一定的市场前景和可行性。近年来,掌纹技术频繁在生物识别市场上暂露头角。随着生物识别技术的不断成熟,未来掌纹识别的普及值得期待。

生物识别技术真正成熟与否,在于能否大面积的商用。因此,掌纹识别如何普及仍然离不开数据安全及技术的攻关这一永恒话题。