慧聪安防网讯生物识别技术是利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定，主要应用于考勤、智能小区、智能锁等领域。

指纹识别

近日有一条消息的标题为：“指纹识别弱爆了某某公司推出了虹膜识别传感器”。随着技术的进步，生物识别进入多元化时代。在这种背景下，逐渐成为热点应用的新技术如虹膜识别、静脉识别、人脸识别、语音识别等真的就比指纹识别强很多吗？指纹识别真的弱爆了吗？

一、目前指纹识别仍占据最大的市场份额

指纹识别技术是中国生物特征识别领域最早发展的生物识别技术，早在80年代初就开始了研究，基本与国外同步，并掌握了核心技术，产业发展相对比较成熟。而中国对于静脉识别、人脸识别、虹膜识别等生物认证技术研究的开展则在1996年之后。1996年，现任中国科学院副秘书长、模式识别国家重点实验室主任的谭铁牛入选中科院的“百人计划”，辞去英国雷丁大学的终身教职务回国，开辟了基于人的生物特征的身份鉴别等国际前沿领域新的学科研究方向，开始了中国对静脉、人脸、虹膜等生物特征识别领域的研究。

“根据IBG（InternationalBiometricGroup，国际生物识别小组）2009年的统计结果，市场已有多种针对不同生理特征和行为特征的应用。其中，占有率最高的就是指纹识别了。”近几年生物识别技术的发展也没能动摇指纹识别占据最大的市场份额的地位。

二、指纹识别的优势与不足

指纹识别目前的优势主要表现在：

1、每个人的指纹是独一无二，两人之间不存在着相同的手指指纹。英国学者亨利认科学地提出了人的指纹各不相同，按亨利的理论，一般人的指纹在出生后9个月得以成型并终身不变；每个指纹一般都有70-150个基本特征点。从概率学的角度，在两枚指纹中只要有12-13个特征点吻合，即可认定为同一指纹。按现有人口计算，上述概率120年才可出现两枚完全相同的指纹。

2、每个人的指纹是相当固定的，很难发生变化。例如，指纹不会随着人的年龄的增长或身体健康程度的变化而变化。人的声音却有着较大的变化。

3、指纹便于获取样本，易于开发识别系统，实用性强。目前已有标准的指纹样本库，方便了识别系统的软件开发；另外，识别系统中完成指纹采样功能的硬件部分（即指纹采集仪）也较易实现。

4、一个人的十指指纹皆不相同，这样，可以方便地利用多个指纹构成多重口令，提高系统的安全性。同时，并不增加系统的设计负担。

5、指纹识别中使用的模板并非最初的指纹图，而是由指纹图中提取的关键特征，这样使系统对模板库的存储量较小。另外，对输入的指纹图提取关键特征后，可以大大减少网络传输的负担，便于实现异地确认，支持计算机的网络功能。从以上的分析可以看到，用自动指纹识别相对于其它方法不仅具有许多独到的信息安全角度的优点，更重要的是还具有很高的实用实用性、可行性。

6、指纹识别技术相对成熟，产品生产成本较低，易于普及。

指纹识别的不足体现在几个方面：

1、对环境的要求较高，对手指的湿度、清洁度等都很敏感，脏、油、水都会造成识别不了或影响到识别的结果;

2、某些人或某些群体的指纹特征少，甚至无指纹，所以有少数人的指纹难以成像;

3、对于脱皮、有伤痕等低质量指纹存在识别困难、识别率低的问题，对于一些手上老茧较多的体力劳动者等部分特殊人群的识别困难较大;

4、每一次使用指纹时都会在指纹采集头上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性;

5、指纹识别时的操作规范要求较高;

三、要一分为二地看待各种识别方式的优劣

指纹识别有很多优势，而且相对技术成本较低便于广泛应用。但是也需要其他的识别方式来弥补自身的缺陷。例如：指纹识别它的操作规范要求较高，针对手指蜕皮、老茧等不易识别。而手指静脉识别利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。因此在识别时更加方便，就可以弥补这方面的不足。

其他的生物识别方式也是各有千秋的，没有一种可以可以统一天下，试举下面几种进行分析。

1.虹膜识别技术

虹膜是一种在眼睛瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据宣称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜扫描安全系统会在一个全自动照相机来寻找你的眼睛并在发现虹膜时，就开始聚焦，想通过眨眼睛来欺骗系统是不行的。前述那条消息宣扬的就是虹膜技术。 #hc360分页符#

虹膜识别技术

虹膜技术的优点：便于用户使用;可能会是最可靠的生物识别技术，尽管它还没有测试过;只需用户位于设备之前而无需物理的接触。

虹膜技术的缺点：一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行过小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性认证试验;很难将图像获取设备的尺寸小型化;因聚焦的需要而需要昂贵的摄像头，一个这样的摄像头最低报价也超过1000美元;镜头可能会使图像畸变，而使得可靠性大为降低;黑眼睛极难读取;需要一个比较好的光源。

2.视网膜识别技术

视网膜也是一种被用于生物识别的特征，某些人认为视网膜是比虹膜更为唯一的生物特征，视网膜识别技术要求激光照射眼球的背面以获得视网膜特征的唯一性。

视网膜识别技术

视网膜技术的优点：视网膜是一种极其固定的生物特征，因为它是“隐藏“的，故而不可能磨损、老化或是为疾病影响;使用者不需要与设备进行直接的接触;这是一个最难欺骗的系统，因为视网膜是不可见的，故而不会被伪造。

视网膜识别的缺点：视网膜技术未经过任何测试,很明显，视网膜技术可能会给使用者带来健康的损坏，这需要进一步的研究;对于消费者，视网膜技术没有吸引力;很难进一步降低它的成本。

3.面部（人脸）识别

面部识别技术通过对面部特征和它们之间的关系来进行识别，识别技术基于这些唯一的特征时是非常复杂的，这需要人工智能和机器知识学习系统，用于扑捉面部图像的两项技术为标准视频和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一系列图像，在面部被捕捉之后，一些核心点被记录，例如，眼睛、鼻子和嘴的位置以及它们之间的相对位置被记录下来，然后形成模板;热成像技术通过分析由面部毛细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗情况下也可以使用。一个算法和一个神经网络系统加上一个转化机制就可将一幅指纹图像变成数字信号，最终产生匹配或不匹配信号。

面部识别的优点：面部识别是非接触的，用户不需要与设备直接的接触;尽管可以使用桌面的视频摄像，但只有比较高级的摄像头才可以有效高速地捕捉面部图像。

面部识别的缺点：使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性;大部分研究生物识别的人都公认面部识别是最不准确的，也是最容易被欺骗的;面部识别技术的改进依赖于提取特征与比对技术的提高，并且采集图像的设备会比其技术昂贵得多;对于因人体面部的如头发、饰物、变老以及其他的变化可能需要通过人工智能来得到补偿，机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在得到的进行比对，以改进核心数据和弥补微小的差别;很难进一步降低它的成本，我们必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。

总结：

当下指纹识别市场份额虽然有所减少，但仍占据着最大的市场份额资源。目前看来，各种识别技术都有各自的优势与不足。指纹识别技术当然也没有因为新型识别技术的出现及应用而变得弱不禁风。而多样化的生物识别圈子才能实现互补，更好地被人们应用，服务于更广大的识别应用市场。