一.生物识别技术定义
生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术,即利用人体固有的生物特性,如人脸,指纹、虹膜、掌纹、指静脉等和行为特征,如笔迹、声音、步态等来进行个人身份的鉴定 。由于人类特征通常具有唯一性、便携性或终身不变等特点以方便自动识别和身份验证,因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势 。具体来说,生物识别系统是对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并转化为数字代码,并将这些代码组成特征模板,通过微处理器和各种电子元器件提高精度,将生物识别系统广泛的应用在各个领域 。
二.生物识别技术和人工智能的关系
生物识别是人工智能的感知层和入口 。
在人工智能产业链中,生物识别是人工智能领域的一种应用技术,而且是人工智能领域里应用场景较为广泛的技术 。作为人工智能的感知层,为各应用领域和技术领域采集生物特征数据;作为人工智能的入口,通过身份认证,实现人工智能“识人”的第一步 。此外生物识别技术本身又利用人工智能领域的大数据技术和深度学习算法技术来实现技术的不断迭代升级 。因此生物识别技术既是人工智能领域的重要一环,二者又是相辅相成的关系 。
三.全球生物识别市场规模
我国生物识别市场规模从2002年起十几年间一直保持增长,人工智能产业是从15年起步,2019年进入起步期,未来十年将是人工智能产业竞争的重要窗口期 。随着人工智能产业的腾飞,生物识别也将迎来更广阔的市场潜力 。MarketsandMarkets最新发布的研究报告显示,2020全球生物识别市场规模达到366亿美元,预计到2025年将增加至686亿美元,在预测期内(2020—2025年)的复合年增长率为13.4% 。
四.生物识别技术商业化进程的关键驱动
人工智能大数据深度学习算法和多模态识别技术为生物识别技术提供深层次的支持,是生物识别技术商业化进程的重要推动因素 。
1.深度学习算法
在生物识别领域,是通过模拟脑科学中神经元之间的传播方式,抽象出一种数学模型,它可以通过端对端(End-to-End)的训练,从不同的抽象层级提取数据的本质特征,从而完成复杂的分类或回归任务 。此外,深度学习算法还能不断优化算法训练,自动学习到精准的表征,形成具有深度的结构模型,增强表达能力、提高效率 。
2.多模态识别
人类时刻通过视觉、听觉、嗅觉、触觉在内的多个感官与世界产生交集,其中所包含的每一种信息形式—视频、图像、文字、语音、味道、质感等都是一种模态 。通过融合人体多种生物特征进行身份识别的技术就是多模态识别,人工智能不再局限于单一模态下的交互,可以像人类一样同时感知多种类型信息,身份认证及识别过程会更加精准、安全,整体系统的性能提高,满足不同的应用场景 。
五.生物识别技术应用
目前生物识别技术已经得到广泛应用,按照人体的不同生物特征划分,可以分为指纹识别、、虹膜识别、语音识别、掌纹识别、唇语识别、指静脉识别、步态识别等 。
按照应用领域划分,主要应用于智能驾驶、智能安防、智能家居、智慧城市、智慧校园等场景 。利用不同生物识别技术的特点和各自独特的优势,可以满足不同应用场景的需求 。
六.常见生物识别技术的特点与难点详解
生物特征识别技术应用中,应对不同生物特征,可能会选用不同的识别技术,每一种技术都有其特点和优势,下文以智能驾驶车载场景为例,分析不同生物识别技术的特点与难点 。当然,多模态识别技术是最火爆的发展方向,正在越来越多的商业场景落地 。

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