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全面屏时代哪种生物识别说了算?人脸识别/虹膜识别够格吗

导读: 毫无疑问智能手机市场将会是生物识别主要进军方向,在手机领域生物识别可以应用包括锁定/解锁、安全、支付/银行交易过程。

在今年iPhone X发布会上,我们看到了苹果在智能手机上尝试的一个全新功能——Face ID,它是以人脸识别为基础的一个技术。不过发布会上,在进行Face ID解锁时,却发生了演示失败未能解锁的尴尬局面。这个尴尬自然地引出关于人脸识别“准确率”的思考,当我们在谈论所谓的准确率时,其实讨论的是误识率和拒识率。

简单来说,误识率(FAR,false acceptance rate)指的是将其他人误作指定人员的概率,也就是把“假的”当成“真的”;拒识率(False Reject Rate,FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率,直白的说就是把“真的”当成“假的”。不仅如此,识别正取率(Identification Rate:确识别人次与参与识别的注册人员总人次之比)、识别速度、注册速度也是比较重要的指标。

在谈及误识率和拒识率方面,Xperi的大中华区业务发展高级总监Gary Huang在接受记者采访时表示:“我们提供两种产品,虹膜和人脸识别方案。我们的虹膜技术已经获得专利保护,能给出很高的准确度:FAR 1/10000000 ,FRR不超过1%。而人脸识别是基于CNN的算法,提供很高的准确度。”

虽说识别率是技术高低判断的一种手段,但就能表明技术相当成熟吗?这其实并不能画上等号,有业内人士表示,实验室的理论数据和实际应用还是有很大差别的,比如很相似的双胞胎、天气光线、裁剪部位的不同,对识别都会产生一定的影响。

不过很多厂商都陷入了类似于99%准确率的刷分怪圈,在一个个高分爆出的同时,我们也不能忽视背后的索要面对的技术难点。

技术难点

在虹膜识别方面,Gary Huang认为有两个技术上的挑战。一个是如何在户外条件下依旧保持良好的性能;还有就是如何避免通过照片和视频实施的电子诈骗。

人脸识别方面,实现一种具有良好性能的神经网络,并利用有限的资源有效地在移动端上运行是一个挑战。

面对这些技术难点,Xperi的产品在反电子诈骗/活体检测的能力上有所表现。不仅如此,在户外环境下的反应速度、精度、安全上都有优异的发挥。因为技术上的自信,Gary Huang才在指纹识别成熟的现状下表示:“我们认为人脸识别和虹膜识别更适应无边界显示屏。”

未来

市场研究公司IHS Markit的数据显示,眼下智能手机和平板设备已经占到智能互联设备市场60%的份额,而2008年时这一比例仅为17%。去年,智能手机保有量仅为40亿台, 但到2020年将增长至60亿台。

毫无疑问智能手机市场将会是生物识别主要进军方向,在手机领域生物识别可以应用包括锁定/解锁、安全、支付/银行交易过程。除了智能手机,在汽车(应用包括锁定/解锁,个性化和安全),AR / VR(应用包括个性化、内容付款过程),执法/边境控制(安防应用程序)等。

在未来除了不同细分的领域,还有技术上的强化,Gary Huang表示:“移动端需要更方便和更快捷的安全解决方案。一种方法是使用深度地图(轴数据)来增强人脸识别和虹膜识别。我们正在研究生成高信心的各种方法,去增强安全性和用户体验。在未来几年,我们确实会看到新的生物识别技术应用于智能居家和企业环境。”

今年早些时候,《华尔街日报》发文称:印度政府正在打造全球最大的公民生物识别数据库,以供科技公司、医疗保健服务提供商和应用开发商使用。在“指纹支付‘安全’决定未来——暨指纹识别下一个风口‘印度’”论坛上,就有业内人士表示印度在生物识别的市场很大,非常值得重视。

Xperi显然不想放过这块肥肉,Gary Huang说道:“我们与OT-Morpho合作,开拓印度市场。我们共同的解决方案已经通过STQC认证(STQC是印度的政府机构)。”在这个追求性价比的国度,显然会催生更大的竞争压力。

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