前言：
什麼是生物識別？
通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性（如指紋、臉象、虹膜等）和行為特徵（如筆跡、步態等）來進行個人身份的鑑定，就是生物識別。
關於依靠筆跡、步態這些行為特徵來鑑別人的技術，還非常罕見。個人覺得這兩種也不大適合商用，想象一下，在商場收銀臺付款時，讓你寫段文字給電腦鑑定一下，或者收銀員請你“走兩步給機器看看”是啥場景？
現在主流的識別技術主要有有指紋識別、聲紋識別、靜脈識別、虹膜識別、人臉識別等五類。
一、指紋識別
指紋具有終身不變、重複率極小和方便性，通過比較不同指紋的細節特徵點，可以實現對客戶身份的識別。比如在智能手機、公司考勤、防盜門鎖上，現在幾乎小夥伴們都已經在用了。
不過指紋識別也有侷限性，比如手指有稍微破損或者處於溼潤狀態，會影響到識別準確度；此外有時手指按印的著力點不同，會造成不同程度的指紋變形進而影響到識別效果。
剛洗過手時用指紋開機，屏幕半天打不開，這種事大概小夥伴們經常會遇到，有時也挺令人焦躁的。
二、聲紋識別
聲紋識別是基於人類發聲的生物學特性發展而來的技術，每個人發音講話形成的聲紋圖譜都不相同，依此識別身份。
聲紋識別最明顯的缺點就是，對環境的要求非常高，周圍環境太亂了可能識別不清；另外人的聲音會隨著年齡、身體狀況、情緒等發生變化，這也會影響到識別的準確度。
聲紋識別在手機上早有應用，比如登錄微信時可以選擇使用聲音。不過據刷臉哥目測，使用這種方式登錄的似乎不多，畢竟在大庭廣眾之下對著機器自言自語有些尷尬。如果用於支付，每個顧客對著機器說段話的場景，是不是頗具喜感？
另外情緒變化會影響識別，小夥伴們記得在面對機器時，務必保持情緒穩定，否則別怪機器認不出你喔！
三、靜脈識別
藉助靜脈識別儀器，取得個人手指的靜脈分佈圖，通過算法提取出靜脈分佈圖中的特徵值，再與資料庫內儲存的特徵值進行匹配，從而實現身份驗別。
靜脈識別也有缺陷，比如靜脈可能會隨著年齡或生理的變化而變化、它的永久性尚未得到確認，另外專用採集設備設計相對複雜、生產成本高。
四、虹膜識別
虹膜是位於黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，這部分包含有很多相互交錯的斑點、細絲、隱窩等的細節特徵。虹膜在人的幼兒階段就已形成，並永遠不會再改變。
虹膜識別誤識率可以達到百萬分之一的水平，但現階段虹膜識別設備的造價成本太高難以商業化大規模推廣，另外鏡頭產生的圖像畸形也容易降低識別結果的可靠性。
目前圖像獲取設備的尺寸比較大，在某些地方安裝和使用不靈活。
五、人臉識別
目前人臉識別技術的發展最為迅速、識別精準度已經達到金融級別、識別設備的成本已經大為下降，市場呼聲和熱點也最高。
相比於其他幾種生物識別技術，人臉識別技術的一個突出優勢在於其與用戶間的非接觸性、非侵擾性。比較一下：
指紋識別需要用戶將手指按壓在傳感器上；
聲紋識別需要用戶大聲說話；
虹膜識別需要用戶與相機靠得很近；
靜脈識別需要用戶將手指和手掌放置在靜脈識別設備上。
相較而言，人臉識別只需要用戶處於攝像頭的視野內，然後可以迅速識別， 這使得人臉識別成為對用戶體驗最為友好的生物識別方式。
在進行人臉識別前，人臉識別設備會通過3D紅外攝像頭，利用軟硬件結合的方法對目標物進行活體檢測來判斷採集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的，目前這種識別方式的準確率已經可以達到99.99%、誤識率僅為百萬分之一，從而能有效避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。此外，目前的人臉識別技術水平已經不容易受到姿態、光照、表情等因素的影響。
閱讀更多 智能化弱電網 的文章
