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人脸识别与指静脉识别优劣势和差异性对比,及未来发展展望

时间:2018-07-27 17:55:07点击:378次

前不久在2018年广州建博会上,指静脉智能锁再次引发了人们的热议,这项被视为世界上最安全、最便捷的生物识别技术的讨论热度持续升温。而进入人工智能时代,无论在企业界、媒体界还是投资界,人脸识别技术都是绝对的焦点。借此机会,小编将从身份识别需求与应用场景、生物识别技术参数、未来发展方向三个角度,探讨人脸识别与指静脉识别的优劣势与差异性。

一、身份识别的需求与主要应用场景

从最初的卡片认证、密码认证,到当今最先进的生物识别认证,所有的身份识别技术都在追求两个目标的平衡,它们分别是:安全与便捷。

在生物识别技术领域中,指纹识别技术是最早将高安全性与高便捷性结合得较好的技术,因此也率先获得了最大程度的推广应用。人脸识别非接触性、可远程抓取的特点使得其便捷程度最高,但安全性较低,长久以来,识别的精准率达不到商用级别。而指静脉识别在众多生物识别技术中以活体识别、特征在指内、不可伪造的特点著称,安全级别最高,过往无法大规模商用主要是受限于模块体积大、功耗高等不足。

要讨论技术存在的必要性与应用的适配性,我们需要进一步分析身份识别的应用场景。目前,生物识别技术在身份认证领域的应用场景大致可以分为三种模式。

(一)1:1验证(1对1)

主要场景包括手机解锁、银行开户、手机支付等。

(二)1:N验证(1对多)

主要场景包括门禁签到、点名、开家庭门锁、进出授权管理等

(三)M:N搜索(多对多)

主要场景为安防摄像头。

其中前两种模式的主要目标为验证,追求的是高安全性与识别精度;第三种模式的主要目标为搜索,追求的是高便捷性,看重实时支持大量人群的同步检测。

1:1验证与1:N验证模式还可以根据安全性要求的不同再做细分。追求绝对高安全性的应用场景包括支付认证、开门锁认证、开保险柜认证、监狱点名、枪支领取认证等认证结果与财产安全、人身安全高度关联的场合,中等安全性的应用场景包括手机解锁、签到打卡等与管理工作相关联的场合。

二、生物识别技术参数解读:阈值/安全级别、认假率、拒真率

为了进一步提升识别精准度,人脸识别技术从过往的2D人脸扫描技术逐渐升级为3D激光投影技术,结合深度学习技术,在拒真率、认假率方面有了较大进步,但距离指静脉识别技术还有一定的距离。

严格来说,识别精准度并不是衡量一家公司生物识别技术水平的专用名词,行业内通常采用阈值或安全级别、认假率(也叫误识率)、拒真率三个指标来衡量识别技术水平高低。阈值或安全级别越高,认假率越低,但同时拒真率也会升高,只有同时将安全级别、认假率、拒真率平衡到最好的技术,才是真正安全便捷的技术。

人脸识别技术的阈值通常为1到100,当阈值调整到5以下时,大部分人脸都是相似的,即认假率可能会达到100%;当阈值调整到95以上时,即使是同一个人在不同环境下拍摄的照片也无法比对成功,拒真率较高。指静脉识别技术的安全级别通常为1到10,当安全级别到7级时,指静脉识别的拒真率与认假率通常可达到0.01%与0.0001%。

虽然人脸识别3D拒真率0.103%与指静脉识别拒真率0.01%相比,在数值上看来并不大,但这却是在高安全应用场景与中高安全应用场景之间的鸿沟,要缩小这一差距在当前的技术条件下难度是巨大的。

因此,笔者认为,人脸识别技术能更好地满足M:N搜索需求,而指静脉识别技术在高安全要求下的1:1验证和1:N验证场景下适用性更高。

近年来,指静脉识别技术不仅保持在识别精准度方面的优势,而且在便捷度方面也不断加强。从打光方式上看,国内指静脉技术经历了上打光(如日立式)、单侧光、双测光(如微盾式)的演进,使得模块更易于嵌入到设备当中。从窗口大小看,在保持精度不变的前提下,原来读取全手指静脉的大窗口也逐渐演变为窄窗口、小窗口。从能耗上看,原本的独立电源驱动模式也已经进化为干电池、锂电池驱动模式。

三、未来发展展望

生物识别技术未来要往4个方向不断升级:

1、高安全性:体现在两个方面,一是活体识别,二是识别特征无法伪造。

由于指静脉识别是通过读取血液吸收红外线后成像的静脉特征进行识别的,因此如果识别对象不是活体、没有血液流动,根本无法在装置中产生静脉特征。指静脉识别技术是天然的活体识别技术,且特征在手指内部无法伪造。对人脸识别技术而言,人脸活体检测技术的研究则至关重要。

2、高准确率:保证在高阈值/高安全级别、低认假率前提下的低拒真率。

3、高便捷性:嵌入其他设备的方便程度(体积、功耗等)、高并发数量。

4、高实时性:验证或搜索的比对速度。

基于以上4点,笔者认为,生物识别技术未来会向两个方向细分发展。第一个方向是高安全要求的精确识别、可信身份认证,在这个方向上指静脉识别技术目前更占优势;第二个方向是大规模、并发性、非接触型远程的动态安防识别,在这个方向上人脸识别技术更占优势。

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