當今，隨著指紋識別和人臉識別技術的快速發(fā)展，很多人往往忽視了聲紋識別和虹膜識別這兩項技術。其實，聲紋識別和虹膜識別技術很早就出現(xiàn)了，并且在近幾年得到了很大的突破。

如今的生物識別技術產業(yè)應用有多火?看一組數(shù)據就知道了。前瞻產業(yè)研究院發(fā)布的數(shù)據顯示，2007 年全球生物識別市場規(guī)模僅30.1 億美元，2013 年就達到了97.8 億美元，年復合增長率高達21.7%;至2015 年，全球生物識別市場規(guī)模達到130 億美元，預計至2020 年全球生物識別市場規(guī)模將達到250 億美元，年復合增長率將達13.9%。

很多生物識別技術其實早已有之，為何近幾年才得以快速地爆發(fā)?9月20日，在由芯智訊主辦的“融合·創(chuàng)新——2019生物識別技術與應用高峰論壇”上，中國科學院深圳先進技術研究院數(shù)字所所長喬宇表示，這主要得益于深度學習技術的推動，加速提升了相關技術的識別準確率，使得生物識別技術甚至超過人類。

不過，在快速爆發(fā)的市場應用中，幾種生物識別技術也是“幾家歡喜幾家愁”。比如指紋識別技術仍是“一家獨大”，人臉識別、虹膜識別等成熟度較高的技術市場規(guī)模還有待成長。在上述高峰論壇上，來自學術界、產業(yè)界的專家對此進行了分門別類的介紹。

需求將進一步釋放

生物識別技術有很多種，如指紋、人臉、虹膜、聲紋、靜脈識別等，還有新興起的步態(tài)識別、心跳識別等新技術。不過，就目前來看，指紋識別依然占據主導地位。

根據中研網數(shù)據，在2017 年全球生物識別大約172 億美元的市場規(guī)模中，指紋、人臉、虹膜識別分別占比58%、7%、6%。不過，得益于iPhone X加入對3D人臉識別的支持，3D人臉識別市場快速發(fā)展。

專家表示，隨著技術的進步，未來人臉識別等生物識別技術應用將會進一步釋放。

“以某地區(qū)海關為例，每天大概有6萬人通關。2014年，使用人臉識別技術，平均每3小時系統(tǒng)就會有一次誤判;到了2016年，已經降低至平均一個月才有一次誤判。按照現(xiàn)在的技術，系統(tǒng)每半年才可能有一次誤判。”喬宇說，在1：N人臉識別方面，也同樣如此。“現(xiàn)在技術可以支持做城市級的人臉識別，可以應對深圳數(shù)千萬人口的人臉識別，這背后是技術巨大的進步。”

芯智訊創(chuàng)始人楊健表示，在以智能手機為代表的移動終端市場，指紋識別和3D人臉、虹膜識別技術都在持續(xù)滲透，并且不少智能手機還同時加入了對于指紋識別和人臉識別的支持。而在傳統(tǒng)的門禁安防市場，對于各種生物識別技術的需求也正在持續(xù)增加。

另外，隨著物聯(lián)網、智能汽車等領域對于安全需求的提升，生物識別技術也被持續(xù)引入。分析機構Technavio 的研究數(shù)據顯示，2016 年生物識別在汽車市場中的整體規(guī)模為1.1億美元，未來將會保持20%左右的增長速度。

更多生物識別正突破應用瓶頸

相比指紋識別和人臉識別，聲紋識別和虹膜識別技術的關注度并不高。事實上，這兩種技術早已有之，特別是近幾年隨著技術的迭代，聲紋識別和虹膜識別技術的應用瓶頸正在被突破。

“2017年X-Vector系統(tǒng)的提出，給聲紋識別的應用帶來很大的提升。”聲揚科技首席科學家張偉彬介紹說，特別是近兩年，市場也對于聲紋識別有了強烈的需求。

張偉彬分析說，這一方面得益于聲紋識別技術的進一步成熟，另外一方面也得益于國家政策的推動效應。

去年10月，我國央行發(fā)布了聲紋識別技術在移動金融上的應用標準。張偉彬說，這等于是在國家層面、政策層面承認聲紋識別技術已經達到大規(guī)模商業(yè)應用的門檻，可以滿足金融等場景對高安全語音技術應用的需求。

“另外，近幾年國內非接觸式犯罪比較猖獗，而聲紋識別技術可遠程通過聲音識別身份，這對此類犯罪案件的破獲幫助極大。”張偉彬說道，“所以我們認為聲紋識別將是一個新風口。”

不過，聲紋識別的應用前路并非坦途。簡單的錄音播放，就可能“攻擊”聲紋識別。此外，聲音從不同的麥克風進入電子系統(tǒng)導致的跨信道差異、海量數(shù)據庫中的聲紋比對等都是聲紋識別應用過程中需要面對的難題。

張偉彬表示，隨著這些技術難題被克服以及隱私保護問題的解決，聲紋識別將在多個場景下實現(xiàn)大規(guī)模的落地。

虹膜識別的發(fā)展情況與聲紋識別并不相同。

早在2015年，富士通就將虹膜識別技術應用于智能手機當中，隨后三星也將虹膜識別引入到其旗艦機Note7當中。不過，隨著人臉識別以及屏下指紋的應用，使用并不便利的虹膜識別在手機市場的應用遇冷。

但虹膜識別的優(yōu)勢非常明顯。中科院深圳先進技術研究院集成所研究員陳巍介紹說，相對于其他生物識別技術來說，人的虹膜有226個生物特征點，具有極高的唯一性，即便是擁有一樣面容的雙胞胎，其虹膜也不一樣，因此虹膜識別具有極高的安全性。另外，有研究數(shù)據顯示，虹膜識別的交叉錯誤率僅有0.00077%，遠低于聲紋、指紋、掌紋及人臉識別，具有極高的穩(wěn)定性、安全性和實用性。