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眼纹识别开启“无密码”社会 云上数字身份认证淘汰线下识别

导读: 先开个玩笑,这里的眼纹,不是眼角的鱼尾皱纹。我们今天说的故事,关于下个IoT时代,关于人类科技的降维演进,关于人类数字世界的体验升华。从指纹到声纹到面容等,身上带有唯一性特征的部位,均被开发为生物身份认证验证的门槛。

多因子识别将是未来的趋势,因为独立面部识别,缺少防伪检测技术,有可能被照片或视频攻击,将人脸与眼纹识别技术相结合的可行性非常大。

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眼纹识别的基础性条件与可行性

身处数字世界的我们发现摄像头、麦克风无处不在。无论是人脸识别还是眼纹识别都是非接触式识别,只需要一个简单的摄像头就能获取带有面部及眼睛特征的图片。但是,相较于人脸识别,眼纹识别需要质量和分辨率更高的图片,对摄像头也有一定要求。因为只有这样,才能抓取到眼静脉的细微特征,完成后续算法训练。人脸的图片没有这么高的要求,所以,目前人脸识别技术的应用更加广泛。不过,现在摄像头更新换代的速度非常快。每次新手机推出时,也会伴随更高质量的摄像头,所以,未来,基于计算机视觉的生物识别技术会发挥更大潜力。

眼纹识别的历史性意义

诚然,虹膜识别在容错率,信息量及稳定性方面更有优势,但在工业界,“脱离成本谈技术”并非睿智之举。拿手机来说,虹膜识别需要专业硬件支持(远红外摄像头),这对智能手机的改造以及规模化商用是个挑战——这也是为什么早在90年代虹膜识别就已商用,但多年来主要应用场景只是军用和一些特定领域。

另外,人类虹膜的采集过程需要用户较高的配合度,这对普通小白用户来说学习成本更高。相较之下,眼纹识别对摄像头没有特殊要求,手机前置摄像头就能满足要求,采集过程中只需要用户自然看着手机就可以。所以,从用户体验和成本上来说,都更有利于规模化商用和大众普及。

眼纹识别技术几乎可以在所有平台和智能设备上部署、扩展和使用。以较低成本,从线下认证搬到线上认证,取代PIN、密码和线下身份验证,用户将创建全面的云上数字身份,这些身份将用于各种应用程序和服务,淘汰过时的密码技术并使身份验证变得毫不费力。简单来说,不需要独立的线下硬件,只需要配合摄像头,眼纹识别可以通过软件算法达到苹果硬件的精准度,让普适性更好。

市面上常见生物识别的缺陷

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iPhoneX的Face ID,人脸识别依然有“脸盲”困惑,人脸做精确识别的制约太多,作为核心认证手段暂时很难靠得住。人脸识别需要在不理想的环境、角度和光线之下,准确的识别,难度非常大,技术要求非常高。

虹膜识别获取眼睛前部的彩色部分,需要一种近红外光摄像头,在如今的智能手机或平板电脑上不标配。但虹膜安全性高于人脸识别,毕竟可以整容。

视网膜解决方案,拍摄眼睛后部里面的静脉图案,同样需要昂贵的硬件。视网膜识别速度慢,并且需要用户保持静止的状态,目前没有手机提供视网膜技术。

指纹解决方案很常见,但需要独立支持硬件。

眼纹识别仅需用普通前摄,拍清楚眼部就能够达到近乎虹膜的识别水准,对于目前方兴未艾的“人脸支付”、“人脸登录”的各类APP上面非常有吸引力,手机前摄的分辨率越来越高,画质会越来越好。在充足的可见光下,用户自然看着手机的前置摄像头就可以进行眼纹识别,而不用像虹膜识别需要特殊的摄像头。目前还没有解决眼球反光、眨眼、眼睫毛等干扰因素,现在还属于实验室产品阶段。

编辑点评

作为全世界首批上线人脸识别技术的国家,国内的人脸识别技术精度已达到金融交易的级别,刷脸支付进入成熟期。时至今日,没人会怀疑,国内生物识别技术已整体性领先世界,且拥有全球最丰富的识别方式和应用场景。其实纵观整个人机交互的历史,就是一个人机交互难度下降的过程,在未来,随着生物识别的日趋主流,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。“密码”将成为过去式,人类历史上那些与密码惊心动魄的故事,也将成为未来博物馆讲解员的谈资。我也相信,就像“无现金”在中国的飞速普及,人们期许中的“无密码”社会,也将在中国率先来临,彻底摆脱银行卡、智能手机、验证码、密码、现金、按键甚至时间的束缚。

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