生物识别的多模态识别趋势发展

　　现今，随着物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的进展迅速，生物识别技术也得到了很大的发展，根据前瞻性行业研究，预计今年全球生物识别总市场将达到250亿$。
　　在国内市场方面，2010至2014年，国内生物特征识别市场的平均增速保持在60％以上。2014年生物特征识别市场规模为80亿元，2015年突破100亿元，预计2020年可突破300亿元。
　　从单个生物识别技术应用来看，指纹识别虽然占生物识别技术的份额最高。但整体呈下降趋势，从2007年的66.9％下降至2013年的60.1％，受这次疫情影响，预计在2020年的下降幅度将会超过50％左右。

　　而声纹识别、人脸识别、虹膜识别等所占份额则不断增长，到2020年比重预计分别达到22.4％、9.6％、6.4％。
　　虽然我们这些生物识别技术发展已经相对成熟，但依旧存在一些技术障碍，比如：
　　指纹辨认技术使用应用普遍，但无法满足眼下对安全和卫生的需要。人的面部特性也不是稳定的，并且收集图象的过程当中易遭到光线等要素的影响，致使人脸识别精确度受到影响。虹膜能成像的距离很窄，如果用户的姿势稍有不对，就有可能采集不到清晰的虹膜。同时识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题也影响虹膜识别的精准度。声纹和步态识别，则因为采集难度较大、受拍摄角度和环境影响大等，而难以推广。
　　从此次疫情防控的需要来看，单个生物识别技术的问题以及凸显。生物技术行业应当在原有单一识别技术基础上，需增加一种或多种识别技术来提升生物识别的安全性，即第二代生物识别技术——多模态生物识别。
　　多模态生物识别，是指整合或融会两种及两种以上生物识别技术，应用其多重生物识别技术的独特优势。并结合数据融合技术，使得认证和识别过程更加精准、安全。
　　它与单一模式生物识别主要的区别是，多模态生物识别技术由一个独立的或多个采集方式结合的采集器，采集不同的生物特征（例如，指纹，指静脉，人脸，虹膜图像，等等），并通过分析判断特征值进行识别认证。
　　如今生物识别正从单一走向多模态化，单一生物技术识别无法提供支撑越来越复杂化、多样化的身份验证场景。而多模态生物识别可以有效实现人脸、指纹、指静脉、虹膜、声纹等多种生物识别的相结合，从而进行更精确的身份认证方式以及集中、统一的系统管理。
　　在疫情后，多生物识别技术融合的多模态生物识别，变得更加灵活，可以根据不同的应用需求和场景变化，选择合适的融合方式和权重决策，这必将成为我们新一代身份识别与认证领域的发展变化趋势。
　　根据技术应用的场景划分，目前多模态生物识别技术的主要授权方向集中在以下几个方面：
　　公共服务领域如公安、出入境、社保等机构等，使用“指纹+人脸+OCR”的识别方式;信息安全领域如军队、军工企业等。使用“指纹+虹膜+掌纹”的识别方式;个性化AIoT应用领域如部分政务机构、酒店、零售等行业，应用“人脸+指纹+虹膜”的识别方式。

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