生物识别技术正引领我们走进——“无密码时代”

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4年前，iPhone5s采用指纹识别技术，将指纹识别带入市场消费者的生活中，今年9月，iPhone X又引入Face ID，将人脸识别推广到了大众消费者的视野之下。伴随着苹果这家超级科技公司的步子，生物识别已经进入了一个崭新的阶段。

今年以来，以人脸识别为代表的生物特征识别初创公司屡创记录，前有商汤科技4.1亿，后有旷视科技（Face++）4.6亿，伴随着巨额融资，人脸识别等原本“神秘”的生物特征识别技术也越来越为大众所熟知。

随着技术的升级，未来生物识别技术一定会越来越准确，应用到各行各业，渗透到生活的方方面面。通过你的指纹，你的脸、眼睛、表情、步态，甚至通过你的静脉，来识别“你是谁”？

本文将简单介绍生物识别技术的内容及其现状，浅析市场上几大技术代表公司，探讨其未来的发展机遇。

▌生物识别技术概述

定义

根据研究表明，每个人都有唯一可以测量或验证的生理特征或行为方式，即生物特征，可以将其划分为生理特征，如指纹、人脸、虹膜、掌纹等，和行为特征，如声纹、步态等。生物特征识别就是通过高科技技术，依据每个人固有的生物特征对其进行识别与身份的鉴定。

工作原理

生物特征识别工作过程包括用户注册和身份认证2个阶段，不论采用何种识别技术，完整的识别流程通常按照扫描采集信号、数字化处理、特征提取、分析、存储、匹配分类几个步骤进行。相对应地，一个生物特征识别的最小系统一般包括传感器、存储器和处理器3个部分，传感器负责生物特征的采集，处理器负责信息预处理、特征提取、特征训练和特征识别，存储器负责特征提取和训练结果的安放。



浅析6类生物识别技术

目前市场上主流的生物特征识别技术主要有人脸、指纹、静脉、虹膜、掌纹、声纹、步态识别六大类，每一种识别技术都有其各自的特点与优势，现分别对其进行简单的介绍以及优劣势比对。

▌市场概况

市场规模

根据前瞻产业研究院的数据显示，2007年全球生物特征识别行业的市场规模为30.1亿美元，2015年达到130亿美元，年复合增长率为20.07%，预估到2020年，全球生物特征识别的市场可以突破250亿美元。



资料来源：前瞻产业研究院

国内市场方面，中国在生物特征识别领域技术已处于世界先进水平，2016年世界人脸识别的最高准确率99.5%即由我国Face++团队创造，随着技术的不断突破、应用场景的持续扩容，国内的生物特征识别市场未来有较大的发展空间。据前瞻数据研究院的统计数据显示，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。



资料来源：前瞻产业研究院

行业现状

随着以深度学习算法为基础的计算机技术日渐成熟，为生物特征识别提供了非常强大的计算和分析能力，使其准确率随之得到了很大提升，尤其是指纹识别、人脸识别和虹膜识别这三种，目前的识别准确率均已超过了95%。目前，我国拥有世界上准确率最高的人脸识别算法、最小的虹膜识别模组，指纹识别方面也已经有不少厂商拥有了指纹识别自主算法及核心专利。


与技术成熟度及应用场景相关，指纹识别是目前市场上应用最为广泛的识别技术，在门禁、考勤和智能手机中被广泛使用，而人脸识别等其他技术也在加速渗透，市场仍处于加速上升时期。据数据统计，指纹识别产品在所有识别产品中的比例为56.7%，占绝对主导地位，人脸识别产品次之，比例为16.4%，虹膜识别产品比例为5.1%。



来源：公开资料整理

▌国内融资情况

根据鲸准数据显示，生物特征识别热度趋势2017年以来一直处于较高状态，且整体呈现上升趋势。与此对应的领域内项目数量也逐年增加，2010年到现在生物特征识别领域新增项目累计超过70家。





数据来源：鲸准

随着生物特征识别技术的不断进步与其应用场景的扩展，该领域受到资本的关注逐年增多，据鲸准平台收录的数据显示，从2010年到现在，生物特征识别领域投资事件每年的投资数量和融资规模都在不断增加，2017年截至到目前的总融资额已突破70亿元，获得了极大的资本力量支持。



数据来源：鲸准

从融资分布上看，人脸识别与指纹识别仍旧是最受青睐的领域，而虹膜、静脉、声纹等识别技术也在逐步取得资本的认可，步态识别作为比较新兴的一种生物特征识别技术，虽然商业化应用尚不完备，但已有获得资本支持，进入商业视野的公司。



数据来源：鲸准

▌行业图谱

随着近几年生物识别技术的持续升温，多家公司也在不同领域有所布局。以下是主要参与公司的分布情况。

▌大公司布局情况

我国生物特征识别技术处于世界先进水平，且市场潜力巨大，所散发的诱惑力吸引着市场的目光，除了各领域内技术公司，一些行业巨头也都开始频频向生物特征识别领域进发，各自跑马圈地，拓展市场和业务。

早在2013年，支付巨头阿里巴巴就开始了“刷脸”支付的探索，并与2015年底正式在支付宝上线“刷脸”支付功能；2016年，阿里收购了美国生物识别技术公司EyeVerify，以提升自己人脸识别技术的准确度；2017年10月，蚂蚁金服决定将旗下生物识别相关技术单独成立平台，进一步说明了该公司对生物识别技术的重视。另一大行业巨头腾讯公司，也在2016年成立了腾讯优图实验室，基于整个腾讯的社交网络平台和业务产品线，为QQ空间、天天P图、微众银行等50多款产品提供图像算法和人脸识别技术的支持。此外，在传统IT领域，海鑫科金、北京旷视科技、海康威视等企业也在早有介入。大公司的广泛布局及资本进入，正在推动整个生物识别行业快速进步。

▌趋势分析

非接触式生物特征识别技术将得以普遍推广

非接触式识别是指无需识别对象接触设备即可实现身份识别的方式，与传统的诸如采集器式指纹识别相比，非接触式生物特征识别技术更为友好、更为人性化且更容易被接受，可以有效地避免个人生物特征信息被窃取或盗用的风险，在越来越注重个人隐私安全的今天是一个更为优质的识别方式。

活体检测技术发展前景巨大

现有的一些生物特征识别技术，如指纹、人脸识别，存在被破解、复制或伪造的可能，如指纹的易复制性业界公认，可以用人造指纹膜进行伪造。严格意义上来讲，所有的静态识别技术都有被伪造的可能性，而加入活体检测技术，如在人脸识别的基础上加上点头、摇头、微笑等动作，也可大幅提高识别的准确率与安全性，是一项非常值得期待的应用技术。

向步态识别新兴技术扩展

目前市场主流的人脸、指纹、虹膜等识别技术，都是近距离或接触式识别，一般需要被识别人的主动配合，而步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征。即便某人在几十米外戴着面具、背对着普通摄像头，步态识别算法也有可能对其进行身份判断，可适用于各种分辨率、光照、角度，因此其在安防、反恐、交通等领域具有十分广阔的应用前景。未来随着步态识别技术的突破，准确率提升，将会在生物特征识别领域发挥极其重要的作用。

复合生物特征识别技术将得以大量应用

大多数生物特征识别技术都已比较成熟，但每一种生物特征识别技术都有其不同的技术短板与应用场景，单一生物特征识别技术的局限性比较大，而多模态的复合生物识别可以确保更高的安全性、准确性和有效性，或可成为未来的主流发展方向。例如将步态识别与人脸识别结合，应用于安防监控中，可极大弥补人脸无法拍摄等问题。目前市场上已经出现人脸和指纹复合识别、指纹和指静脉复合识别等技术，未来，国内的生物特征识别厂商除了巩固各自细分市场的优势外，还可适当开发新的复合技术或与其他厂商进行合作，以复合生物特征产品赢得更大的市场份额。

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