王生進：當前生物特徵識別技術的研究與應用

最新 03-17

2018年伊始，國家在社會治安防控領域布局的「危爆物品掃描探測技術國家工程實驗室」在清華大學揭牌。該國家工程實驗室聚焦危爆物品快速準確檢出這一迫切需求，開展毫米波/太赫茲等新型掃描探測、基於生物特徵識別的關注人員甄別、大流量公共場所快速安檢等技術和設備的研發和工程化，為推動安防領域的技術進步和產業發展提供技術支撐。其中，基於生物特徵識別的關注人員甄別作為重要的研究內容之一，具有重大的理論研究和實際應用價值。

隨著我國城市化的發展，城鎮建設速度加快，城市中人口密集度加大。同時，伴隨著經濟的高速發展，人員流動增加。新的社會發展形勢下，不僅引發了城市建設中的交通、社會治安、重點區域防範、網路犯罪日益突出等城市管理問題，而且還帶來了人口管理與社會服務的複雜化和繁重化，基於身份認證的人口信息管理就成為亟待解決的重要課題。身份認證是人們在日常生活中經常遇到的一個問題，我們幾乎每時每刻都需要驗證自己或者他人的身份。可靠的身份能夠使參與者對自己的行為更加負責，使金融等交易更加安全可靠，使人們的生活環境更加和諧有序。不僅如此，身份認證在公安刑偵和安防反恐領域更具有重要的意義。

當前信息社會，網路高速發達，人員流動頻繁，快速有效的身份認證顯得尤為重要。生物識別技術利用人自身的生理特徵或行為特徵，使用數字信號處理和模式識別等技術進行自動身份識別。與基於標誌物品（如身份證等）和標誌知識（如密碼等）的傳統身份認證技術相比，基於人自身生理特徵的生物識別技術具有不易被偽造、竊取、遺忘和丟失的優點，在學術界、產業界和政府決策層都受到了高度的重視。

早在19世紀，人們就已經開始採集人的身高、肢體長度等人體特徵用於區別不同人；1900年實現了指印區分系統，1965年實現了近81萬人的指印分類系統；1971年，第一篇人臉識別論文發表；20世紀80年代虹膜識別演算法得以實現；2017年，蘋果公司iPhone8採用搭載具備深度感知的3D臉部識別功能，具備極高準確性和超快的識別速度，能在百毫秒的時間內完成解鎖。3D人臉識別是美國A4Vision（簡稱4A）全球第一個推出的3D人臉生物特徵識別技術和產品，配合一個3D視覺系統，採集的人臉三維模型，能夠分辨出的幾何精度可達幾分之一毫米，是目前世界上最精準的生物特徵識別技術之一。

生物特徵識別方式的原理在於，人體的生物特徵具有不可複製的特點，如指紋、掌紋、虹膜、人臉、聲紋、指靜脈等。通過對生物特徵的事先保存與被鑒別對象的生物特徵進行對比，驗證其真實身份。生物特徵識別技術通常分為特徵註冊和特徵識別兩個部分。其中，特徵註冊過程是指初次採集生物信息並通過計算機生成供識別的特徵，存放於生物特徵庫(也可以存儲與晶元、IC卡等介質)中。生物特徵識別過程，是指採集、提取用戶的相應生物特徵，將待驗證特徵與庫中的特徵進行對比，得出比對結果。

生物特徵識別技術主要有兩個重要應用。一是個人身份認證，二是關注人員甄別。個人身份認證通常屬於私密安全範疇，因此選擇的生物特徵應不易被其他人獲取，最好採用非接觸式生物特徵識別或不能輕易被獲取的生物特徵信息。非接觸式生物特徵識別包括人臉識別、虹膜識別、非接觸式掌紋識別、聲紋識別。從安全性意義上說，指紋、人臉是都不適合做個人身份認證的私密安全生物特徵。人臉可以被公開獲取。指紋屬於接觸式生物特徵識別，安全性受到一定影響，通常在私密安全中不建議使用。如果要採用這種接觸式或可以被公開獲取的生物特徵進行個人身份認證，則需要增加附加的信息或手段加以配合，如其他認證信息，或採用活體檢測技術（抗假體攻擊）。

關注人員甄別則屬於公共安全範疇。因此所使用的生物特徵通常都是在非配合條件下就能夠獲取的生物特徵，如人臉。指紋在刑偵中也被用於特定人員的甄別，因為指紋可以實現非配合下的獲取。在公共安全中使用生物特徵進行關注人員甄別應用時，通常採用人臉識別和聲紋識別較為普遍。步態作為一種人的生物特徵具有一定的鑒別性，目前研究人員正在從事將步態識別用於公共安全生物特徵的研究，至於像《碟中諜5》中利用步態進行個人身份認證的系統，理論上可行，但實際中尚未有報道使用。

生物特徵識別技術的研究熱點，目前主要集中在如何提高非接觸式生物特徵識別在多種複雜環境下的魯棒性，以及如何應對在使用中的抗假體攻擊問題。多種複雜環境下的魯棒性需要解決同一個生物特徵在不同廠家的不同前端感測器採集信息下都能夠復現和保持本人生物特徵的鑒別性，同時要對光照變化具有特徵不變性。針對魯棒性問題，目前主要的研究熱點是由二維信息採集向三維信息採集發展，如三維人臉識別與三維指/掌紋識別等。抗假體攻擊問題通常採用活體檢測的解決方案，因此目前的研究熱點是採用何種有效的活體檢測方法。目前採用較多的是按照屏幕指令做出不同的面部動作，如偏頭、張嘴、微笑等，也可以採取按照隨機出現的顯示數字讀出具體數字，輔以語音識別和聲紋識別。儘管這種方法初步解決了抗假體攻擊，但是給用戶帶來了不小的繁瑣和不太友好的用戶體驗，因此開發出更和諧更友好的活體檢測方法是當前的研發重點。

當前，生物特徵識別技術的研究中主要存在的技術難點，有以下三個核心課題需要解決：活體問題，非配合生物特徵識別，非接觸式環境光照。第一，活體問題主要解決假體攻擊。目前攻擊的主要途徑有圖片、視頻、三維模型、CG合成技術。雖然現有抗假體攻擊較多採用配合指示做出相應動作，但用戶體驗較差，且CG合成技術有近似破解的可能。因此，三維技術是未來抗假體攻擊的一個核心研發課題。同時，結合多模生物特徵也是一個有效的抗假體攻擊解決方案。第二，非配合生物特徵識別，如人臉識別，是提高用戶體驗的一種良好方案。但是，這需要解決非配合時的有效生物特徵信息的採集問題，以便能夠提供足夠的鑒別性信息用於識別。第三，為安全性起見，推薦非接觸式生物特徵識別。此時特別需要解決環境光照問題。由於大多數視覺信息識別問題都受制於光照的影響，因此，一方面在使用中要儘可能保障光照符合要求並且穩定，另一方面，需要在演算法上進一步研發光照魯棒的識別演算法。

綜觀國內外生物特徵識別技術的發展，核心技術的研發突破和相對成熟技術的應用是今後的發展重點。近年來，越來越多的國家將人臉識別、指紋識別、虹膜識別等生物特徵識別技術應用在公安刑偵、海關出入境以及社區人口管理中，取得了很好的效果。早在2004年4月，國際民用航空組織（ICAO）就要求將含有持證人虹膜、指紋等生物特徵信息的IC晶元嵌入電子護照。我國的第二代身份證也加入了人臉和指紋特徵信息。當前生物特徵識別技術相關應用的廣泛普及面臨可能存在的挑戰，主要有以下三個要素：便利性，安全性，不變性。首先，要讓人們逐步接受生物特徵技術替代原有的密碼口令，必須要考慮使用的便利性。過於繁瑣的配合要求將會降低人們的使用慾望。其次，由於個人生物特徵不可更改，安全性必須得到保障，一旦泄漏，由於它無法像更新密碼那樣重新設置，將會導致無法再使用。第三，生物特徵識別技術必須要適應個人生物特徵在時間軸上的略微變化，否則將導致識別系統損失功能。

生物特徵識別技術是當今最受關注的人工智慧應用之一，隨著信息社會的進一步發展，基於生物特徵的個人身份識別將會越來越顯示出它的應用價值，為人類社會創造平安美好生活。