蓝盟IT外包，来喽！
在生物特征识别领域，分为第一代和第二代识别技术，上述指纹识别、面部识别、虹膜识别、掌纹识别、DNA识别及签名识别、声纹识别、步态识别均属于第一代生物识别技术。 静脉识别(分为指静脉识别和掌静脉识别)，视网膜识别是第二代生物识别技术。
从安全性和技术的反复来看，第二代生物识别技术优于第一代识别技术。
二代技术的差异可以从特征的显性和生物识别中区别开来。
特征的显性是生理或行为特征用肉眼可见，如果容易模仿和复制，这种基于生理/行为特征的生物识别技术被称为第一代生物识别技术、指纹识别、面部识别、虹膜识别、掌纹识别、签名识别、声纹识别和步态识别，这
生物识别、“生物识别”是指通过外力无法替代或模拟的生物检测和识别，即复制或3D印刷人类的面部模型进行假体识别时，只能计算第一代生物识别技术，可以判断生物识别是否是真正的生物，具有优越性和生物识别
例如，静脉识别首先在手指和手掌内部隐藏着静脉，看不见。 另外，静脉识别技术通过对人体照射特定波长红外光，皮肤和皮下血管内的血液中的血红蛋白对红外线具有不同的反射差的特性，因此实时取得血管图像，与存储图像进行特征对照来进行认证和鉴别，因此假手指和手指图像是静止的静脉识别满足判定的两点要求，属于第二代生物识别技术。
视网膜识别与静脉识别类似，是同一第二代生物识别技术。 视网膜是眼底的血液细胞层，特征不显着。 其次，如果没有血液流动，或者是非生物体的话，视网膜识别也不能通过。 但是，视网膜识别需要用激光照射眼球的背面，有可能对眼球造成损失，同时成本削减的难度也很大，所以这里不进行比较。
从下图可以看出，在多个技术指标中，指纹识别和面部识别不是最好的生物识别方式。
但是，在今年疫情的刺激下，由于非接触经济和技术的增长，安全性高的静脉识别市场也不断进入人们的视线。 今年7月，在苹果申请的“难以进行生物认证的认证案例这一静脉匹配”中，他说利用脸静脉进行脸识别比指静脉和掌静脉具有更复杂的静脉结构，模仿的难度很高。 和苹果一样，今年1月，亚马逊也开发了手掌静脉技术进行了刷手支付测试。在市场成长中，2020年静脉识别的市场份额与2015年相比增加了约4倍，市场规模增加了约20亿美元。 现在，智能手机配备了近红外线传感器，因此静脉识别的市场增加会进一步加快。
在日本，手指静脉技术被广泛应用，是例如银行ATM机、访问存储大量个人信息的PCR机、门禁考勤管理系统、金库管理、复印机管理、电子支付等需要身份认证的领域。 另外，在这些领域，专利几乎都由日本企业掌握，包括日立和富士通。
多模式、多传感器融合才是生物识别的未来
从辩证上来说，静脉识别的安全性很高，但其普及也有很大的挑战。
首先，血管是3D的，成像模式因位置和角度而大不相同。 特别是手指静脉识别，稍微偏移会引起误识别和误识别，对用户的体验产生很大的影响。 其次，成本也是限制静脉识别产品大规模普及的最重要因素之一。
文/上海蓝盟 IT外包专家
中文
电话咨询
微信咨询
公众号
