生物识别的发展方向在何方？

所谓生物识别技术，就是通过计算机与各种传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征，来进行个人身份的鉴定。生物识别的技术核心在于如何获取这些生物特征，并将其转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。

目前，众多国际国内电子产品厂商、应用软件开发商及系统集成商纷纷推出基于生物特征识别技术的软硬件产品及行业解决方案，相关工程项目与应用方案也在金融、电信、信息安全、生产制造、医疗卫生、电子政务、电子商务、军事等行业或领域得到广泛应用。据前瞻产业研究院发布的《中国生物识别技术行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2013年全球生物识别市场的规模达到98亿美元。

    生物识别技术触手可及

立处于移动互联网时代，生物识别技术当然应该着眼于智能手机之中而抢占移动互联网入口，但就目前技术情况来看应用范围还相对有限，主要集中于手机安全和一些简单的功能交互上。

    多生物识别技术在智能手机中普及

手机端的指纹识别技术最早出现在摩托的ME860上，再到后来的iPhone5S，使这项技术彻底火了起来。目前各大厂商的旗舰机型几乎都配备这一技术，实现原理虽然各有不同，但基本功能都是用来进行指纹解锁，同时大部分也在向指纹识别安全支付方向发展。

除了指纹识别外，语音识别也是目前使用最为广泛的生物识别技术，例如Siri、GoogleNow以及Cortana等经典的语音助手都是基于语音识别技术，随着语音模式识别技术的发展，未来的语音助手会越来越智能，越来越接近人工助手。此外，除了语音助手，像一加手机还将语音识别技术运用在声纹解锁上，与指纹解锁功能不相上下。

在MWC2015展会上，富士通展示了一款支持人眼球虹膜识别技术的原型机。该识别技术依赖于富士通开发订制的高输出红外LED系统，通过反射这种光线到特有的传感器原件上来进行虹膜识别。目前富士通这款手机ArrowsNXF-04G，作为全球首款虹膜识别手机已经问世。

而在国内，中兴GrandS3以及vivoX5Pro也采用了相类似的技术，主要通过扫描用户眼球静脉图案来识别用户身份，还可以给常用的APP加密。由于眼球虹膜有着比指纹识别更加高的安全等级，因此非常有望成为继指纹、语音识别之后的又一个能够大量使用在移动设备上的生物技术。

随着各种生物特征识别技术的不断发展和提高，在全球信息化、网络化的大背景下，生物特征识别技术的应用面会越来越广，深度会不断深入，并将呈现出网络化和整合趋势。生物特征识别解决了人类社会日常生活中一个基本的身份识别问题，今后，这种身份认证的结果会越来越多地和各种行业应用结合起来，并通过网络得以信息共享，简单来说就是“身份识别+物联网”的发展趋势。

催生更加新奇的生物特征识别

虽然现如今指纹、人脸等生物识别技术已经成熟，但指纹很容易被复制，人脸又似乎永远解决不了相似脸和活体问题，所以要实现广泛的社会化应用，还需要更多更新颖的生物识别技术来覆盖更多应用场景。

例如创业公司DescartesBiometrics正在做一款基于耳朵识别的手机App，用户可以通过把手机贴在耳朵和脸颊部位来进行识别;基于心跳识别技术的Nymi腕带，它内部装有一个心电图设备，用来记录你心脏跳动的电信号，利用这种电子健康设备可以方便地进行身份验证，甚至可以用Nymi来当做安全口令卡去解锁手机或电脑;日本科学家基于臀部识别技术制造了一种汽车座椅原型，可以识别坐上去的人。这不仅能保证只有你(或通过验证的人)才能发动汽车，还可以自动帮助你调节座椅位置，后视镜，以及其他各种偏好;一家以色列公司想要利用每个人独特的眼球运动来进行身份识别。据说在进行各种活动时，每个人的眼部运动都有固定的模式，比如会追随屏幕上的某个图标。这种系统的优势就是很难作假，因为这是眼部对**作出的实时反应，而不是像指纹那样的静态因素。而它的缺点，我猜想应该是需要进行接触式眼部运动采集，而且这种验证方式比指纹要来得慢(需要采集多个运动模式);马德里科技大学的研究员们正在研究为什么每个人的体味都不尽相同，并试图研制一款人造鼻，利用气味来区分不同的人，像猎狗一样。美国陆军也对一项相似的技术十分有兴趣，他们想用这项技术来寻找潜在威胁。虽然仍处于初期，但是人造电子鼻已经可以区分护手霜的气味并可检测由于饮食或疾病带来的气味变化，不过据马德里的团队介绍这项技术仍有10%的失误率。

也许在未来的某天，你的手机记得你的耳朵，你的椅子会认得你的屁股。

多生物特征识别相融合

各种生物特征识别技术有各自的优点，也有各自的短处，对于一些安全性要求较高的特殊行业应用，就需要几种生物特征识别技术的融合应用，以进一步提高身份识别的整体安全性。

自动识别技术相互整合是未来的重要发展方向。一方面，生物识别技术与其他的新兴自动识别技术，如射频卡、智能卡、二维条形码、RFID等未来有进行结合的可能;另一方面，不同的生物识别技术，如指纹识别、虹膜识别、语音识别等互相结合，形成多重生物识别技术，能大大提高识别的准确性。