導讀:AI技術雖然發(fā)展熱,但比它更快進入成熟階段的是生物識別技術。阿里達摩院認為,2019年,生物識別技術將進入大規(guī)模應用階段。而目前所有生物識別方式中,指紋識別份額較大。當前,我國第二代身份證便實現了指紋采集,且各大智能手機都紛紛實現了指紋解鎖功能。與其他生物識別技術相比,指紋識別早已經在消費電子、安防等產業(yè)中廣泛應用,通過時間和實踐的檢驗,技術方面也在不斷的革新。
AI技術雖然發(fā)展熱,但比它更快進入成熟階段的是生物識別技術。阿里達摩院認為,2019年,生物識別技術將進入大規(guī)模應用階段。而目前所有生物識別方式中,指紋識別份額較大。當前,我國第二代身份證便實現了指紋采集,且各大智能手機都紛紛實現了指紋解鎖功能。與其他生物識別技術相比,指紋識別早已經在消費電子、安防等產業(yè)中廣泛應用,通過時間和實踐的檢驗,技術方面也在不斷的革新。
然而,據前瞻產業(yè)研究院數據,盡管指紋識別市場份額占比較高,但整體呈下降趨勢,從2007年的66.9%降至2013年的60.1%,預計到2020年將下降至52%左右;而語音識別、人臉識別、虹膜識別所占份額則不斷增長,到2020年比重預計分別達到22.4%、9.6%、6.4%。這是否可以說指紋識別已逐漸過時?
的確,指紋識別技術還存在著很多不足之處,例如手指沾上水、油污或是有汗時,都無法使用,指紋在經年累月的使用、摩擦中也有可能變淺,甚至有可能被仿制,但是這些都不能抹殺其應用優(yōu)勢。
指紋識別相對于人臉等其他識別方式而言,識別速度更快、應用成本更低,在兼顧安全、便捷、性價比的基礎上,指紋識別無疑是更受歡迎的一方。而且,雖然指紋識別與其他識別方式在某些應用場景上有所重疊,但是兩者依然有各自側重以及沒有重疊的領域。
生物特征識別迅猛發(fā)展,不同模態(tài)的生物特征有其自身的特性,抗偽造能力也不同。若要更高級別抗擊假體攻擊的風險,可以采取多模態(tài)融合的識別方式,例如指紋和人臉一體化識別,能夠大幅度增加偽造數據的難度,提升識別系統(tǒng)的安全性。
因此,關于過時一說的答案應該是否定的。至少在短期內,各種生物識別方式都不是非此即彼的關系,而是互相補充、共生共長,發(fā)揮各自優(yōu)勢來一道提升應用安全性,這才是有可能出現的情況。
結語:指紋識別雖然目前稍顯暗淡,但發(fā)展多年,已然是成熟的識別方式,現已成為智能手機標配,未來還將繼續(xù)向中低端市場普及,市場規(guī)模仍在穩(wěn)定增長。而加入了深度學習和活體檢測技術的指紋識別,在提升精度和增強防偽性能的同時,也加大了攻擊的難度和代價,指紋安全性能的提升也在很大程度上助力其走向更大的應用空間,其與人臉識別等其他生物識別技術的競爭還有莫大的不確定性。