生物識別：人工智慧在生物特徵識別領域的挑戰與機遇
Biometric Recognition: definition, challenge and opportunities of biometric recognition systems
網路威脅的發展正日益威脅到基於使用者ID和密碼的傳統訪問方法來驗證數字身份，從而促使公司採用對使用者更安全的新技術和系統。
2017年，全球有超過半數的十億個帳戶被盜，近1780萬個被入侵的域名。面對大量違反
敏感個人資料
的行為，消費者現在意識到傳統密碼的不足之處，這些密碼通常很脆弱（但是我們必須要說的事實是，即使在2017年，最常用的密碼也被確認為123456），並且越來越多地採用先進的密碼。
技術系統改善計算機安全的機會。實際上，在公司正在投資的有關網路安全的優先行動領域中，首要的是與網路相連的資料和系統的安全性，以使數字世界更加安全和可靠，這絕非偶然。
在這種情況下，技術的進步導致出現了新的，越來越先進的安全和身份驗證系統，其中包括
生物識別技術
，這是一種基於
指紋，人聲和麵部
識別的方法。實際上，生物識別技術比傳統的識別方法具有更高的安全性和便利性，並且在某些情況下可以整合或完全取代現有技術，從而在不同的市場中開闢新的商機。
根據美國分析公司Tractica的估計，生物識別行業的公司營業額到2025年將達到698億美元，年增長率（CAGR）為22。9％。引領市場的主要是智慧手機中生物識別技術的整合，以及這些系統在從智慧家居到汽車，從醫療保健到金融服務再到透過移動數字支付的不同領域的越來越多的使用。
生物特徵識別
：它是什麼以及如何工作
生物特徵識別是一個資訊系統，可以根據一個人的一些主要生理和行為特徵對其進行識別。它基於用於資料採集的硬體系統，該系統集成了軟體元件，這些軟體元件允許透過
數學演算法
執行資料分析並重構人的身份並對其進行識別。
根據第一個定義，與基於使用者ID和密碼的識別系統的區別很明顯：基於生物識別的系統是可以建立人的身份和唯一性的系統，而ID和密碼實際上僅知道人具有訪問服務或應用程式的資訊，而無需定義擁有此訪問資訊的人是誰。
生物特徵識別所基於的主要特徵是什麼
通常，
生理特徵
是最靜態的，隨時間變化不大，而行為特徵會發生變化，並且還可能受外部因素或特定的情緒條件（例如壓力或強烈的心理影響）影響。
特別是：
在生理特徵中，有指紋，身高，體重，虹膜的顏色和大小，視網膜，手的形狀，耳朵的形狀，面部的面貌；
在行為方面，則包括聲音印記，書寫方式，鍵盤上的打字方式，身體的動作，步行的方式和趨勢。
身份認證的生物識別的目標是什麼
生物識別系統
的功能根據目標而異，可以是對人的驗證或識別：
驗證 Verification
：一個人宣告自己的身份，因此他的識別成為一個驗證過程（一個接一個），要求從感測器實時檢測到的影象（或獲取的資料）與存檔中的影象相匹配；
識別 Identification
：透過將影象，資料，實時獲取的資訊與所有影象以及存檔中存在的資訊進行匹配來進行生物特徵識別（一對多驗證）。生物特徵識別系統將透過比較和識別檔案中的特徵和實時收集的特徵之間最相似和一致的生理和行為特徵，來關聯身份。
生物識別系統顯示出其全部潛力，不僅因為它比密碼方法獲得了更高的保護級別，而且最重要的是因為它為新服務打開了大門，這些服務能夠為使用者整合安全性和更好的使用者體驗。
從指紋到面部和聲音識別
當前使用的線上安全系統的複雜性和不安全性已促使越來越多的消費者放棄購買最終產品。根據萬事達卡和
牛津大學
的一項研究，93％的消費者更喜歡使用生物識別技術，而不是使用密碼來驗證付款
具有指紋識別和訪問系統的智慧手機和膝上型電腦已經存在了十多年，並且已經輸入面部識別碼了幾個月，這是Apple旨在推出iPhone X 的關鍵點之一。
指紋現在作為在物理位置和數字服務使用中進行訪問身份驗證的一種方法而廣泛使用，它基於兩個特點：
不變性 immutability
，
印刷品
的特性不會隨時間變化；
個性 individuality
，每個人的烙印是獨特的。
指紋識別後不久，基於虹膜掃描的
生物特徵識別系統
有了長足發展。當前，它們可能被認為是用於身份驗證和身份識別的最可靠方法，因為獲取眼睛有色部分的詳細表示會導致每個人都具有明確的密碼，因此可以進行識別。
在過去的五年中，我們目睹了兩種新的識別系統，即人聲識別和
面部識別系統
，它們已經迅速傳播到了公眾，並且幾乎自然地進入了人們的日常生活。
人聲識別實際上代表了一種過時的技術：它於1952年首次進入市場識別
語音資料
的系統。語音助手的到來帶來了新的推動力，以至於分析公司Strategy Analytics估計，到2022年，硬體裝置（例如Alexa和Google Home）的銷售額將超過1500萬，而2017 年為300萬。
一個非常顯著的增長趨勢，我們也發現在MarketsandMarkets的報告中，涉及面部識別，其年平均增長率27。7％，在2013至2018年期間。
特別是，分析公司預計，由於消費者市場和公司的巨大興趣，面部識別將在未來六年中變得非常普遍，這些公司看到了構建具有更流暢的使用者體驗和安全性的新數字服務的可能性。
生物識別的機會：從智慧家居到汽車領域，再到新的數字支付方式的經驗
在當今數字日益影響人們的日常習慣和消費的世界中，生物識別技術可以完美地滿足消費者對資料安全性和保護的期望：透過簡單的手勢，他們就可以訪問受保護的
物理位置
，進行交易，使用“應用”或利用新的數字服務，甚至更快，更安全。
可用性和簡單性是使語音助手和
智慧家居
系統得以大規模部署的兩個主要功能。它們不僅可以應用並擴充套件到整個家庭環境，而且還可以阻止對房間的訪問，並可以透過應用程式以非常簡單的方式對其進行遠端管理。一切都取決於使用這些系統的人的經驗，而不是技術本身。
同樣在在汽車領域，生物識別系統發現了足夠的空間顯示技術，這些技術不僅可用於監視駕駛員的駕駛（例如識別任何睡眠並觸發使人安全的自動駕駛汽車），而且還可用於與汽車世界相關的一系列領域透過這些系統，特別是透過對它們設法收集的資料進行分析，可以利用衛生和保險部門的優勢。
同樣在這種情況下，從使用者的角度看技術，簡單性和自動化是使用者體驗的獨特元素。這將使在該領域的差異，相同的元件移動數字支付，其中生物特徵認證不僅代表識別使用者的系統，而且代表一種以自動，快速和簡單的方式發起付款交易的系統。
例如，
萬事達卡
（Mastercard）最近宣佈了一項策略，旨在支援銀行，零售商和合作夥伴，以利用數字識別和人工等創新技術為基礎的新服務，為消費者提供更高的安全性和更好的數字化支付體驗。情報。
生物識別技術，連線日益緊密的世界中認證的未來
生物特徵識別的優勢在於可以改善所有渠道的使用者體驗，從而大大減少通常在人們中造成傳統認證系統的“摩擦”。換句話說，是使用者的觀點以及如何簡化和改善他的使用者體驗，這保證了生物識別系統市場的增長，併為公司創造了新的機會。
生物特徵識別方法的普及不僅與透過面部特徵進行簡單識別有關：首先，這要歸功於更多技術的結合，這些系統將以越來越普遍的方式進入，以識別使用者身份。授權金融交易或付款的明確而安全的方式。
在未來的幾年中，我們將越來越多地看到使用這種
身份驗證技術
，這將為參與其中的玩家提供機會，將機器學習，資料分析和來自感測器的資訊整合在一起，從而為使用者提供越來越可靠和“簡單”的技術解決方案，可提供與迄今為止已知的完全不同的客戶體驗。對於公司而言，這種方法將在成本，可靠性，可伸縮性和速度方面帶來許多優勢。
