互联网+模式下的生物识别将有何不同?

随着社会科技的不断进步,互联网技术得到了飞快的发展,在全行业寻求升级的契机中,互联网+模式逐渐成为行业发展的应用形式。生物识别技术作为广泛应用的验证方式,也在当前的科技环境下进行了与互联网的深度融合。据研究报告显示,预计到2021年,中国生物识别行业的市场规模将突破340亿元。显然,生物识别市场相当广大。
那么,何为生物识别技术?生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物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征(如指纹、指静脉、人脸、虹膜等等),以及行为特征(如笔迹、声音、步态等等)来进行个人身份的鉴定。通常来说,人类的生物特征通常具有唯一性和终身性。因此,生物识别技术的应用将保证一定的保险性与安全性。而在如今的在互联网+模式下,生物识别技术有何不同? 

指纹识别应用

在生物识别技术的众多应用中,指纹识别的应用广泛,被广泛应用于公司打卡、手机解锁、付款验证等方面。指纹识别技术是利用传感器、图像处理、模式识别的技术来匹配指纹之间的一致性。通常来说,指纹识别涵盖图像采集、特征提取和匹配等环节。尽管指纹具有终身不变性及唯一性,传统的指纹验证仍因技术缺陷,识别准确率、指纹防伪等方面尚有不足,无法保证指纹识别精度。而与互联网+模式的结合,大数据加持下的指纹识别将利用深度学习系统,提升指纹识别精度。而在指纹防伪方面,可利用光学断层扫描技术对指纹进行更为精密数据的提取。在互联网技术的提高与支撑下,指纹识别技术将进行更精准、更广泛的行业应用。

人脸识别应用

人脸识别技术作为生物识别安全技术中重要的一种,具有很强的稳定性,被广泛应用于公安司法、门禁考勤、手机解锁等方面。人脸识别技术在确保姿态、光照等标准条件的情况下,通过提取人脸的独特性数据建立结构化的数据库。虽然人脸识别技术具有主动性和非触性,但由于对姿态和光照的严格要求,原有的人脸识别技术难以满足现实任务的需求。而与互联网+模式的融合,人脸识别技术将基于深度学习技术,构建含有多个隐层的神经网络模型,利用海量数据来学习更有用的特征,降低不可识别概率,提高识别精准度。

声纹识别应用

与指纹、人脸的人体生理特征不同,声纹属于人体行为特征。声纹识别是一项提取说话人声音特征和说话内容信息,自动核验说话人身份的生物识别技术,主要应用于银行交易、刑侦破案、声控锁等方面。在真实复杂的环境中,声纹识别技术的准确率容易受到影响导致效果欠佳,无法做出正确判断。而在互联网+的技术支持下,声纹识别技术能够基于深度学习算法,利用VAD技术对环境进行降噪,采用隐马尔可夫模型和高斯混合模型进行预测,有效降低识别错误率,提升识别准确度。
随着互联网的加速发展,深度学习等人工智能技术不断成熟,生物识别技术也将随之向前进步。在人工智能技术的计算分析与技术支持之下,生物识别技术的辨识准确率将大大提升,其商业应用领域也将得到大幅度的拓展。显然,在互联网+模式下,基于生物识别技术的数字身份将成为未来主流的身份识别方式,在安全性与便捷性的双重提高下,优化人们的生活质量与效率。