物联网时代生物识别技术大显身手，保障数据安全与便捷交互 学sem好还是seo

随着物联网的应用逐渐丰富，生物识别技术迎来了大显身手的机会。很容易理解，在万物互联时代，数据安全的重要性不言而喻，市场需要一种更可靠的方式与机器交互。这样，生物识别技术就可以承担这一重要任务。

生物特征识别技术是指利用人的生理特征（如指纹、人脸、虹膜）或行为特征（如声音、笔迹）来识别个人身份的方法。与传统的身份识别方法相比，生物识别技术具有安全、保密、便捷等优势。

从识别方式来看，生物识别可分为指纹识别、人脸识别、语音识别、虹膜识别、静脉识别等，其中指纹识别已得到广泛应用，人脸识别应用正在兴起。这两种识别技术最为大众所熟知。

近年来，不少硬件厂商为了增加产品的卖点，将指纹识别、人脸识别等作为“黑科技”来宣传。不过，从行业的角度来看，虹膜识别技术应该是能够充当生物识别领域“黑科技”的技术。

指纹、人脸识别都有“缺陷”，虹膜识别才是“黑科技”

指纹是人指尖正面皮肤上的凹凸不平的图案。每个人指纹的细节（图案的起点、终点、交汇点和分叉点）并不完全相同。因此，指纹可以用来进行身份识别。

▲ 每个人的指纹细节都不同(:)

由于技术门槛较低，指纹识别最先得到应用。指纹识别应用于考勤、手机解锁、保险柜开锁、门禁等多种场景。

然而，这项技术仍然存在一些不便。例如，它对手指的清洁度和干燥度有很高的要求。污垢、潮湿和油污等因素会干扰机器识别。在进行指纹识别验证时，指纹角度不同、强度不同等因素都会影响识别结果。

另外，每次使用指纹时，指纹采集器上都会留下用户指纹的痕迹。用户的指纹有可能被复制，安全性大大降低。

于是，不需要与机器直接接触的面部识别技术应用就出现了。

人脸识别的工作原理分为三个步骤。首先是建立面部轮廓。工作人员负责收集相关用户的面部轮廓文件，或者将用户的照片形成面部轮廓并存储在面部轮廓中。

其次，使用摄像头捕捉当前人脸。

最后，将拍摄的肖像与面部轮廓中的肖像进行比较。这个过程使用“面纹编码”来准确地识别数百万人中的个人。

与指纹识别相比，人脸识别具有非接触、无强制、并发（即在一个场景下可以对多张人脸进行排序识别）的优点，这是它好的一面。

缺点是人脸识别对场景的光线环境比较敏感。另外，目前的人脸识别技术主要是利用平面2D来采集人脸和五官的相对位置进行识别。它可能以照片的形式欺骗识别机器。

基于指纹识别、人脸识别的“缺陷”，虹膜识别开始以“终极BOSS”的身份出现。

虹膜识别是根据眼睛中的虹膜（位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的环形部分）进行身份识别。它被公认为业内最准确、最安全的生物识别技术。业内人士表示，虹膜识别的误识别率可低至百万分之一，而指纹识别的误识别率为0.8%，人脸识别的误识别率为2%。

此外，虹膜识别技术需要活人的虹膜信息。眼球脱离人体后，虹膜会随着瞳孔扩大而失去活动，会被机器排斥。因此，虹膜识别更加安全。