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全面屏时代哪种生物识别说了算？人脸识别/虹膜识别够格吗

在今年iPhone X发布会上，我们看到了苹果在智能上尝试的一个全新功能——Face ID，它是以人脸识别为基础的一个技术。不过发布会上，在进行Face ID解锁时，却发生了演示失败未能解锁的尴尬局面。这个尴尬自然地引出关于人脸识别“准确率”的思考，当我们在谈论所谓的准确率时，其实讨论的是误识率和拒识率。

简单来说，误识率对埃尔多安来讲（FAR，false acceptance rate）指的是将其他人误作指定人员其位置通常在资料的不连续点或资料的缺点处的概率，也就是把“假的”当成“真的”；拒识率（False Reject Rate，FRR）：这是将指定人员误作其它人员的概率，直白的说就是把“真的”当成“假的”。不仅如此，识别正取率（Identification Rate：确识别人次与参与识别的注册人员总人次之比）、识别速度、注册速度也是比较重要的指标。

在谈及误识率和拒识率方面，Xperi的大中华区业务发展高级总监Gary Huang在接受采访时表示：“我们提供两种产品，虹膜和人脸识别方案。我们的虹膜技术已经获得专利保护，能给出很高的准确度：FAR 1／ ，FRR不超过1％。而人脸识别是基于CNN的算法，提供很高的准确度。”

虽说识别率是技术高低判断的一种手段，但就能表明技术相当成熟吗？这其实并不能画上等号，有业内人士表示，实验室的装饰材料理论数据和实际应用还是有很大差别的，比如很相似的双胞胎、天气光线、裁剪部位的不同，对识别都会产生一定的影响。

不过很多厂商都陷入了类似于99％准确率的刷分怪圈，在一个个高分爆出的同时，我们也不能忽视背后的索要面对的技术难点。

技术难点

在虹膜识别方面，Gary Huang认为有两个技术上的挑战。一个是如何在户外条件下依旧保持良好的性能；还有就是如何避免通过照片和视频实施的电子诈骗。

人脸识别方面，实现一种具有良诸城碗筷架好性能的神经络，并利用有限的资源有效地在移动端上运行是一个挑战。

面对这些技术难点，Xperi的产品在反电子诈骗／活体检测的能力上有所表现。不仅如此，在户外环境下的反应速度、精度、安全上都有优异的发挥。因为技术上的自信，家电涂料Gary Huang才在指纹识别成熟的现状下表示：“我们认为人脸识别和虹膜识别更适应无边界显示屏。”

未来

市场研究公司IHS Markit的数据显示，眼下智能和平板设备已经占到智能互联设备市场60％的份额，而2008年时这一比例仅为17％。去年，智能保有量仅为40亿台， 但到2020年将增长至60亿台。

毫无疑问智能市场将会是生物识别主要进军方向，在领域生物识别可以应用包括锁定／解锁、安全、支付／银行交易过程。除了智能，在汽车（应用包括锁定／解锁，个性化和安全），AR ／ VR（应用包括个性化、内容付款过程），执法／边境控制（安防应用程序）等。

在未来除了不同细分的领域，还有技术上的强化，Gary Huang表示：“移动端需要更方便和更快捷的安全解决方案。一种方法是使用深度地图（轴数据）来增强人脸识别和虹膜识别。我们正在研究生成高信心的各种方法，去增强安全性和用户体验。在未来几年，我们确实会看到新的生物识别技术应用于智能居家和企业环境。”

今年早些时候，《华尔街》发文称：印度政府正在打造全球最大的公民生物识别数据库，以供科技公司、医疗保健服务提供商和应用开发商使用。在“指纹支付‘安全利用转动槽内的紧缩弹簧推动碰珠压紧试样’决定未来——暨指纹识别下一个风口‘印度’”论坛上，就有业内人士表示印度在生物识别的市场很大，非常值得重视。

Xperi显然不想放过这块肥肉，Gary Huang说道：“我们与OT——Morpho合作，开拓印度市场。我们共同的解决方案已经通过STQC认证（STQC是印度的政府机构）。”在这个追求性价比的国度，显然会催生更大的竞争压力。