當(dāng)系統(tǒng)不僅可以認(rèn)出你的臉，還能認(rèn)出你的靜脈甚至血管

張司鈺

2023年年末的“富豪尋親”事件，讓很多普通人見識(shí)到了生物識(shí)別技術(shù)的能力。通過(guò)人臉識(shí)別以及不斷更新的AI算法等技術(shù)，一位河北富商找回了走失25年的兒子。

近年來(lái)，得益于先進(jìn)的圖像處理和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率在某些系統(tǒng)中甚至超過(guò)了99%。如今，作為生物識(shí)別中應(yīng)用最廣泛的技術(shù)之一，人臉識(shí)別已成為智能手機(jī)、安全系統(tǒng)和支付技術(shù)中的常見功能。

雖然在技術(shù)上獲得了顯著進(jìn)展，但人臉識(shí)別的安全問(wèn)題始終難以得到解決。受算法的精度、圖像質(zhì)量、光照條件、數(shù)據(jù)庫(kù)規(guī)模和多樣性的影響，在足夠龐大的人群樣本中，總會(huì)有一些人的面容相似，這可能導(dǎo)致識(shí)別出現(xiàn)誤差。

此外，面部特征也容易被竊取。已有許多人臉識(shí)別系統(tǒng)采用3D深度感知、眨眼或頭部動(dòng)作識(shí)別等更復(fù)雜的活體檢測(cè)方法來(lái)防范偽造，但局限性仍存在，在不同光線條件下，系統(tǒng)還是有可能無(wú)法有效區(qū)分真人面部和高質(zhì)量的照片、視頻、面部模型，以及那些利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成的假面容——指紋識(shí)別也是如此，使用明膠、硅膠或其他可塑材料就可以復(fù)制指紋。

生物識(shí)別技術(shù)發(fā)展至今經(jīng)歷了幾代演進(jìn)過(guò)程，其中一類生物識(shí)別技術(shù)識(shí)別的是人體某一部分的表面形狀和特征，例如指紋、掌紋、人臉、步態(tài)等；另一類識(shí)別的則是肉眼無(wú)法看到的人體內(nèi)部的特征，例如靜脈、虹膜、DNA等。其中，DNA識(shí)別和靜脈識(shí)別是公認(rèn)最難偽造、最難竊取的。而相對(duì)DNA檢測(cè)，靜脈識(shí)別的成本相對(duì)較低，其重復(fù)概率僅34億分之1左右，加上具有識(shí)別隱性生物特征、不易偽造和被盜、活體識(shí)別、普適性強(qiáng)等特點(diǎn)，它受到越來(lái)越多的關(guān)注。

2023年7月，亞馬遜宣布將掌靜脈支付和身份驗(yàn)證系統(tǒng)Amazon One應(yīng)用于全美超過(guò)500家全食超市門店。Amazon One是亞馬遜在2020年推出的系統(tǒng)，截至2023年7月其使用次數(shù)已達(dá)到300萬(wàn)次。

使用Amazon One支付時(shí)，顧客無(wú)需取出手機(jī)或錢包，也不必掃描信用卡或任何應(yīng)用程序，他們只需要將手掌懸停在收銀機(jī)旁的Amazon One掃描器上方幾厘米處，就能完成支付并享受相應(yīng)的會(huì)員福利。

注冊(cè)掌紋支付也非常簡(jiǎn)單。在實(shí)體店鋪，顧客可以先插入一張信用卡，然后將手掌放置在Amazon One設(shè)備上，并按照提示操作，將信用卡與手掌信息關(guān)聯(lián)起來(lái)。一旦信用卡信息被系統(tǒng)記錄，顧客此后只需將手掌放在設(shè)備上一秒鐘左右，就可以快速完成支付。并且AmazonOne設(shè)備不會(huì)保留采集到的生物信息，這些信息將被加密并上傳至亞馬遜云端的高安全區(qū)域，然后創(chuàng)建并儲(chǔ)存每個(gè)用戶獨(dú)一無(wú)二的“手掌簽名”。

Amazon One設(shè)備能夠同時(shí)采集掌紋和掌靜脈數(shù)據(jù)，包括手掌的線條、皺紋等表面特征，以及靜脈圖案、骨骼等表皮下的內(nèi)部特征。由于這兩種數(shù)據(jù)很難同時(shí)被偽造，雙重驗(yàn)證提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性。亞馬遜表示，AmazonOne的準(zhǔn)確性比掃描人體的兩個(gè)虹膜高出100倍，且應(yīng)用至今未出現(xiàn)任何誤報(bào)。

靜脈識(shí)別的原理并不復(fù)雜。不同于人臉識(shí)別使用數(shù)字?jǐn)z像頭捕捉面部圖像，靜脈識(shí)別依賴紅外成像技術(shù)。利用靜脈中紅血球吸收特定近紅外線的特性，通過(guò)紅外光線照射手指或者手掌，并由圖像傳感器感應(yīng)識(shí)別部位透射的光來(lái)獲取內(nèi)部的靜脈圖像——流經(jīng)靜脈的紅血球中的血紅蛋白對(duì)波長(zhǎng)在700至1000納米的近紅外線會(huì)有吸收作用，導(dǎo)致紅外線在靜脈部分的透射較少，當(dāng)紅外線透射以后，靜脈在圖像傳感器的感應(yīng)影像上會(huì)突出顯示，肌肉、骨骼和其他部分都會(huì)被弱化，從而得到清晰的靜脈血管圖像。

根據(jù)公開資料整理

當(dāng)一個(gè)人的手指、手掌第一次經(jīng)含紅外光的攝像頭照射，系統(tǒng)會(huì)用算法“畫”出靜脈圖案，并將這些圖案變成一系列數(shù)字，這個(gè)數(shù)字是獨(dú)一無(wú)二的，類似于每個(gè)人的身份證號(hào)。當(dāng)再次使用這個(gè)系統(tǒng)時(shí)，它會(huì)將新拍攝的靜脈圖案轉(zhuǎn)化的數(shù)字與之前存儲(chǔ)的數(shù)字比較，進(jìn)而確認(rèn)這個(gè)人的身份。

所以，靜脈識(shí)別更適合光線較弱的環(huán)境。這種情況下，人臉幾乎無(wú)法被識(shí)別，人的靜脈網(wǎng)絡(luò)卻清晰可見；而在強(qiáng)光下，人臉識(shí)別可以一秒通過(guò)，靜脈線條則會(huì)出現(xiàn)額外的噪點(diǎn)或雜散光斑，變得模糊不清。

如果想獲得更好的識(shí)別效果，靜脈識(shí)別需要從光學(xué)器件和圖像處理方法等多方面優(yōu)化。研究發(fā)現(xiàn)，940納米的特定波段光源在強(qiáng)光條件下受影響較小，有助于清晰捕捉靜脈圖 像。

自2000年理論研究完善至今，靜脈識(shí)別技術(shù)有過(guò)3次飛躍。2000年左右，早期的原型機(jī)和實(shí)驗(yàn)室測(cè)試證實(shí)，靜脈圖案可以作為一種可靠的生物識(shí)別形式。隨后，得益于圖像處理和特征匹配算法的優(yōu)化，靜脈識(shí)別的速度和準(zhǔn)確性得到提升，該技術(shù)也在ATM機(jī)、安全門禁系統(tǒng)等金融和安全領(lǐng)域得到實(shí)際應(yīng)用。但由于芯片的限制，靜脈識(shí)別技術(shù)早期大多停留在工業(yè)領(lǐng)域。

當(dāng)時(shí)，靜脈識(shí)別系統(tǒng)對(duì)手部姿勢(shì)的要求也較為嚴(yán)格，需要用戶將手放置在一個(gè)碗狀物體的特定支架上，以確保準(zhǔn)確捕捉靜脈圖像。此外，那時(shí)的靜脈識(shí)別系統(tǒng)在算法支持方面也有所不足，芯片的計(jì)算能力無(wú)法充分支持復(fù)雜的AI算法，需要用戶遵循統(tǒng)一的模式掃描手部。

其實(shí)，在各類生物識(shí)別技術(shù)中圖像處理以及其背后的算法都尤為重要，系統(tǒng)必須能夠準(zhǔn)確地處理和識(shí)別各人體特征中的微小細(xì) 節(jié)。

比如前文提到的“富豪尋親”能成功，很大程度上得益于近年A I算法的提升和突破，使“跨年齡人臉識(shí)別”技術(shù)甚至更加細(xì)分和精準(zhǔn)化的“同親緣人臉識(shí)別”技術(shù)得以落 地。

靜脈識(shí)別同樣仰賴算法的不斷優(yōu)化。2021年起，隨著芯片技術(shù)的進(jìn)步，京東方生產(chǎn)的成本大約2美元的芯片加入了AI計(jì)算能力，靜脈識(shí)別算法得到了顯著改進(jìn)。這為靜脈識(shí)別系統(tǒng)提供了更強(qiáng)大的支持，使產(chǎn)品設(shè)計(jì)變得更為成熟，靜脈識(shí)別技術(shù)也開始應(yīng)用于智能門鎖等與普通用戶距離更近的領(lǐng)域 中。

一直專注于靜脈識(shí)別研究的圣點(diǎn)科技首席技術(shù)官趙國(guó)棟向《第一財(cái)經(jīng)》雜志介紹，2021年圣點(diǎn)科技的靜脈識(shí)別智能鎖的出貨量已達(dá)到了10萬(wàn)套，市占率大約10%。

傳統(tǒng)的指紋識(shí)別系統(tǒng)可能因?yàn)槭种干系那锌?、擦傷等表皮損傷而無(wú)法正確工作，或可能僅僅因?yàn)槭植窟^(guò)于干燥或濕潤(rùn)就導(dǎo)致識(shí)別失敗，而基于體內(nèi)特證的靜脈識(shí)別沒(méi)有這樣的擔(dān)憂。

靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)量、質(zhì)量與多樣性直接關(guān)系到算法的優(yōu)化，這也一直是靜脈識(shí)別技術(shù)發(fā)展的一大阻礙。

靜脈生物特征是一種人體內(nèi)部生物特征，其特性決定了生物庫(kù)的采集難度與積累難度非普通人臉特征庫(kù)收集和積累可比，比如類似于通過(guò)手機(jī)App后臺(tái)采集人臉的捷徑在靜脈識(shí)別行業(yè)就無(wú)法實(shí)施。

據(jù)趙國(guó)棟介紹，為了解決數(shù)據(jù)稀缺的問(wèn)題，圣點(diǎn)科技不僅與學(xué)校、企業(yè)合作，通過(guò)大量工程項(xiàng)目采集、積累樣本，還向第三方公司付費(fèi)購(gòu)買，以獲得包括室內(nèi)外環(huán)境、不同光照條件以及辦公室等特定環(huán)境下的數(shù)據(jù)。目前，該公司擁有千萬(wàn)級(jí)指靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)和近百萬(wàn)級(jí)掌靜脈數(shù)據(jù)庫(kù)。

大模型的出現(xiàn)也顯著改變了靜脈識(shí)別行業(yè)的問(wèn)題數(shù)據(jù)訓(xùn)練方法，降低了數(shù)據(jù)采集成本。趙國(guó)棟的團(tuán)隊(duì)就利用大模型，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，模擬不同角度、光線條件生成不同的靜脈圖案。

“我們可以在一張辦公室背景的靜脈圖像基礎(chǔ)上，讓模型生成不同光線效果的圖像，以獲得更多樣化的數(shù)據(jù)。”真實(shí)場(chǎng)景下采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量更高，但大模型生成的數(shù)據(jù)能夠有效解決數(shù)據(jù)多樣性的問(wèn)題并協(xié)助針對(duì)問(wèn)題數(shù)據(jù)的分析處理，尤其是在無(wú)法直接采集的情況 下。

得益于數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率的提升，掌紋支付現(xiàn)已出現(xiàn)在便利店、商超中，圣點(diǎn)科技目前正在努力實(shí)現(xiàn)手機(jī)端的靜脈識(shí)別應(yīng)用，并在靜脈識(shí)別芯片化及微小型化、消費(fèi)電子應(yīng)用、面部靜脈識(shí)別、與區(qū)塊鏈加密技術(shù)結(jié)合，以及車載、支付等領(lǐng)域不斷投入研發(fā)。

在趙國(guó)棟看來(lái)，隨著傳感器等技術(shù)的快速發(fā)展，未來(lái)生物識(shí)別將出現(xiàn)更多類別，可穿戴設(shè)備如手表或手機(jī)將有可能識(shí)別人體內(nèi)部的多種生物信息，比如血管和肌肉的特征。

生物識(shí)別技術(shù)必將是多元并存的，集合了人臉識(shí)別、靜脈識(shí)別的多模態(tài)識(shí)別方式正日益受到青睞。

“每種識(shí)別方式都有其適用的特定場(chǎng)景和領(lǐng)域。例如人臉識(shí)別非常適合遠(yuǎn)距離監(jiān)控、安防和刑偵，靜脈識(shí)別則在安全性和便利性方面具有優(yōu)勢(shì)，它們都不太可能完全取代對(duì)方或其他識(shí)別方式?！壁w國(guó)棟說(shuō)。