身份認證問題是人類社會的一個基本問題，從古代開始，就有了使用指印作為身份認證的手段，這可以說是最早的生物識別技術的使用。之后隨著科學技術的發展進步，指紋識別漸漸成為了生物識別技術進行身份認證的的主流手段，不僅僅如此，人臉識別、虹膜識別、行為特征識別都逐漸出現在了世人面前。那么，現在的生物識別發展遇到了什么困境?未來的發展方向會是什么樣子的?

生物識別的困境

雖然每一個人的生物特征獨一無二，但是這些特征是會發生變化的。相貌會因為時光歲月的流逝發生改變，指紋可能因為生活的辛勞變形磨滅，五年前作為身份認證采集的各種生物特征可能在五年后就無法使用，這還只是因為時間流逝發生的變化，若是碰到意外，可能昨天采集的數據，今天就無法使用。

在這個時候出現了一個問題，生物識別技術發展到今天，特別是在中國，無數人的生物特征被采集保存，保存這些數據的數據庫無疑是非常龐大的，多長時間對這些數據進行一次更新?在之前的生物特征可能無法使用的情況下，如何確保進行更新的數據來自數據主體?被廢棄的數據是否會被保留用于其它用途?

生物特征識別無法達到完美無瑕，雖然說世界上沒有完全一樣的兩片樹葉，但是當差別足夠小的時候，生物識別一樣會出差錯。這些差錯可能不僅僅是因為兩個人之間長得非常像，比如說同卵雙胞胎，還有可能因為他們的臉部信息被相似的物品遮擋，比如說眼鏡、胡子等。就在近日發布的華為Mate 20 Pro 3D結構光人臉識別技術被破解很有可能就是因為這個原因。

除了上述兩個問題之外，生物識別的安全問題也不容忽視。隨著生物識別技術的大規模應用，針對生物識別的攻擊也隨之到來，比如使用指模、3D面具等等，如何有效的防范這些攻擊是當務之急。

生物識別技術的發展趨勢

10月19日，首屆全球生物識別大會在深圳舉行，會上諸多專家認為，未來生物識別技術應用將會往多算法融合、多生物特征互補的方向發展，會和人工智能有更緊密的結合。

首先從生物識別技術應用場景上看。生物識別技術的運用場景越發復雜多變，最開始只用識別出現的人，例如考勤機、門禁，到現在需要從多個人中找到最近的那個進行識別，例如地鐵人臉支付，在機場、火車站使用的安保系統的人臉識別，甚至要做到在多人行進時完成識別。

面對越發復雜的應用場景，單一生物識別技術已經不能滿足需求，必須加入其它生物識別方式進行補充。比如廣電運通推出的新一代地鐵閘機就融合了面部識別、指靜脈識別。

同時采用多種生物識別技術將會有效提高身份認證系統的安全性，當對安全要求較高時同時審查多個生物特征以確保身份，提高犯罪分子的犯罪成本。當然在不需要高安全性的場合，比如公司大門門禁，方便時使用指紋、掌紋進行驗證，手不方便時可以使用面部識別，這樣也可以提高效率。

人工智能和生物識別技術的結合會更加緊密這是必然的，蘋果公司已經為我們展示了這一趨勢。2017年11月，蘋果推出了iPhone X，這是一臺運用了大量人工智能的手機，基于人工智能的語音識別，基于人工智能的面部識別，蘋果公司將人工智能和生物識別高度結合，而這一結合有效降低了語音識別和面部識別的錯誤率。

蘋果展示了1:1的生物識別場景運用，實際上在1：N的場景下，人工智能才將真正展現自己的力量。在未來的智慧城市中會有大量的生物特征被采集，在進行多次1：N生物特征對比時，只有高質量的人工智能才可以處理復雜繁多的數據并在短時間里完成數據對比。

人類希望擁有更加自然地交互體驗，希望可以在不察覺間完成身份認證，所以在未來人工智能和生物識別必將更加緊密的結合。

數據安全十分重要

擺在生物識別技術市場發展面前的還有一個大問題：數據如何使用?如何保證安全?如何獲得數據?

人工智能和生物識別的結合已經是必然趨勢，但是基于機器學習的人工智能需要大量的數據進行訓練，沒有進行過大量數據鍛煉的人工智能根本無法適應現在的市場需求。這意味著大量的生物特征數據將會被各種公司使用，這些公司如何獲得大量的數據?使用這些數據是否合法?這些公司或者機構是否有能力保護數據安全?

今年5月生效的GDPR對個人信息數據的保護和流通做出了嚴格的限制，不經過數據主體的同意，任何機構不得采集個人數據，不得將采集到的個人數據轉交他人，不得將個人數據另做它用。

我國的個人信息保護法也正在制定當中，其中必然會對生物特征數據的采集、使用、流通做出嚴格的規定。法律必然不會斷絕生物特征的采集、使用和流通，但是肯定會對此做出很高的要求以保護個人信息不泄露，這個要求會有多高現在還不得而知，但是一定會對生物識別技術的市場帶來巨大影響。

最后

生物識別技術并不是一項新技術，它已經伴隨人類走過了很長的時間。今天，技術發展讓它展現出了非凡的活力，預計到2020年，全球生物識別市場規模將達到250億美元。雖然現在還面臨著一些問題，但是大的趨勢已經確定，我相信在智能時代生物識別會有新機遇。

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