面部识别|指纹、面部识别已落后?最强生物验证系统来了,准确率达99%

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面部识别|指纹、面部识别已落后?最强生物验证系统来了,准确率达99%

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手机验证系统 , 从最开始的数字验证 , 到指纹解锁 , 再到目前的面部识别解锁 ,安全性都进一步提高 , 目前市面上大部分手机都支持指纹解锁+2D面部识别 , 也有iPhone、华为Mate系列机型支持3D面部识别等方案 。
对于手机验证系统 , 不少厂商进行过了许多尝试 , 早在三星Note 7发布的时候 , 三星带来了一种“虹膜解锁”方案 , 是一种基于眼睛中的虹膜进行身份识别的方案 , 但由于识别准确率、识别时间较长等因素 , 虹膜解锁并未延续下去 。

iPhone作为手机领域的领头羊 , 曾在iPhone 5S的时代 , 正式将指纹识别装进了手机中 , 并引起了热潮 , 众多厂商随即也推出了搭载指纹识别的机型 。 到了iPhone X , 苹果首次将Face ID面部识别引入了手机中 , 通过对面部进行3D扫描 , 实现了安全性、准确性更高的识别方式 , 并一直延续到了现在 。

而屏幕识别也是厂商的另一大验证系统 , 其由vivo进行首发 , 由于屏幕指纹模组更便宜 , 也能提高屏占比等优势 , 被众多厂商应用 , 甚至普及至了千元机上 。

最近 , 纽约州立大学布法罗分校科学家们做出了一套号称更强的生物验证系统 , 并强调这个验证系统是不可欺骗的 。 据悉 , 该技术融合了一种被称为光声断层扫描的现有技术 , 首先用户要将手指放在平板玻璃上 , 然后 , 通过一束脉冲激光照亮手指并照射到组织深处 , 当光线照射到血管时 , 血管会吸收部分能量并产生一波超声波 , 而扫描仪中的超声波检测仪检测到这种波和其他静脉的波 , 然后利用它们创建手指内血管网络的三维图像 。

这个验证系统目前已对36个用户进行了测试 , 准确率达到了99% , 该团队称 , 将致力于将该技术小型化并将成像时间缩短到1秒以内 , 并期待该技术整合至智能手机中 。
不过据目前来看 , 这项验证系统实现难度还是比较大的 , 整合到智能手机上也不太现实 , 也还要考虑到激光对人体的损伤 , 该验证系统模组大小等等因素 , 目前来看不太可能 , 未来就不好说了 , 你觉得这种验证系统可靠吗?

手机验证系统 , 从最开始的数字验证 , 到指纹解锁 , 再到目前的面部识别解锁 ,安全性都进一步提高 , 目前市面上大部分手机都支持指纹解锁+2D面部识别 , 也有iPhone、华为Mate系列机型支持3D面部识别等方案 。
对于手机验证系统 , 不少厂商进行过了许多尝试 , 早在三星Note 7发布的时候 , 三星带来了一种“虹膜解锁”方案 , 是一种基于眼睛中的虹膜进行身份识别的方案 , 但由于识别准确率、识别时间较长等因素 , 虹膜解锁并未延续下去 。

iPhone作为手机领域的领头羊 , 曾在iPhone 5S的时代 , 正式将指纹识别装进了手机中 , 并引起了热潮 , 众多厂商随即也推出了搭载指纹识别的机型 。 到了iPhone X , 苹果首次将Face ID面部识别引入了手机中 , 通过对面部进行3D扫描 , 实现了安全性、准确性更高的识别方式 , 并一直延续到了现在 。

而屏幕识别也是厂商的另一大验证系统 , 其由vivo进行首发 , 由于屏幕指纹模组更便宜 , 也能提高屏占比等优势 , 被众多厂商应用 , 甚至普及至了千元机上 。

最近 , 纽约州立大学布法罗分校科学家们做出了一套号称更强的生物验证系统 , 并强调这个验证系统是不可欺骗的 。 据悉 , 该技术融合了一种被称为光声断层扫描的现有技术 , 首先用户要将手指放在平板玻璃上 , 然后 , 通过一束脉冲激光照亮手指并照射到组织深处 , 当光线照射到血管时 , 血管会吸收部分能量并产生一波超声波 , 而扫描仪中的超声波检测仪检测到这种波和其他静脉的波 , 然后利用它们创建手指内血管网络的三维图像 。

这个验证系统目前已对36个用户进行了测试 , 准确率达到了99% , 该团队称 , 将致力于将该技术小型化并将成像时间缩短到1秒以内 , 并期待该技术整合至智能手机中 。
【面部识别|指纹、面部识别已落后?最强生物验证系统来了,准确率达99%】不过据目前来看 , 这项验证系统实现难度还是比较大的 , 整合到智能手机上也不太现实 , 也还要考虑到激光对人体的损伤 , 该验证系统模组大小等等因素 , 目前来看不太可能 , 未来就不好说了 , 你觉得这种验证系统可靠吗?


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