单一生物识别风险较大
生物识别技术落在应用层，不断突破场景局限将各产业推向了建设的高峰。在安防领域，利用天网抓捕罪犯可以大大节省警察的出勤人力；在金融领域，利用生物识别技术可以提高身份认证的准确率；在信息通讯领域，利用指纹进行手机解码已经成为常态；在医疗领域，有效控制医院管理中的漏洞，提高医院工作的透明度。在我们尝到甜头后自然伴随着的还有痛点。
生物识别并非万无一失。Idiap研究所研究了当前人脸识别技术对DeepFake(一个AI深度换脸软件)的检测效果，结果发现，目前人脸识别模型和检测方法在面对DeepFake时基本可以说是束手无策：性能非常优秀的图像分类模型VGG和基于Facenet的算法，分辨真假视频时错误率高达95%；基于唇形的检测方法也基本检测不出视频中人物说话和口型是否一致。
当然，也并非仅人脸识别如此，指纹识别、虹膜识别、静脉识别等生物特征识别方式都有破解方法。
多模态生物识别是趋势
不同模态的生物特征有其自身特性，抗伪造能力也不尽相同，人天生带着很多“传感器”——耳朵、鼻子、眼睛、手、等感官，人工智能的最终目标是和人一样去做所有事情，也需要这些传感器。单一的生物识别技术都是有缺陷的。从整个生物识别技术行业来看，生物识别技术在应用时需要互补，若要抗击更高级别的假体攻击风险，可以采取多模态融合的识别方式。
例如：
步态和面部一体化识别，人脸识别识别条件相对略高，而步态即使在远距离复杂场景下亦可清晰成像，因此就可以把人脸决策权重和步态决策权重相结合，这样既能大幅度增加数据伪造难度，提升识别安全性。同时可以提高准确率，又能扩大应用场景。
多模态识别的新兴潜力市场
在“智慧城市”这一概念不断推广的过程中，“智慧城市”已经逐渐成为未来城市发展的重点内容。在智慧城市中，智慧社区属于相当关键的组成部分，将结合网络通讯技术使社区中各个系统的管理统一到一起。 开创“互联网+社区+金融”新模式！
值得注意的是，目前智慧社区设备存量市场更新迭代需求较大，很多社区门禁和闸道都使用了人脸识别设备，但随着人脸识别设备规模越来越大，其弱点将会逐渐暴露，而与其他识别技术相结合的多模态设备将打破单纯人脸识别产品的局限性，成为门禁市场主流产品。智慧社区门禁和闸机将成为多模态识别的新兴潜力市场。
结语：毫无疑问，安全问题将会是生物识别发展的关键，多模态将是生物识别必然的趋势。在安全等级要求较高的应用场景中，采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证，才能做到取长补短融合发展。
本文来源：中国安防展览网
