#与非网#深度丨生物识别推动了芯片产业的发展( 二 )
目前 ， 生物识别产品逐渐从单一的 PC 处理转变为分布式计算 。 用独立的前端和设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对 ， 而用中心 PC 或服务器完成与业务相关的处理 。
各种生物特征识别技术的不断发展和提高 ， 在全球信息化、网络化的大背景下 ， 生物特征识别技术的应用面会越来越广 ， 深度会不断深入 。
首先 ， 在物联网这个大趋势下 ， 生物识别技术解决了身份识别这个日常但很重要的问题 ， 精准、快捷的身份识别能力能够与越来越多的行业应用相结合 ， 并通过网络共享 ， 为人们带来更加安全、便利的生活 。 其次 ， 多种生物识别技术的融合 ， 有助于提高身份鉴别的准确性和安全性 ， 使其能够更加深入应用到对安全性要求较高的行业中 。
生物识别具有唯一性、稳定性和不可复制性等特点 ， 在公安和司法领域得到高度认可 ， 这也使其在个体识别和亲缘鉴定等应用场景具有很大的潜力 。
国外相关企业纷纷推出了各种基于高通量测序的生物识别技术的软硬件产品和行业应用解决方案 。 在公共安全、信息安全、电子商务、电子政务、军事等众多领域都得到了广泛的应用 。
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多重生物识别技术推动发展
在某些应用中 ， 单项生物识别技术 ， 如指纹识别技术 ， 已经完全满足了客户的需求 。 市场上也有大量的单项生物识别技术产品和系统 ， 它们廉价并且可以很快安装应用 。 但在大多数情况下 ， 客户能够采用多重生物识别技术 ， 而非单项生物识别技术 ， 将是一个不错的选择 。
多重生物识别技术即所谓的“融合生物识别技术” ， 这是多重生物识别技术领域的最新趋势 。 与传统典型的多重生物识别系统相同 ， 融合生物识别系统也通过各种独立的或多种采集方式合而为一的采集器 ， 来采集不同的生物特征 ， 但它们的区别在于如何来分析和判断这些特征值 。
传统上是分别使用不同的生物识别算法处理不同的生物特征 ， 各自分别得出独立的结果 ， 如用指纹识别算法分析指纹 ， 用人脸识别算法分析人脸图像 ， 各自得出指纹比对和人脸比对的判断结果 。
而融合生物识别系统则是将采集到的各种不同的生物特征 ， 用所谓的融合算法统一处理 ， 根据多重生物识别技术的综合判断得出最终的识别结果 。 这样的处理方式和结果更快速、准确率更高 ， 并且系统可扩展性更好 ， 最终使整个系统达到新的安全高度 。
当下人工智能、大数据等技术不断发展演进 ， 迫使产业各方应对 ， 倒逼企业加大投入力度 ， 持续升级算法能力和防伪技术 ， 给生物识别技术安全应用带来巨大的发展潜力 。
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结尾
【#与非网#深度丨生物识别推动了芯片产业的发展】生物识别技术 ， 由于安全领域和许多社会活动的需要 ， 发展的速度日益加快 ， 其未来市场不可估量 。 但技术漏洞和社会对于生物识别技术的怀疑 ， 为生物识别技术市场的发展带来了一些未知的变数 。
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