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　　常見的生物特征包括指紋、手形、人臉、虹膜、視網膜、聲音等，與傳統的身份鑒別方法相比，生物特征識別技術相對更加安全、保密，這也是越來越多的安防機構選用生物識別技術的原因所在。生物特征在某種程度上具有比較明顯的普遍性、唯一性、穩定性及可采集性，一方面便于各類識別系統收集特征進行分析，另一方面能夠準確地標識出身份信息。
　　
　　其中，在安防領域中，指紋和人臉識別技術的應用最為廣泛，在生物特征識別技術市場中，這兩種特征識別技術占了一半以上的市場份額。那么，指紋和人臉識別技術的實現原理是什么？它們之間如何選擇？
　　
　　一、指紋識別技術
　　

　　所謂指紋，是指人體指尖表面的紋路。在指紋中，凸起的紋線為脊線，脊線與脊線之間的部分為谷線。根據脊線和谷線的結構，可以得到一些細節點，指紋識別主要就是利用這些細節點特征實現的。

　　指紋識別是使用頻率最高的生物特征識別技術之一經歷多年的發展和積累，指紋識別技術已經非常成熟，被廣泛應用在司法、公安和門禁領域。
　　
　　指紋識別主要包含以下幾個步驟：
　　
　　1、指紋采集。指紋識別的前提是要進行指紋采集，在采集方式上，目前主要分兩種：滑動式和按壓式。滑動式采集是將手指在傳感器上滑過，從而使手機獲得手指指紋圖像，滑動式采集具有成本相對偏低，而且可以采集大面積圖像的優勢。但這種采集方式存在體驗較差的問題，使用者需要一個連續規范的滑動動作才能實現采集成功，采集失敗的概率大大增加；按壓式采集就是在傳感器上按壓實現指紋數據采集，這種采集方式當然用戶體驗好一些，不過成本比滑動采集高，技術難度也相對高一些。
　　
　　2、指紋評估。在采集到指紋之后，然后對采集的指紋進行質量評估，不合格則需要再采一次，合格則對圖像進行增強和細化。
　　
　　3、特征提取。細節點特征的提取，就是在指紋圖像中找到脊線終點和脊線分叉兩個特征。經過特征提取將數據存儲下來之后，就可以進行下一步匹配工作了。
　　
　　4、指紋匹配。在匹配中要注意一點，那就是由于同一個手指的兩幅樣本圖像會因為手指的位移、偏轉、以及按壓時的力道不同而產生差異，這就使在匹配時要進行校準，通過特征點集校準等方式保障指紋識別的準確性。

　　二、人臉識別技術
　　
　　人臉識別技術大致由人臉檢測和人臉識別兩個環節組成。人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流，首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息。并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。
　　
　　人臉識別系統通常由以下構建模塊組成：
　　
　　1）人臉檢測。要想識別人臉，首先需要在圖像或者視頻幀中找到所有人臉的位置，并將人臉部分的圖像切割出來。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。
　　
　　2）人臉對齊。一張圖片中的人臉可能是傾斜的，或者僅僅是側臉。為了方便給人臉編碼，需要將人臉對齊成同一種標準的形狀。
　　
　　3）人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板（template）。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。

　　4）人臉匹配。在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
　　
　　作為當前生物識別技術中最火熱的兩大技術，指紋解鎖和人臉識別各有優勢，人臉識別在很多時候都相對比較便捷，而指紋解鎖的隱私性更優于指紋識別。相比指紋識別，人臉識別具有不用接觸、非強制性以及并發性（即一個場景可進行多個人臉的分揀與識別）的優勢，人臉識別的應用可以使生活更加安全，比如在刑偵安保領域可通過人臉識別快速破案，使犯罪分子無所遁形；其次，生活也因此更加便捷，如火車票自動檢票，省時省力。另外還可以使生活更加智能，比如人臉識別配合大數據，可自動分析獲取客戶的性別、喜好等，為客戶提供精準快捷的服務；但指紋鎖也有一定優勢，例如在疫情期間，大家都戴著口罩，為避免感染很多臉部識別都識別不了，這個時候，最好的方式就是使用指紋識別功能了。目前隨著科技的發展，人臉識別和指紋識別也并非二選一，很多產品都綜合了人臉識別和指紋識別的功能，讓用戶有了更多的選擇。