亚马逊刷手支付领衔，静脉识别市场快速兴起！但仍面临三大挑战
2020-11-04 14:36:12 来源：网易 评论：0 点击：
相对于指纹、人脸、虹膜、语音 声纹等生物识别技术来说，静脉识别技术属于应用相对小众的一类技术。不过，随着新冠疫情对于非接触式生物识别技术的推动，以及今年9月底，基于非接触式掌静脉识别的Amazon One手掌
相对于指纹、人脸、虹膜、语音/声纹等生物识别技术来说，静脉识别技术属于应用相对小众的一类技术。不过，随着新冠疫情对于非接触式生物识别技术的推动，以及今年9月底，基于非接触式掌静脉识别的Amazon One手掌支付系统的推出，静脉识别技术开始得到了市场的广泛关注。
静脉识别技术是通过使用对人体无害的特定波长红外光照射人体，由于皮肤和皮下的血管内的血液中的血红蛋白对于红外线不同反射差异的特性，将血管图样进行数字处理获得血管影像。实时获取血管图像，将其与存储的图像进行特征比对匹配，实现身份认证及鉴别。
相对于其他生物识别技术来说，静脉识别技术其具有以下六大特性：
1、误识率低：误识率低于千万分之八，远高于人脸识别和指纹识别，甚至比虹膜识别还要高（百万分之一），堪称业界精度最高；
2、支持活体识别：失去活体特征 数据不能读取（从医学方面看，手掌一旦离开了人体，整个生命活性不超过3分钟就失效，血液中血红蛋白也会破坏）；
3、快速易用；可以1秒识别，即使表皮破损、有污垢也不受影响；
4、特征稳定：手掌静脉特征每个人不同， 左右手不同，且终生不变；
5、安全防盗：相对于人脸、指纹等暴露于人体体表的特征信息来说，手掌静脉是位于人体内部的特征信息，无法盗取，更有利于保护个人隐私；
6、可实现非接触式识别：不留痕迹。
不过，静脉识别也同样面临着一些挑战：
1、专利挑战。
静脉识别技术虽然在过去属于是一个小众型技术，相关的从业企业并不多。但是，在日本，指静脉技术已得到广泛应用。如银行ATM机、接入存有大量个人信息的PC机、门禁考勤管理系统、保险箱管理、复印机管理、电子支付等需要进行身份认证的领域。在日本80%的银行引入了日立指静脉产品，约65000台ATM机安装了日立指静脉认证装置。在计算机开机保护方面的应用市场占有率近50%。除了日立之外，日本的另外一家厂商富士通也是静脉识别技术的力推者。这也使得目前在静脉识别领域的核心专利主要都被日本厂商所掌握。
根据研究机构的数据显示，不论是在指静脉还是掌静脉领域，专利排名前20企业基本都是日本的企业。
在芯智讯主办的“2020第四届生物识别技术与应用高峰论坛”上，中科院深圳先进技术研究院医工所高工刘宇航也表示，“目前国内静脉识别产品的问题。我认为最重要的是专利问题。我们国家的起步较晚，在核心专利缺乏的情况下，现在在国内的产品推广范围也比较小，很多企业没有太多考虑专利的问题。以后随着应用范围的扩大，国家对于知识产权越来越重视，我们希望可以拥有国产的自主知识产权的专利。”
2、成像挑战
由于我们的血管是3D的，因此不同的角度或位置偏移情况下，获得的3D成像图案是不一样的。特别是对于指静脉识别来说，只是轻微的旋转或者偏移，就可能与系统中留存的底图出现较大差异，使得无法识别。因此，我们需要在算法上解决放置不规范的问题，这跟用户体验度关系特别大。需要在算法中加入手法的校正，还需要解决速度和识别率的问题。
此外，指静脉虽然是全年龄段都可以使用的技术。随是着年龄、温度、健康状态的变化，以及是否压迫血管，还是会造成不小的影响。这也需要通过一些AI算法来解决。
3、算法平台的挑战
基于前面所提到的成像上的问题，在进行静脉识别相关算法研究时，还需要考虑功耗、成本和速度的问题。
刘宇航表示：“机器学习在我们生物识别领域应用非常广泛的技术，可以达到很高的识别率。对硬件的要求成本也会很高。刚才说到指静脉的几种产品，大部分都是算法集成在嵌入式平台上的，我们主流的算法还是会使用经典的算法。经典算法面临一个问题，如何做到特别高的容量，并且保证计算速度。因此，我们在做算法研究和产品推进时，需要针对不同的应用需求权衡功耗、成本、速度等，对产品基于功能的定制化设计，这应该是我们需要考虑的地方。”
而对于静脉识别未来的发展，刘宇航透露，2020年静脉识别会有一些新的应用，除了亚马逊的Amazon One之外，静脉识别进入智能手机的研究也正在进行当中。现场她还展示了基于小米8、小米Pocophone F1前置红外镜头实现的手腕部静脉识别。
