全球生物識(shí)別技術(shù)規(guī)模不斷擴(kuò)張

全球生物特征識(shí)別技術(shù)最早運(yùn)用于法庭科學(xué)的司法鑒定，多是對(duì)靜態(tài)圖像（指紋圖像、臉形圖像）的事后采集和識(shí)別。到20世紀(jì)90年代末和21世紀(jì)初，特別是9.11恐怖事件之后，由于國(guó)際反恐斗爭(zhēng)的需要，對(duì)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)圖像的事前事后采集和實(shí)時(shí)鑒別，已成為防范安全風(fēng)險(xiǎn)的主要技術(shù)手段。

此后，生物識(shí)別技術(shù)不再局限于安全防范領(lǐng)域，逐漸在機(jī)場(chǎng)、銀行和各種電子器具上進(jìn)行了更多實(shí)際應(yīng)用，國(guó)外許多高新技術(shù)公司試圖用眼睛虹膜、指紋、面貌特征等取代人們手中的信用卡或密碼。

由于具備顯著優(yōu)勢(shì)，生物識(shí)別技術(shù)開(kāi)始在金融、電信、信息安全、電子政務(wù)等領(lǐng)域普及，全球生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)張。根據(jù)IBG數(shù)據(jù)，2017年，全球生物識(shí)別市場(chǎng)的規(guī)模已達(dá)到約131.5億美元，預(yù)計(jì)2018年市場(chǎng)規(guī)模在160.8億美元左右。

在各類生物識(shí)別技術(shù)中，指紋識(shí)別仍占據(jù)最高份額，但整體呈下降趨勢(shì)，占比已從2007年的66.9%降至2017年的56.7%。指紋識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)也逐漸放緩，2013年以后，同比增速回落至兩位數(shù)以內(nèi)。2017年，全球指紋識(shí)別技術(shù)（包括AFIS和非AFIS的指紋應(yīng)用）規(guī)模約74.56億美元，同比增長(zhǎng)7.71%。

語(yǔ)音識(shí)別盡管研發(fā)熱度較高，但受制于技術(shù)成熟度、用戶使用習(xí)慣等，尚未能充分打開(kāi)市場(chǎng)空間。2017年，全球語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)規(guī)模約6.58億美元，市場(chǎng)份額約5%，從2010-2017年語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的規(guī)模走勢(shì)來(lái)看，其規(guī)模及比重都在逐年下降。

相比之下，人臉識(shí)別技術(shù)更為成熟，國(guó)內(nèi)已有眾多廠商做到了超過(guò)99%的準(zhǔn)確率。同時(shí)，人臉識(shí)別更符合用戶使用習(xí)慣。因此，近年來(lái)，人臉識(shí)別得到快速普及，市場(chǎng)規(guī)模大幅增長(zhǎng)。2017年，人臉識(shí)別技術(shù)規(guī)模為21.57億美元，同比增長(zhǎng)達(dá)19.83%；在全球生物識(shí)別市場(chǎng)中所占份額約16.4%，僅次于指紋識(shí)別技術(shù)。

虹膜識(shí)別方面，虹膜識(shí)別作為生物特征識(shí)別的一個(gè)重要分支，是指利用人眼虹膜區(qū)域進(jìn)行身份鑒別的技術(shù)，具有高穩(wěn)定性、高可靠性和高防偽性等優(yōu)點(diǎn)。但由于應(yīng)用場(chǎng)景不多，當(dāng)前發(fā)展不盡人意。2017年，全球虹膜識(shí)別技術(shù)規(guī)模還不到7億美元。

多生物特征融合技術(shù)將廣泛應(yīng)用

全球生物識(shí)別技術(shù)發(fā)展主要呈現(xiàn)出三大趨勢(shì)，首先是技術(shù)多元化。指紋識(shí)別技術(shù)由于其技術(shù)的穩(wěn)定性，一直是生物特征識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用熱點(diǎn)，但由于其易被復(fù)制的缺陷，已無(wú)法滿足生物特征識(shí)別的應(yīng)用需求。近年來(lái)，隨著人臉、虹膜和靜脈等識(shí)別技術(shù)取得重大突破，其產(chǎn)品得到了廣泛的應(yīng)用。未來(lái)，生物特征識(shí)別技術(shù)也將繼續(xù)多元化發(fā)展。

其次，多生物特征融合技術(shù)廣泛應(yīng)用。由于客觀條件變化的不可估計(jì)性，單生物特征識(shí)別技術(shù)往往會(huì)遇到難以克服的特例。而且在安全性要求極高的應(yīng)用領(lǐng)域，單生物特征識(shí)別的性能很難達(dá)到預(yù)期的效果。因此，多生物特征識(shí)別技術(shù)越來(lái)越受到人們的關(guān)注。多生物特征識(shí)別技術(shù)利用了多個(gè)生物特征，結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)，不僅提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性，而且擴(kuò)大了多生物特征識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，降低了多生物特征識(shí)別系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，是未來(lái)生物特征識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域的必然趨勢(shì)。

最后，深度學(xué)習(xí)技術(shù)成熟應(yīng)用。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，深度學(xué)習(xí)算法有更強(qiáng)的大數(shù)據(jù)擬合能力，目前被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面。不過(guò)，深度學(xué)習(xí)算法需要大量數(shù)據(jù)來(lái)保證在測(cè)試集上得到比較好的推廣性，如何解決這一問(wèn)題將成接下來(lái)研究重點(diǎn)。

以上數(shù)據(jù)來(lái)源參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《中國(guó)生物識(shí)別技術(shù)行業(yè)市場(chǎng)調(diào)研與投資預(yù)測(cè)分析報(bào)告》。

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