生物识别技术如何重塑身份认证体验

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随着技术的发展,原来的账号密码方式,也引入生物识别技术,人脸、指纹、声纹等方式的应用,也让我们的生活有了更多便捷。这篇文章,我们来看看,生物识别技术,是如何重塑我们的身份认证的。

随着智能设备的普及,用户对身份认证的隐私、安全、速度和便捷性有了更高要求,传统的账号密码和短信验证码方式渐渐显得不足。在这种背景下,生物识别技术迅速发展,通过指纹、面部、声纹等生物特征实现精准身份认证,并广泛应用于支付和设备解锁等日常场景。

此外,集成多种生物特征的多模态识别技术也正成为一种趋势,为未来的身份认证提供了更安全、便捷的解决方案。在文章中,我还以智能音箱为例,分析了它在身份认证体验上的挑战,并结合生物识别技术的发展方向,提出优化思路。

一、身份认证的重要性

在互联网早期,用户和服务之间是单向关系,服务端决定提供什么,用户只能被动接受。随着移动互联网的发展,这种关系逐渐转变成了双向互动。用户在使用产品时会产生数据,而这些数据帮助服务端优化产品,提升体验。

例如,在资讯和视频类应用中,个性化推荐系统会根据用户的浏览偏好推送感兴趣的内容;在电商平台,通过分析用户的特征和行为实现“千人千面”的精准推荐,让每位用户都看到符合自己兴趣的商品。

正是用户数字身份中的丰富数据推动了这种互动关系的发展。在技术与设备的双重加持下,身份认证则成为用户与一切服务、信息连接,实现智能生活的重要基础技术

二、认证技术的发展

身份认证的目的是验证用户的真实性和有效性。概括来说,身份认证主要有三种方式:

  1. 根据你所知道的信息;
  2. 根据你所拥有的东西;
  3. 根据你自己的身体特征;

在手机指纹识别出现之前,用户登录应用时通常依赖账号密码。为了提高安全性,密码复杂度不断增加:数字、大小写字母、符号等等,不同平台还有不同的要求。对用户来说,记住这些密码成了“记忆力考验游戏”。

随后,手机验证码提供了比账号密码更方便的选择,但它仍属于“你所知道的信息”认证方式,但是密码会遗忘,手机号会变更,最终依然是要根据你所知道的信息来证明帐号的归属问题,比如密保信息、曾用密码,安全验证层层嵌套,但底层逻辑没有改变。

传统的身份认证方式给用户带来不少困扰:

  1. 账号密码:难记又容易忘,效率低,安全性也不足。
  2. 短信验证码:网络延迟时常发生,且成本较高,还存在手机号二次放号的问题,频繁更换设备时绑定也麻烦。

这些问题让人们对更便捷、安全的认证方式产生了更高的期待。

2013年9月,苹果推出了支持指纹识别的iPhone 5s,让用户体验到移动端的指纹认证。这项创新不仅提升了安全性,还大幅提高了登录效率,很快就被广泛应用于解锁、登录、支付和数据加密等场景。到了2017年9月,iPhone X带来了Face ID人脸识别技术,开启了“刷脸”认证的新时代,如今已成为主流。指纹与人脸识别的普及意味着,我们可以通过自己的身体特征来验证身份,而这背后的生物识别技术也越来越受到关注。

所谓生物识别技术,指的是通过计算机技术与光学、声学、生物传感器和生物统计学等高科技手段相结合,利用人体的生理特征行为模式来进行身份的鉴别。与传统的密码和验证码认证方式相比,生物识别技术有着显著的优势:

  1. 通用性:每个人都有可供识别的生物特征;
  2. 独特性:每个人的生物特征都是独一无二的;
  3. 安全性:生物特征难以伪造,防护性极高;
  4. 便捷性:人即账号,无需额外记忆或携带;

根据Juniper Research 2019年的预测,到2024年,全球将有超过13亿部手机支持面部识别,超过46亿部支持指纹识别。到了今天,也就是预测中的2024年,尽管不同品牌的手机厂商在技术选择上有所不同,但生物识别功能已经成为手机的标准配置。

三、生物识别

在这一段落,我们将深入了解生物识别技术。生物识别技术大致可以分为两类:生理特征识别和行为特征识别。

生理特征识别侧重于人体固有的生理特征,这些特征在每个人之间通常是独一无二的。常见的生理特征包括指纹、人脸、虹膜、视网膜、掌纹、唇纹、耳廓,甚至静脉等。

行为特征识别则关注个体的行为模式,这些行为是动态的且难以模仿的。典型的行为特征包括声纹、笔迹、步态和手势等。

其中,指纹识别、人脸识别和声纹识别因其高精度、低成本以及便捷性,已经成为目前最常用的生物识别技术。

1. 指纹识别

指纹是手指末端皮肤上形成的独特纹理,具有丰富的特征信息。指纹特征包括两个层次:总体特征和细节特征。总体特征描述了指纹的整体形态,例如纹形、模式区、核心点、三角点和纹数;细节特征则指特征点,包括端点、分叉点和断点等。

尽管两枚指纹的总体形态可能相似,但细节特征几乎永远不会完全相同,这也正是指纹识别能够精确区分不同个体的原因。通过提取这些细节特征并进行比对,系统可以准确识别个人身份。

指纹识别的过程分为四个主要步骤:指纹图像采集、图像预处理、特征点提取和匹配识别。

在图像预处理阶段,系统会去除图像中的噪声、修复断裂的指纹脊线,并纠正图像中的形变,以便恢复清晰的指纹纹理结构。处理手段一般有图像增强、二值化和细化,预处理的效果直接影响后续特征提取的精度,进而决定识别系统的整体性能。

在提取特征点时,系统会关注指纹的细节特征,指纹纹路并非完全连续、平滑的线条,而是常出现断点、分叉和转折,这些细微的变化构成了指纹的“节点”。正是这些独特的节点赋予了指纹的唯一性。

接下来指纹的匹配,系统会将输入的指纹与数据库中的指纹模板进行比对,找出最相似的匹配结果,从而确认是否为同一个人。由于多种因素(如环境和手指压力)可能导致输入指纹与模板存在轻微差异,系统会根据设定的相似度阈值来判定是否匹配。

指纹识别具有明显的优缺点。

其优势在于,指纹特征具有独一无二的属性,确保了高度的身份辨识度;指纹扫描速度快,为用户提供了便捷的识别体验;还有,指纹采集技术成熟,成本相对较低,便于广泛应用。

然而,指纹识别也有一些局限性。对于指纹特征较少的人群(如老年人或手指受伤的人),指纹识别的准确性可能会受到影响。另外,指纹数据也可能存在被复制的风险,带来潜在的安全隐患。由于指纹是敏感的个人信息,因此其隐私保护也是用户十分关注的问题。

指纹识别的工作原理依赖于多种传感器技术,包括光学、电容式、电感式、压感式、热敏式、超声波和射频传感器等。

随着技术的发展,指纹识别传感器经历了几个重要阶段,从早期的光学感应技术到电容感应,再到更先进的超声波技术,并最终发展成现在广泛使用的微型光学传感器。

这些技术进步不仅提高了识别速度和精度,还使得设备设计更加灵活。比如当下流行的全面屏,采用的就是以微型光学感测为支撑的屏下指纹识别技术。

2. 人脸识别

2017年9月,iPhone X发布,带来了引人注目的Face ID功能。这项人脸识别技术不仅用于解锁设备,还支持表情制作和支付功能,同时为开发者打开了更丰富的创意空间。Face ID依托iPhone X中的多个硬件传感器,能够采集多达3万个面部特征点,极大地提升了识别的精度和安全性,从而将人脸识别技术真正普及到大众生活中。

人脸识别是一种通过分析面部特征来确认身份的生物识别技术。简而言之,它通过摄像头或其他传感器捕捉人脸图像或视频流,然后自动检测并跟踪人脸,将捕获的面部信息与数据库中的数据进行比对,从而完成身份验证。

人脸识别过程分为四个阶段:人脸图像采集与检测、图像预处理、特征提取以及匹配识别。

首先,摄像设备会捕捉人脸图像,包括静态图像、动态视频,甚至不同角度和表情的面部特征。当用户进入摄像头的识别范围,设备会自动拍摄并处理这些图像。人脸图像中包含大量的特征信息,比如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及 Haar 特征等,这些都是进行识别的重要依据。

图像预处理是提升识别效果的关键步骤。由于拍摄环境中可能存在光线不均、噪声等问题,预处理过程会通过灰度校正、噪声过滤、光线补偿、直方图均衡化等手段进行处理,确保图像清晰、统一,从而为后续分析做好准备。

接下来,系统会提取图像中的面部特征数据。通过分析面部特征点之间的欧氏距离、曲率和角度,还有眼睛、鼻子、嘴巴和下巴等局部区域的几何关系,来获得有助于分类的特征数据,帮助区分不同的面部。

在匹配和识别阶段,提取出的面部特征会与数据库中的数据进行比对。当比对结果达到设定的相似度阈值时,系统便确认身份。人脸识别可以分为两种方式:一对一的身份验证(验证已知身份)和一对多的辨认模式(识别未知身份)。这种高效的识别过程确保了在各种环境下都能提供准确的结果。

人脸识别的最大优势在于它是非接触式的,也就是说,用户不需要触碰设备即可完成身份验证,带来更加自然和便捷的体验。此外,设备可以主动采集人脸信息,无需用户手动操作,这进一步提升了识别的便利性。更重要的是,人脸识别技术支持并行识别,可以同时识别多个面部,大大提高了效率。

然而,人脸识别也面临一些局限。光线条件对识别结果的影响较大,尤其是在过亮或过暗的环境中。此外,面部特征也可能由于不同的表情、角度、遮挡物甚至年龄变化等因素有所变化,这可能会对识别造成干扰。

为了解决这些问题,一种基于近红外图像的多光源人脸识别技术应运而生。这项技术能够有效克服光线条件的影响,提升了识别的精度、稳定性和速度。当前,市场上主要采用三种技术:双目立体成像、3D结构光和ToF 3D技术。

在移动设备中,3D结构光技术已经成为主流应用。比如,苹果的Face ID就采用了这种技术,而ToF 3D技术则因为功耗低、效率高,展现出了更大的潜力。这项技术不仅适用于人脸识别,还能广泛应用于3D试衣、体感游戏等多种场景,未来有望成为更加普及的技术选择。

3. 声纹识别

声纹识别是一种通过声音来确认身份的技术。简单来说,它并不关心你说了什么,而是关注“是谁在说”。声纹识别会为每个人建立一个“声纹模型”,类似于每个人独特的声音指纹。这个模型从声音中提取出一些关键特征,然后与数据库中的声纹进行比对,从而确认说话者的身份。

每个人的声音特征受两个因素影响,声腔的尺寸和发生器官被操纵的方式。

声纹识别的过程就像是给每个人的声音打上一个独特的“指纹”。

系统首先清理语音中的噪音,确保信号更加清晰,然后从声音中提取出那些能反映你身份的独特特征,就像每个人的声音都有自己的“个性”。最后,系统将这些特征与数据库里的声音模型进行比对,确认你是谁。

声纹识别和语音识别看似相似,因为它们都通过分析语音信号来提取特征并做出判断。但它们的目标完全不同。语音识别主要关注理解语音的内容,比如识别你说了什么;而声纹识别则专注于识别说话的是谁,也就是通过分析声音的独特特征来确认身份。

声纹识别的优点包括成本低、无需额外设备、语音获取自然便捷,适合远程身份验证,且技术简单、算法复杂度低。缺点方面,环境噪音可能影响识别精度,语音受情绪、语速、疲劳等因素干扰,且在嘈杂的公众场合使用时,用户可能会减少语音输入。

目前,声纹识别技术主要应用于司法、刑侦和社保等领域,在手机和智能设备中的使用还不多。虽然已经有一些声纹解锁的产品问世,但用户的反响并不热烈。随着可穿戴设备和各种智能硬件的普及,传统的指纹和人脸识别在小屏幕设备上往往不太适用。此时,声纹识别技术的优势和重要性愈加显现。

4. 虹膜识别

指纹、人脸和声纹识别已经成为我们日常生活中常见的身份认证方式,但这些技术在某些情况下仍有局限,比如容易受到环境、身体状态或设备条件的影响。

虹膜,作为眼睛中独特且稳定的部分,其纹理几乎不受年龄、性别或环境变化的影响,成为生物识别领域中一个极具潜力的技术选项。

人的眼睛由多个部分组成,包括巩膜、虹膜、瞳孔、晶状体和视网膜等。虹膜位于黑色瞳孔和白色巩膜之间,呈圆环状,拥有许多独特的细节特征,如斑点、细丝、条纹等。更特别的是,虹膜的纹理在婴儿8个月大时已定型,并终生不变。因此,虹膜识别技术通过比对这些独特的图案,来确认一个人的身份。

虹膜识别的过程与其他生物识别方式相似,需要特别说明的是,虹膜有多达266个可识别的特征点,即便是双胞胎或同一人左右眼的虹膜也有明显差异。而与之相比,其他生物识别技术通常只有13到60个特征点。这使得虹膜识别在精确性和防伪能力上具有显著优势。

不过,这项技术也面临一些现实挑战。虹膜识别设备的芯片多依赖进口,价格较高,加上系统要求较复杂,导致设备成本较高,不易普及。此外,传统设备体积较大,实现小型化和移动化仍是技术突破的重点。

虹膜识别对姿势和距离有要求,用户需要和手机保持一定距离,这让它的操作感受不如人脸识别那么顺畅。比如,三星手机曾连续几代配备虹膜识别,但在三星 S10 上已取消了这个功能。此外,全面屏手机成为主流后,为了实现无“刘海”的设计,很多厂商选择放弃虹膜识别。

尽管虹膜识别技术前景广阔,但要在移动端实现大规模应用,还有不少挑战要克服。

四、生物识别技术的发展趋势

我们针对四种生物识别技术的基本信息、技术应用和有缺点进行了简要了解,根据各方面整理的数据,指纹识别、人脸识别的应用占比最高,虹膜、声纹等技术也在快速增长。

通过这个图表我们可以看到,当前的几种生物识别技术各有优缺点,误识率低但是成本高,误识率高但是成本低,且每一种方式都有各自擅长的场景,至今还没有出现一家独大的全能认证方式,也许全能的 认证方式本身就是个悖论。

针对这种此长彼短的情况,在一些安全等级要求较高的应用场景当中,往往会采用两种甚至两种以上 的生物识别技术进行验证。而且在移动设备端也会同时搭载多种传感器,支持多种生物识别技术,这样就 可以应对更多场景诉求,最典型的例子当属 iPhone。

生物识别技术在智能时代成为了身份认证的重要手段。横向看,它的应用正从传统的企业级场景加速向个人用户普及;纵向看,提升安全性与用户体验的需求正驱动着技术不断升级。

大家可以很清晰的感知到,生物识别技术的两个关键发展趋势:

  1. 移动化:依托各类传感技术,不断在智能设备中增加应用场景,提升便利性。
  2. 多模态化:取长避短,整合多种识别方式,实现既便捷又安全的身份认证体验。

接下来,我将以智能音箱为例,来看看它在身份认证的体验上有哪些“槽点”,然后结合生物识别技术的发展趋势,一起来想象一下,在智能时代,如何设计出更贴合用户需求的认证流程,找到那些真正能给用户带来便利和安全感的生物识别应用场景。

五、智能音箱的身份认证体验

智能音箱或者是智能带屏音箱,至少存在两个痛点。

1. 身份认证流程繁琐

想登录智能设备,用户还得先打开手机上的配套 App,与设备配对,再通过 App 登录,最后登录信息再返回给设备。整个过程既复杂又弯弯绕绕,这种对第三方设备的依赖不仅低效,还违背了用户希望“所见即所得”、直接互动的体验。

2. 缺乏差异化和主动交互

智能音箱如果能为不同用户提供差异化互动和主动交互,将更符合用户期待。差异化互动意味着智能设备可以根据用户特征、环境或时间等因素,个性化地响应用户需求。比如,为老人调高音量,对儿童的语音容错率更高,或添加更多趣味性互动。

当前的智能设备实现真正主动交互的还不多。虽然一些设备推出了儿童模式,但它并不能主动识别用户特征并自动切换,缺乏根据用户需求自动调整的灵活性。

六、多模态生物识别技术在智能音箱中的应用

智能设备和用户之间的交流互动其实分为几个简单的步骤:设备先吸引用户的注意力,然后用户通过语音、手势等方式发出指令,设备接收到这些信息并进行理解,最后再给出反馈。这一来一回的过程就完成了一次互动。

而要做到真正“聪明”的互动,比如针对不同用户提供个性化体验,设备首先要能识别出谁在使用它,或者属于哪类用户,只有这样,它才能为每个人带来更贴心、更有针对性的互动体验。

拥有多模态生物识别技术的智能设备,可以同时具备视觉、听觉,甚至未来可能会有嗅觉等多重感知能力,从而在特定时间和场景中,为特定用户提供独特的个性化服务,这让人机互动变得更加自然,也更符合用户的期待。

七、优化思路

当智能音箱逐渐拥有更成熟的视觉和听觉能力后,身份认证的方式必将将迎来新的变化。在这里,我提供一些个人思考,欢迎讨论。首先,该优化思路有两个前提:一是智能音箱已经具备足够的感知能力,二是用户的需求是创建一个全新的身份,而不是与其他设备上的身份互联或同步。

当用户开启新的智能音箱或智能终端时,不再依赖手机扫码登录或创建繁琐的账号密码。取而代之的是一种全新的体验:

设备会与用户进行一段自然的多轮对话。这个对话既可以向用户介绍产品特色,也可以询问用户的偏好和需求。在此过程中,设备通过内置的人脸识别和声纹识别技术,快速捕捉并记录下用户的面部特征和声音特征,完成身份档案的创建。

与此同时,用户通过对话不仅能够更好地了解产品的功能,还能直接设置一些个性化选项,从而让智能设备的使用体验更加贴合自己的喜好。这样的身份认证过程不仅安全而且轻松自然,让人与设备之间的互动更像是交流,而非一项专门的身份认证任务。

八、最后

随着智能设备和生物识别技术的进步,我们的生活正进入一个更加便捷的时代。从最初的密码和验证码到如今的指纹、面部和声纹识别,技术不断突破,用户体验日益提升。

我们看到,通过多模态生物识别技术的融合,智能设备可以提供更智能、精准的身份认证服务,实现人与设备的无缝互动。这不仅提升了安全性,更为我们带来更加自然和直观的交互方式,正如智能音箱中的多轮对话所展示的那样。

生物识别正在改变我们与设备的关系,未来,身份认证将变得无感而流畅,为我们的生活带来更多可能,也将为智能设备的普及和发展铺平道路。

本文由 @设计来电 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

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