生物识别技术暨产业现况与发展趋势

Penpower蒙恬科技生物认证事业部资深处长徐继圣

生物识别技术（Biometric Identification Technology）是透过人体之生物特征进行身份认证的一种技术。生物特征是每个人唯一与他人明显不同之处，这些特征利用测量、自动识别和验证等生理特性或行为方式分类，可大致区分为生理特征与行为特征。

Penpower蒙恬科技生物认证事业部资深处长徐继圣表示，生物识别系统就是对生物特征进行取样，从样本中提取其明显且唯一的特征并转化成数字代码，再进一步将这些代码组成特征样板，在数据库中将个人资料库与识别系统交互进行身份比对认证时，由识别系统获取其特征并与数据库中的特征样板进行比对，以确定是否匹配，并进而决定此人是否符合所欲寻找之对象。

用于识别的生理特征有掌形、指纹、脸形、虹膜、视网膜与脉搏等，行为特征则有签字、声音及按键力道等。对于这些特征的辨识，业界已经发展了包括掌型识别、指纹识别、脸部识别、发音识别、虹膜识别与签名识别等多种生物识别技术，目前正广泛应用于各式电子产品。

目前没有任何一种生物辨识技术可完全适用于所有应用场合，因此究竟该选用何种生物辨识技术，就必须依据应用的场所与环境而决定。使用的场所与地点将影响生物辨识的使用方式，例如是否多灰尘；而使用时的安全性是否足够，如何评估所可能产生的风险；对于进出管制与犯罪的防治上，是否减低人员通行的便利性；生物辨识的敏感度该调整多高或多低；执行工作时是否需要身分认证与识别；该辨识是针对多少人而使用，是50人或5000人？而不同人数之使用场合如何兼顾效率；脸部辨识的状况下，脸部是否能清楚辨识，现场光源与人员走向如何调整。以上这些状况都直接影响了生物辨识之硬件与软件系统所建立的价值，设计者不得不去注意这些细节。

评估生物辨识系统是否适合某一应用之主要方式有三种：在技术上须评估辨识率高低与算法的精确度；在实验数据上，必须考虑如何与其他系统结合，如何提高系统效能与精确度；以及在安装前必须了解该应用用户之使用习惯，以及用户将如何使用该系统。这些都有助于选用最适合之生物辨识系统，并提高生物辨识的成功率。

徐继圣指出，生物辨识系统主要的两项功能，分别是用于证明该人是谁（Verification）以及寻找该人是否为某一数据库中欲寻找之对象（Identification）。因此其错误接受度（False Acceptance Rate；FAR）将影响系统准确性。在系统接收到一输入之生物信息时，会发生的情况分别有：比对正确、比对错误、比对不出等状况。在辨识中，生物特征能越少则越好，如此可以让系统存放更多不同人物数据，但也将增加辨识的困难度，因此建议可使用不同生物辨识技术并行的方式。

生物辨识技术的市场成长性非常可观，根据调查，全球市场产值将从2006年的21亿美元成长到2010年的57亿美元，亚洲和美洲都是公认的的最大市场。而未来多项生物辨识技术的整合也将是主要发展趋势。

《图一 Penpower蒙恬科技生物认证事业部资深处长徐继圣》

生物辨识技术的市场成长性非常可观，根据调查，全球市场产值将从2006年的21亿美元成长到2010年的57亿美元，亚洲和美洲都是公认的的最大市场。而未来多项生物辨识技术的整合也将是主要发展趋势。

终端装置导入生物识别技术实施要点

ABiG知网生物识别科技营销总监苏界宾

ABiG知网生物识别科技营销总监苏界宾表示，指纹辨识的流程一般分为撷取指纹、产生特征、接着进行特征之比对。而在撷取的技术上，除了必须克服不同人的干、湿手指之外，撷取能力、人体工学、机构整合与设计、装置大小与成本等问题。而指纹演算技术也扮演影响辨识成功率高低的关键角色。

指纹辨识模块的演进是由光学设备迈向半导体设备，由大型模块迈向线性模块，由单一功能模块迈向多功能整合性模块，并发展出USB、Flash与HD等不同产品接口。在应用上早期是由门禁差勤的大型应用打开序幕，第一波应用是用于笔记本电脑、键盘与鼠标上的单一功能，第二波应用为包括HD与Flash在内之整合型应用。未来的应用领域将涵盖车用电子与IA应用（Information Appliance）等。

指纹辨识模块在选择上，必须仔细思考应用目的为个人或公众使用、整合需求为内建或外接型、质量需求之指纹撷取能力与算法的契合、以及设备需求是用何类产品上。在算法的选择上也必须能够简易地判断易用性与正确性。

苏界宾指出，应用技术的三要素分别为硬件整合接口、硬件整合功能与应用软件功能。三要素的评估必须兼顾硬件与软件的客制化需求。另外机构为整合技术的主要成败因素，按压式的机构技术与滑动式的机构技术也具备不同的使用特点，例如供手指滑动的路径是否够长、手指是否能够完全接触辨识模块等问题，都将直接影响辨识之成功与否。由于一般人在使用辨识系统时，并不是随时随地都以最标准正确的姿势与方式去执行刷手指或压按手指之动作，因此机构在设计上也必须将这些因素考虑进去，如此才能让指纹辨识的成功率大幅提高。

《图二 ABiG知网生物识别科技营销总监苏界宾》

由于一般人在使用辨识系统时，并不是随时随地都以最标准正确的姿势与方式去执行刷手指或压按手指之动作，因此机构在设计上也必须将这些因素考虑进去，如此才能让指纹辨识的成功率大幅提高。

指纹辨识技术原理与终端装置导入

在各种生物辨识技术的比较中，指纹辨识技术除了在成本、性能、准确度与用户接受度等综合条件上较受到消费者青睐之外，目前指纹辨识技术也已经具有国际认同的标准，这正是包括手机、笔记性计算机等各种可携式终端设备大多采用指纹辨识模块，并用于行动商务与个人身分认证的重要原因。

ElecVision宜霖科技总经理林瑞建指出，指纹辨识技术是针对每个人不同的指纹特征进行归类与识别，指纹特征简略可分类为畚箕状、拱状、环状与螺旋状等三大类，各种不同型态的指纹特征以断点及分岔点最为常见。这些基本分类已在数据库中整理为不同的特征族群，只要有辨识数据输入，便可立即进行分析辨识。

指纹影像特征的抽取流程，在原始指纹影像输入后，系统由指纹影像计算流向，并根据流向增强影像后进行细线化，最后抽取特征。整个流程包括抽取原始指纹影像、进行方位定向（Orientation）、二极化（Binarised）、细线化（Thinned）、细节特征撷取（Minutiae）、特征影像化（Minutia Graph）等步骤。

在辨识中，指纹影像的增强流程，是针对指纹影像的流向与频率选择适合的滤波器做处理。特征抽取是针对指纹影像的断点与分岔点的分布情况加以判别，依据每个人不同的分布特性而成为不同的独特特征。而特征的比对则是利用两张相同手指的指纹影像，透过特征点的比对，根据比对吻合的特征点位置来迭合指纹影像。

指纹影像的辨识技术包括超音波指纹感测、压力式指纹感测、电容式指纹感测、热感式指纹感测以及RF原理指纹感测等不同应用技术。不同技术间各具有其独特的优点与缺点，因此在选择使用何种指纹辨识技术时，必须做好不同层面的考虑，才能选择最具成本效益，且能发挥最大辨识精确度的指纹辨识装置。指纹辨识技术必须要能够提供客户所需要的价值才是选择的重点。以目前市面上指纹辨识装置多为企业型应用为大宗，尽管各技术纷纷强调其使用优点，但在选择上不能仅以各厂商所提供之实验数值为主，必须要实地进行产品测试，才能得到最为真实的使用状况，以改进系统并获取最高的辨识效率。在厂商方面，未来必须积极在成本与可靠度上取得平衡，以提供消费者更多的应用空间。最后林瑞建强调，指纹辨识系统的选择必须寻找最适合的模块、配合优势的成本价格与提高消费者的使用价值，这些条件缺一不可，都必须同时进行考虑，而非只是一昧地追求最高的辨识精确度。

《图三 ElecVision宜霖科技总经理林瑞建》

最后林瑞建强调，指纹辨识系统的选择必须寻找最适合的模块、配合优势的成本价格与提高消费者的使用价值，这些条件缺一不可，都必须同时进行考虑，而非只是一昧地追求最高的辨识精确度。

Fujitsu台湾富士通计算机周边产品事业处副处长陈俊雄

静脉辨识技术是利用激发近红外线，并让近红外线光源穿透皮肤，使静脉吸收近红外线，再透过反射光成像所形成的一种辨识技术。在此辨识技术中，传感器端须具备包括LED激发光源、CMOS相机、调焦感测、微处理器与内存等组件。其辨识步骤依序为将手掌放置于静脉传感器上方、近红外线放射、取得近红外线影像、形成静脉影像并储存静脉影像样板。静脉影像可依据静脉血管分布状况、含氧血色素及缺氧血色素之状况形成不同的影像信息，供比对辨识之用。

静脉辨识技术目前应用领域包括自动付款机、银行大额提款、门禁设备、存取管制、开机管制、出入境通关管制、医疗整合、政府E化整合与娱乐整合等多种不同场合。

Fujitsu台湾富士通计算机周边产品事业处副处长陈俊雄表示，对于各种生物辨识技术来说，数据的取得与建档都是第一步，而静脉辨识技术也不例外。但相较于其他辨识技术，静脉辨识之硬件规格不须太高，例如仅需使用Intel Celeron 600MHz之处理器就足以应付日常辨识所需，因此硬件成本也可因此降低不少。

设计静脉辨识系统须注意的是静脉影像的数据格式，这将影响所使用的储存方式与容量大小。采用未压缩的数据格式，单一手掌影像最大可达2448bytes，此时辨识准确度高，但也须使用较大容量之储存硬件例如硬盘；采用压缩过的数据格式，则可将影像数据缩小至约单一手掌832bytes大小，而此时静脉数据也可储存于类似智能卡等体积较小之硬件上。而验证方式则分为需要输入用户ID的Verification，与不需输入用户ID的Identification等两种形式。

对于静脉辨识数据的管理上，陈俊雄建议静脉数据在数据库中可进行加密、分开储存静脉数据及用户身分数据、拆解单手静脉储存数据、在网络上传送接收已加密的静脉数据、多重保护已储存的数据或备份数据防止遭窃或遗失，另外智能卡上应有不同的加密钥匙且静脉数据也应加密，如此才能确保静脉辨识数据的管理万无一失。

《图四 Fujitsu台湾富士通计算机周边产品事业处副处长陈俊雄》

对于静脉辨识数据的管理上，陈俊雄建议静脉数据在数据库中可进行加密、分开储存静脉数据及用户身分数据、拆解单手静脉储存数据、在网络上传送接收已加密的静脉数据、多重保护已储存的数据或备份数据防止遭窃或遗失，另外智能卡上应有不同的加密钥匙且静脉数据也应加密，如此才能确保静脉辨识数据的管理万无一失。

Penpower蒙恬科技生物认证事业部资深处长徐继圣

脸部辨识技术原理与设计挑战相较于其他生物辨识技术，脸部辨识技术是成功率与精确度较低的一种辨识技术。

也正因为存在以上原因，脸部辨识目前主要的使用目的，多是为了把所需搜寻的对象数量大幅降低，排除不相近的对象，并且把与所欲搜寻对象相近的特征数据全部找出来。再针对这些特征相近的数据进一步利用其他特征的比对来找出主要目标。尽管脸部辨识技术较难准确辨识人物，但却有助于大量降低搜寻对象的数量，因此目前脸部辨识多数是用于辅助缩小搜寻范围的工具，再搭配其他辨识技术或数据来左证。

徐继圣表示，由于人脸在不同角度的光线照射下将出现不同阴影，因此同一张脸孔在不同时地与光线的条件下可能出现多种辨识结果。一般说来，在室内的辨识结果较为准确，精确度约可达到95％，然而在室外的辨识结果，由于光线的不同，精确度仅约五成左右。目前有许多技术是将不同角度拍摄的人脸仿真还原成正面拍摄的样貌，但准确度仍有待提升。因此短期内，脸部辨识仍须结合监控或者其他辨识技术一起进行，虽然身为辅助性的辨识工具，但脸部辨识在未来准确度大幅提升之后，对于在广大人海中特定对象的搜寻将有非常大的帮助。