2020年中国生物识别技术行业分析报告-产业竞争现状与未来趋势预测

生物识别技术的种类

指纹识别

指纹识别对于室内安全系统来说更为适合，因为可以有充分的条件为用户提供讲解和培训，而且系统运行环境也是可控的。由于其相对低廉的价格、较小的体积（可以很轻松地集成到键盘中）以及容易整合，所以在工作站安全访问系统中应用的几乎全部都是指纹识别。

手掌几何学识别

手掌几何学识别就是通过测量使用者的手掌和手指的物理特征来进行识别，高级的产品还可以识别三维图象。作为一种已经确立的方法，手掌几何学识别不仅性能好，而且使用比较方便。它适用的场合是用户人数比较多，或者用户虽然不经常使用，但使用时很容易接受。如果需要，这种技术的准确性可以非常高，同时可以灵活地调整生物识别技术性能以适应相当广泛的使用要求。手形读取器使用的范围很广，且很容易集成到其他系统中，因此成为许多生物识别项目中的首选技术。

声音识别

声音识别就是通过分析使用者的声音的物理特性来进行识别的技术。现今，虽然已经有一些声音识别产品进入市场，但使用起来还不太方便，这主要是因为传感器和人的声音可变性都很大。另外，比起其他的生物识别技术，它使用的步骤也比较复杂，在某些场合显得不方便。很多研究工作正在进行中，我们相信声音识别技术将取得重大进展。

视网膜识别

视网膜识别使用光学设备发出的低强度光源扫描视网膜上独特的图案。有证据显示，视网膜扫描是十分精确的，但它要求使用者注视接收器并盯着一点。这对于戴眼镜的人来说很不方便，而且与接受器的距离很近，也让人不太舒服。所以尽管视网膜识别技术本身很好，但用户的接受程度很低。因此，该类产品虽在20世纪90年代经过重新设计，加强了连通性，改进了用户界面，但仍然是一种非主流的生物识别产品。

虹膜识别

虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。以前，虹膜扫描设备在操作的简便性和系统集成方面没有优势，我们希望新产品能在这些方面有所改进。

签名识别

签名识别在应用中具有其他生物识别所没有的优势，人们已经习惯将签名作为一种在交易中确认身份的方法，它的进一步的发展也不会让人们觉得有太大不同。实践证明，签名识别是相当准确的，因此签名很容易成为一种可以被接受的识别符。但与其他生物识别产品相比，这类产品现今数量很少。

面部识别

主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在2013年3月投入实战应用。

基因识别

基因识别是一种高级的生物识别技术，但由于技术上的原因，还不能做到实时取样和迅速鉴定，这在某种程度上限制了它的广泛应用。

静脉识别

静脉识别，使用近红外线读取静脉模式，与存储的静脉模式进行比较，进行本人识别的识别技术。工作原理，是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。

步态识别

步态识别，使用摄像头采集人体行走过程的图像序列，进行处理后同存储的数据进行比较，来达到身份识别的目的。中科院自动化所已经进行一定研究。 步态识别作为一种生物识别技术,具有其它生物识别技术所不具有的独特优势,即在远距离或低视频质量情况下的识别潜力,且步态难以隐藏或伪装等。 步态识别主要是针对含有人的运动图像序列进行分析处理,通常包括运动检测、特征提取与处理和识别分类三个阶段。

人物识别

人物识别，又叫人脸识别，或称人像识别，运用人工智能领域内先进的生物识别技术，特指利用分析比较人物视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人物识别概述 广义的人物识别实际包括构建人物识别系统的一系列相关技术，包括人物图像采集、人物定位、人物识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人物识别特指通过人物进行身份确认或者身份查找的技术或系统。