多模态生物识别系统的原理及局限性

　　随着技术的发展，使用生物识别技术实施安全个人识别协议的挑战正在增加，并且在世界上几乎每个市场中对于准确的人类识别的需求都比以往更高。生物识别管理市场的并行发展已经确定，用于识别目的的单个硬件模态的使用可能不再是许多行业的最明智的选择，那多模态生物识别系统有哪些优势？

　　单种模态生物识别系统必须应对各种问题，例如噪声数据，类内变化，非普遍性，欺骗攻击和独特性。通过部署多模式生物识别系统可以解决其中一些限制。在单次扫描中集成多种生物识别模式，以缓解单模态系统的压力。

　　什么是多模态生物识别技术？

　　多模态生物识别技术是能够使用多种生理或行为特征进行登记，验证和识别的系统。基于多模态生物特征识别的人体识别正在成为一种新兴趋势，并且组合不同模态的最重要原因之一是提高识别准确性。结合两个或更多生物识别技术还有其他原因，例如不同的生物识别模式可能更适合于独特的部署方案，或者安全性对于保护敏感数据至关重要。

　　多模态生物识别系统如何工作？

　　多模态生物识别系统从单个或多个生物识别设备获取输入，用于测量两个或更多个不同的生物特征。例如，无论指纹和手指静脉图像是否由不同或相同的生物识别装置捕获，组合指纹和手指静脉特征用于生物识别的多模态系统将被认为是“多模态”系统。不要求各种测量以任何方式在数学上组合，因为生物测定特征保持彼此独立，这在识别人时导致更高的准确性。

　　为什么我们需要多模态生物识别系统进行人体识别？

　　与大多数传统授权系统（如个人识别码（PIN），密码或身份证）不同，每个生物识别系统都通过该人识别一个人而不是该人携带的人。与依赖“你拥有的东西”的这些解决方案不同，生物识别凭证不会丢失，遗忘或轻易克隆。尽管有这些优点，该技术也有一些局限性：

　　环境：捕获生物识别数据的环境可能会影响系统识别个人的能力。例如，面部识别的准确性受到照明，姿势和面部表情的影响。

　　感测数据中的噪声：带有疤痕和寒冷改变的声音是噪声输入的例子。传感器有缺陷或维护不当也可能导致噪声数据。

　　类内变化：在认证期间从个体获取的指纹数据可能与在注册期间用于生成模板的数据不同，这是由于手指在捕获设备上的错位，从而影响匹配过程。

　　非普遍性：由于疾病或残疾，有些人无法提供独立的生物识别证书。

　　欺骗攻击：冒名顶替者可能会试图欺骗合法注册用户的生物特征，以规避系统。

　　在每种情况下，单峰生物识别系统仅捕获并匹配一种生物特征，导致缺乏可持续的方法来解决这些问题。单峰生物识别系统施加的一些限制可以通过使用多种生物识别模式来克服。由于存在多个独立的生物特征，这种称为多模态生物特征识别系统的系统更可靠。实施多模式生物识别管理系统可提供以下额外优势：

　　当使用多模态生物识别时，识别人的准确性显著增加。令人非常意外的是，多模态的生物识别技术将降低上述捕获条件的影响。

　　相同的概念适用于噪声数据和类内变化，可以通过使用多个生物识别数据凭证进行身份验证来纠正。

　　多模态生物识别系统解决了非普遍性问题，因为捕获多种生物特征可以确保足够的人口覆盖率。

　　多模式生物识别系统通过使入侵者难以同时欺骗合法用户的多个生物特征来提供反欺骗措施。

　　多模态生物特征识别实际上是单个生物特征识别的结合，旨在降低识别错误的问题，迄今为止，许多多模态生物识别系统已经设计用于个人认证，但并非所有系统都适用于每个环境。没有一个通用的解决方案，最终选择合适的模态，可接受的融合水平的选择，以及提取的特征的冗余是确保人类多模态生物识别系统成功的一些重要特征。
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