成都弱電公司訊：

生物辨認(rèn)技術(shù)的成熟、金融支付平安性的亟待完善，以及用戶支付體驗(yàn)需求的提升，共同催生了生物辨認(rèn)支付。生物辨認(rèn)技術(shù)在金融支付領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸從早期的身份認(rèn)證走向金融支付，其支付鏈主要包含金融機(jī)構(gòu)、生物辨認(rèn)運(yùn)營(yíng)商、商戶和用戶等角色。

目前，生物辨認(rèn)支付的發(fā)展雖存在一定局限，但未來商業(yè)銀行與互聯(lián)網(wǎng)金融公司在生物辨認(rèn)支付市場(chǎng)一定會(huì)存在競(jìng)爭(zhēng)。從用戶基礎(chǔ)、社會(huì)公信力和信息平安性角度來看，商業(yè)銀行更適合主導(dǎo)生物辨認(rèn)支付市場(chǎng)的發(fā)展。商業(yè)銀行發(fā)展生物辨認(rèn)支付還需要在專業(yè)部門建立、基礎(chǔ)設(shè)施完善、注重品牌推廣、加強(qiáng)專業(yè)合作等多方面共同發(fā)力。

近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)和智能終端的發(fā)展，移動(dòng)支付已經(jīng)融入了人們的生活。面對(duì)移動(dòng)支付的興起與密碼平安問題之間日益尖銳的矛盾，生物辨認(rèn)支付成為繼密碼之后移動(dòng)支付平安保障的一項(xiàng)最新選擇。

生物辨認(rèn)支付是生物辨認(rèn)技術(shù)與金融支付的跨領(lǐng)域深度融合，這種新型的支付正逐步改變?nèi)藗兊闹Ц斗绞?。?jù)研究顯示，生物辨認(rèn)支付占支付市場(chǎng)的份額呈逐年遞增趨勢(shì)，其發(fā)展與創(chuàng)新正逐步顛覆傳統(tǒng)的金融支付模式，在帶來巨大的商機(jī)的同時(shí)，也必然會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等多方的合作與競(jìng)爭(zhēng)。

生物辨認(rèn)進(jìn)軍小額支付市場(chǎng)

1.生物辨認(rèn)進(jìn)軍小額支付市場(chǎng)的因素及發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，生物辨認(rèn)技術(shù)在金融支付領(lǐng)域發(fā)展迅速，并已經(jīng)開始搶占小額支付市場(chǎng)，究其原因主要有以下幾點(diǎn)。

首先，身份認(rèn)證是支付領(lǐng)域極為重要的環(huán)節(jié)，隨著移動(dòng)支付技術(shù)的發(fā)展，支付行為由最原始的人人交互變?yōu)槿藱C(jī)交互，這一過程極易產(chǎn)生平安漏洞，因此除了密碼之外，還需要更平安的身份認(rèn)證方式。

其次，移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用，高性能傳感器、存儲(chǔ)器和處理器迭代發(fā)展速度很快，生物辨認(rèn)技術(shù)在支付領(lǐng)域的軟、硬件條件已經(jīng)基本成熟。

再次，生物辨認(rèn)支付作為一種新興的智能支付方式提升了用戶的支付體驗(yàn)。

有關(guān)研究報(bào)告稱，預(yù)計(jì)到2020年，生物辨認(rèn)技術(shù)將為總額超過5.6萬億美元的移動(dòng)支付提供平安保障；這5.6萬億美元將由2260多億筆支付組成，平均每筆支付約為25美元。這說明生物辨認(rèn)支付大部分都是小額支付，而非大規(guī)模交易。

雖然生物辨認(rèn)當(dāng)前已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)金融所關(guān)注的熱點(diǎn)領(lǐng)域，但在主流金融機(jī)構(gòu)的身份辨認(rèn)和認(rèn)證過程中，卻并未大規(guī)模推廣。其主要原因包括監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)于生物辨認(rèn)的認(rèn)可、生物辨認(rèn)技術(shù)本身的準(zhǔn)確率、身份辨認(rèn)特征的仿造問題、法律及司法對(duì)于身份辨認(rèn)的認(rèn)可程度等因素。

2．生物辨認(rèn)技術(shù)及其發(fā)展現(xiàn)狀

生物辨認(rèn)技術(shù)的官方定義如下：生物辨認(rèn)技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)與光學(xué)、聲學(xué)、生物傳感器和生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理等高科技手段密切結(jié)合，利用人體固有的生理特性（如指紋、臉相、虹膜等）和行為特征（如筆跡、聲音、步態(tài)等）來進(jìn)行個(gè)人身份的鑒定。2009年全球辨認(rèn)產(chǎn)業(yè)收入為34.22億元，而2018年達(dá)到了93.68億元。

一個(gè)生物辨認(rèn)的最小系統(tǒng)一般包含了傳感器、存儲(chǔ)器和處理器三個(gè)部分，其操作流程包括用戶注冊(cè)和用戶認(rèn)證兩個(gè)步驟。首先需要用戶在身份認(rèn)證前注冊(cè)自己的生物特征信息，以此作為后續(xù)用戶身份認(rèn)證的依據(jù)；在用戶進(jìn)行身份認(rèn)證時(shí)，將認(rèn)證時(shí)采集的生物特征信息與注冊(cè)時(shí)采集的生物特征信息進(jìn)行匹配。用戶注冊(cè)與身份認(rèn)證的過程主要包含了生物特征采集、預(yù)處理、特征提取及模式辨認(rèn)四個(gè)步驟。

（1）特征采集

特征采集是利用傳感器把人體固有的生理特征轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可讀取的數(shù)字信息的過程。生物辨認(rèn)傳感器主要采用高精度的掃描儀、攝像機(jī)等光學(xué)設(shè)備，以及基于電容、電場(chǎng)技術(shù)的晶體傳感芯片、超聲波掃描、紅外線掃描等設(shè)備。生物辨認(rèn)傳感器的類型極為豐富，分歧的生理特征采集所用的傳感器有所分歧，即便是同一特征所采用的傳感器也會(huì)分歧。

（2）預(yù)處理

預(yù)處理是將傳感器讀取的數(shù)字信息進(jìn)行尺度化，將原始數(shù)據(jù)處理成半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。預(yù)處理通常方法主要包括信息壓縮、降噪和數(shù)據(jù)歸一化等。

（3）特征提取

特征提取是提取生物特征中最具代表性的部分，并將其轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。特征提取和表達(dá)是生物辨認(rèn)過程的重點(diǎn)和難點(diǎn)，例如虹膜、指紋、人臉等圖像在采集時(shí)極易出現(xiàn)光照不均、平面旋轉(zhuǎn)、局部遮擋和三維形變等情況，這給后續(xù)的特征匹配與模式辨認(rèn)帶來了極大的障礙，可能導(dǎo)致辨認(rèn)失敗，不能進(jìn)行身份認(rèn)定。因此在處理器速度提升的基礎(chǔ)上，出現(xiàn)了更加復(fù)雜的圖像局部不變特征提取算法，這些算法專門用于提升生物特征在采集時(shí)由于光照強(qiáng)度變化、平面旋轉(zhuǎn)、局部被遮擋和三維形變時(shí)的匹配能力。

（4）模式辨認(rèn)

模式辨認(rèn)通常包括特征練習(xí)、特征匹配和特征辨認(rèn)，是通過機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘手段構(gòu)建分類器，對(duì)結(jié)構(gòu)化的特征向量進(jìn)行匹配和辨認(rèn)的過程。其中，特征練習(xí)是通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)用戶注冊(cè)階段采集的生物特征數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成生物特征分類器模型；特征匹配是將身份認(rèn)證階段提取的生物特征與用戶注冊(cè)階段生成的生物特征數(shù)據(jù)庫(kù)模型進(jìn)行匹配，并計(jì)算二者相似度；特征辨認(rèn)設(shè)置相似度閾值等辨認(rèn)準(zhǔn)則，并對(duì)辨認(rèn)的結(jié)果進(jìn)行接受或拒絕。

從理論上來說，人的任何生理或者行為特征，只要滿足普遍性、獨(dú)特性、唯一性、穩(wěn)定性、可采集性等條件，都可以作為生物特征用于身份鑒定。所謂普遍性，指每個(gè)人都具有具備的特征；所謂唯一性，指任何兩個(gè)人的該特征都是不相同的；所謂穩(wěn)定性，指該特征不會(huì)隨時(shí)間等條件的變化而變化，至少在一段時(shí)間內(nèi)是不變的；所謂可采集性，指該特征要便于采集和定量測(cè)量。

從圖表對(duì)比可以看出，指紋、人臉和虹膜是目前生物辨認(rèn)技術(shù)中應(yīng)用最為成功的三類特征。其中，指紋和人臉是目前商業(yè)應(yīng)用中最為廣泛的兩類生物特征，但仍有其弊端：人臉辨認(rèn)準(zhǔn)確率偏低，而指紋在采集過程中涉及個(gè)人隱私和信息平安問題；虹膜辨認(rèn)的準(zhǔn)確率僅次于DNA，但其采集設(shè)備成本高，可采集性差，而且人們對(duì)虹膜辨認(rèn)接受度不高，因此在商業(yè)應(yīng)用中的普及程度不及人臉和指紋。