多年來，生物特征認證技術一直是重要的行業(yè)趨勢，尤其是在 2021 年，由于市場上出現(xiàn)了最新的人工智能創(chuàng)新。據 IBM 稱，20% 的漏洞是由泄露的憑據造成的。更糟糕的是，識別和響應數據泄露平均需要 287 天。

基于人工智能的安全性的使用正在增加，對于在任何行業(yè)中保持競爭力都是必要的。 IBM 報告稱，截至 2021 年，25% 的企業(yè)已完成基于 AI 的安全性部署，而另外 40% 的企業(yè)已部分部署。剩下的 35% 尚未開始此過程，如果您的業(yè)務屬于第三類，您可能會將您的客戶置于危險數據泄露的巨大風險中。到 2021 年，投資于基于人工智能的安全性預計將幫助企業(yè)節(jié)省高達 381 萬美元。

能夠使用人工智能來識別和自動響應數據泄露對于保護公司及其客戶的數據和隱私非常重要。 AI 生物識別身份驗證提供了另一種防止數據泄露的保護措施，使其對任何規(guī)模的企業(yè)都至關重要。不僅如此，IBM 的研究表明，從長遠來看，正確使用 AI 安全平臺將使企業(yè)成本更低。了解并咨詢安全領域的專家以開發(fā)適合您業(yè)務的解決方案非常重要。

2021 年，我們將擁有比以往任何時候都更先進的生物特征認證、驗證和識別技術，我們可以使行業(yè)系統(tǒng)更加安全，同時保持效率和可訪問性。讓我們談談生物識別認證的工作原理，以及人工智能生物識別等最重要的新趨勢。

提到短焦指紋，大家可能會有些陌生，不清楚這到底是什么，其實它還有一個廣為人知的名字——光學指紋識別。

簡單來說，這種解鎖技術需要一個透光的屏幕和一個短焦鏡頭，在我們按壓屏幕時，OLED屏幕會發(fā)出光線，把我們的手指照亮，再通過短焦鏡頭拍照并進行對比分析。

短焦指紋識別解鎖的速度和精確度都非常高，價格也比較便宜，但卻有一個致命的缺點，那就是屏幕后要放置一個5角錢硬幣大小的短焦鏡頭模組。手機內部寸土寸金，任何一點空間都非常重要，所有采用短焦指紋識別的手機都有一個特點，那就是識別區(qū)域接近手機尾部。

超聲波指紋識別則不同，該技術通過底部指紋模組發(fā)射超聲波，掃描用戶的手指，利用指紋對超聲波的反射建立3D圖像，識別區(qū)域比短焦指紋大一些，位置也可以更自由。超聲波指紋識別的區(qū)域，在手機內部正是用于放置電池的部位，大家可以試一下，正常握持手機，拇指剛好可以碰到。

為了避免手機太厚，合理規(guī)劃手機內部空間，短焦指紋識別模組就需要往下移一些。這種情況導致，采用短焦指紋識別的手機解鎖有些不舒服，拇指需要按壓的地方靠近尾部，給人一種手機拿不穩(wěn)的感覺。

此外，最初超聲波指紋的識別成功率低，解鎖時間也長，但隨著技術的不斷進步，三星S22系列、魅族18系列的超聲波指紋識別已相當成熟，而且在手指有水的情況下，也能做到秒解鎖，日常使用不比短焦指紋慢多少。

精準可靠：跨入十億級別的高精準、高可靠的生物識別時代

墨奇科技開發(fā)了一套新的非結構化數據表征和檢索的技術，以多尺度的向量和圖的表示，對圖像從整體到局部在每一層進行了以向量和圖為核心的多尺度刻畫，使特征信息比單一尺度向量實現(xiàn)多個數量級的提升。

同時，墨奇也會基于多尺度的表征建立針對搜索友好的表示，比如多階段、多策略融合的異構檢索，達到高速、高精度的效果。在訓練數據需求方面，因為在底層實現(xiàn)了多尺度的圖像表征，墨奇可以極大的提升單張圖像的利用率，并采取自監(jiān)督學習的方法。

相較于只依賴端到端的深度學習，需要的訓練數據量有了數量級的縮小，實現(xiàn)了墨奇的小樣本、自學習框架，這使得墨奇科技突破了傳統(tǒng)生物識別的大庫衰減難題，即使針對低質量指紋，在10億庫容下，排前率第一名達到90%，排前率前五名達到99%，且無需人工標注，大大提升了效率，幫助用戶在全球率先實現(xiàn)10億級別圖像上的秒級、高精度、自動化搜索識別。

目前，墨奇科技已支撐構建了超40億級的智能指掌紋平臺，支持在數十億的指掌紋圖像上進行實時比對，并具備了高精度、高性能、智能化、安全性、易維護等特性，服務已應用于全國28個省份。