看臉已經不靠譜，Windows 10為什么不采用虹膜識別？

據報道，windows hello在6對雙胞胎中認錯了1對，錯誤率為16%。

每年，韓國小姐選拔進入決賽時，網友紛紛吐槽：“還用選嗎？只是發型變了而已。”不可置疑，在整容技術如此發達的今天，改變一個人的容貌輕而易舉。那么，靠臉識別身份還靠譜嗎？

前不久，微軟推出Windows 10采用了一種生物特征授權方式——Windows hello。這種技術可以讓你能通過識別生物特征訪問你的Windows 10設備，比如指紋、面部、虹膜。

其中，Windows Hello的重點項目是面部識別。據悉，在微軟內部測試中，Windows hello對于人臉的錯誤識別率僅為十萬分之一(0.01%），拒絕識別率為2%-4%。

但是，最近微軟這一技術面臨著媒體的質疑。紙媒《The Australian》邀請了六對來自墨爾本和悉尼的雙胞胎（五對女性和一對男性）來進行測試，看Windows hello能否正確識別他們。

在使用Windows hello進行人臉注冊和識別的過程中，前五對雙胞胎均成功通過，但有一對雙胞胎在注冊了一人后，兩人都無法登陸。無法登陸的那對雙胞胎分別叫Isabelle和Natasha，她們的照片如下。

作為一個聽起來很高大上的技術，人臉識別似乎比千篇一律的密碼可靠，但是科技巨頭微軟推出的windows hello居然在6對雙胞胎中認錯了1對，錯誤率為16%。

人臉識別錯誤率這么高，為什么依然受歡迎？

實際上，人臉識別技術達到的最高精度97.25%，是由Facebook在2015年剛剛創造的。這個精度大約只相當于人通過肉眼識別的水平。

人臉識別錯誤率這么高，為什么依然受歡迎？答案只有兩個詞，簡單好用！不像指紋需要專門的采集器，虹膜需要紅外攝像頭，電腦和手機必備的普通攝像頭就可以輕松滿足人臉識別的硬件要求。

指紋識別和人臉識別雖然更加便捷，但是安全系數并不高。要知道，生物認證的匹配過程分為合作式、非合作式兩種。大部分生物認證系統需要人主動配合，比如一個人有意且自愿地按壓手指。然而，指紋的主動配合度還不夠。盜竊分子可以趁你熟睡時或暈倒時，將用你的手指放在指紋識別器上，轉移財產。

與指紋識別相似，人臉識別也是如此。不過，它的安全系數說不定更低，因為不需要接觸，就可以通過隱蔽攝像頭或趁人熟睡時拍下照片，進入個人賬戶。不過，正因為人臉識別可以秘密采集數據，在當事人未知的情況下，輕松獲取他的臉形，判斷他的身份。比起當作重要的身份“鑰匙”，人臉識別更適用于鎖定犯罪嫌疑人。

另外，人臉非常容易偽裝，比如中亞地區的人受宗教文化背景影響，女性用黑紗遮住臉，男性留有大胡子，幾乎只有眼睛可見。人臉識別三種主流算法之一的特征臉型，目前已被證明不能像人眼一樣排除偽裝的影響，這意味著，位置、姿勢、表情、臉部毛發或眼鏡，都會影響人臉識別的精度。

因此，人臉識別的過程往往還需要加入其他生物特征，進行多模態識別以提高安全性、準確性。雖然存在著諸多缺陷，但是面部本身的大面積、識別過程的秘密性，也成為了人臉識別的“獨門絕技”。

在各種不同的生物特征中，虹膜是最健壯、最持久的。一種生物特征能否被用作生物識別，由健壯性和獨特性兩個因素決定。健壯性與這種特征的持久、穩定有關，獨特性決定了這種特征的差異性是否大到能夠被測量出來。健壯性和獨特性決定了生物特征的準確性。

據悉，在正常健康情況下，虹膜從出生6個月直到死亡都保持不變。

虹膜的紋理具有極高的復雜多樣性，屬于表現因素，在胚胎發育的早期形成，與基因沒有依賴關系。表現因素使某種生物特性在人群中呈現出更大的差異。因此，即使是同卵雙胞胎，甚至是一個人的左右眼，虹膜圖像也完全不同。

從技術上說，虹膜識別是一流的、最精確的。優秀的虹膜識別技術商，能夠將錯誤率（FAR）控制在500萬分之一（0.00002%），幾乎杜絕了出錯的可能性。虹膜識別技術應用的最大障礙，是眼盲而不能注冊。

那么目前精確度最高的技術為什么還沒有普及到我們的智能終端？眾所周知，虹膜識別是一項前衛的科學研究。算法、硬件、圖像的三重高成本，使得虹膜識別技術主要滿足行業需求，難以覆蓋消費領域。近年來，隨著國內擁有自主研發算法的虹膜識別技術商的成熟發展，一些技術商希望加深對于產品形態、交互設計、用戶體驗、增值模式的深層次理解，把握未來市場趨勢，也開始做消費類虹膜識別產品。

另外，虹膜的小尺寸給遠距離掃描帶來了一定困難。不過，在小于30厘米的近距離范圍內，虹膜依然有著不可比擬的優勢。虹膜識別是一種高效的技術，訓練用戶所需的時間不超過5秒鐘，時間主要花在用戶將他/她的眼睛對準一面小鏡子。一旦圖像被采集和處理之后，實際的計算機匹配處理是非?？焖俚?，時間在毫秒量級。

在精確度、高效性、適應性三方面都非常出色的虹膜識別，如果能夠突破遠距離掃描這一限制，完全可以解決人臉易偽裝的問題，成為“最好的生物識別技術”，引領未來識別技術的潮流。

總而言之，任何一種生物認證方式，無論是指紋、掌形、語音，還是人臉、虹膜，都有著各自的優劣和不同的應用場景。指紋最廣泛，成本低，很容易與手機集成；人臉最方便，普通攝像頭，在人流密集的出入口鑒別嫌疑人；虹膜最安全，500萬分之一的錯誤率，適用于近距離的支付與信息安全。

可見，各大媒體的質疑并不是空穴來風。如果Windows hello把重點放在虹膜識別， 也許憑借這一亮點，就能遠遠甩開其他競爭者。

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