身体即密码：解锁好莱坞大片生物特征识别黑科技
在电影《回到未来》中，女主角詹妮弗无意间被警察送回2015年时自己的家，但詹妮弗却因找不到“门把”而苦恼了一番。在2015年的世界，女主角只需要通过虹膜和指纹扫描的方式，即可进入自己未来的家。
电影《回到未来》中指纹扫描的情节
同样，2018年上映的好莱坞大片《头号玩家》因其浓厚的科技属性获得如潮好评。该电影最大的亮点在于，借助游戏《绿洲》引发了对虚拟现实技术（VR）未来发展和应用的无限畅想，成功地建立起现实和虚拟之间的桥梁。
在VR落地应用的今天，我们可以得知，操控 VR设备基础技术支撑就是虹膜追踪。
《头号玩家》中的VR场景
两部科技电影描绘的场景中最大的共同点在于，这些技术的实现都依赖于生物特征识别。
所谓生物特征，通常具有唯一性（区别于他人）、可被测量或可被自动识别、遗传性等特点。生物特征识别技术是利用人的生理特征或行为特征，来进行个人身份的鉴定。
生理特征识别通常包括人脸、指掌纹、视网膜、虹膜等；行为特征识别则包括签名、语音、行走步态等。
在生物特征识别技术中，落地应用最广泛的、相对最成熟的是人脸识别，而诸如虹膜、指掌纹识别等技术还有很大的创新发展空间。
虹膜和指掌纹识别有一个突出的优点——误识率低。此外，虹膜识别还具有可采集性、非侵犯性、唯一性、防伪性和稳定性等优点。因此，虹膜和指掌纹识别逐渐成为AI企业的又一发力重点。
近日，谷歌进行了一项名为MediaPipe Iris的研究，研究项目包括虹膜识别、括脸部识别、手势捕捉和掌纹识别等计算机视觉任务。
谷歌AI 研究团队发明了一种测量距离的新方法：通过机器学习模型捕捉和追踪用户的眼球（虹膜），就可以判断其与手机的距离。
人脸识别取得较好应用效果的决定性因素在于充足的人脸识别训练数据集。AI企业如谷歌、百度等若想在虹膜、指掌纹等生物特征识别领域取得长足发展，也应当诉诸丰富的生物特征识别训练数据集。
数据堂在深刻理解生物特征识别应用场景的基础上，对海量原始语音数据进行提取、分类、标注等一系列处理，将混杂的数据转化为可供机器深度学习的专业数据——《77人指纹掌纹虹膜声纹人脸采集数据》。
指纹掌纹虹膜声纹人脸采集数据样例
该数据包括10人录制的人脸视频、46人录制的音频、10人拍摄的虹膜图片以及11人录制的指掌纹。
在人脸视频数据中，参与录制者每人录15s左右多姿态视频，包括正脸，侧脸，抬头，低头四个姿态和一些随意动作表情。音频使用安卓系统手机进行录制，46个人每人录制300段语音。虹膜图片涵盖了10个人每人左眼右眼各两张以上图片，指掌纹图片则涵盖了11个人每人20个指纹和4个掌纹的图片。
数据覆盖了多种生物特征，保障了样本的多样性，具有广泛的应用性，为生物特征识别提供模型。
当前的单一的生物识别技术各有优缺点，所以在一些安全等级要求较高的应用场景当中，往往会采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证。
这就对机器的训练数据集提出了更高的要求，提供丰富且优质的生物特征识别训练数据将成为AI企业的努力方向。
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