生物识别技术近两年如火如荼，常见的生物识别技术主要有：虹膜识别、人脸识别、指纹识别、声纹识别、静脉识别、步态识别等。那么，如果硬要在众多的生物识别技术中做一个对比的话，综合技术表现和市场应用表现两个方面，哪种技术会更领先呢？

一、人脸识别

技术简介

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

    识别率

据生物识别产业技术创新战略联盟副理事长、清华大学教授苏光大介绍，目前基于最佳二维人脸理论的单人单张人脸识别算法已经趋于成熟。在应用深度学习的人脸识别技术上已经实现了一大进步。香港中文大学采用深度学习方法在LFW（LabeledFacesintheWild）人脸库上的识别率达到了99.15%。当然，目前人脸识别已经向三维理论发展。

识别速度

在达到接近甚至超过人脸识别准确率的前提下，每一张人脸大小在1KB左右。推算可知，1000万人脸的数据量可达到10GB，3亿人脸的数据量就是300GB。人脸识别目前的算法是通过采集的人脸与数据库中的人脸数据进行比对得出结果，这样一来，人脸识别的对比速度马上就会降下来。

技术优劣势分析

如果要在技术层面与其他生物识别技术进行对比的话，人脸识别表现最好的方面应该是在识别距离方面，由于人脸识别技术主要是通过摄像头进行前端数据采集。所以在理论上人脸识别技术几乎可以说是无距离限制，当我们拥有网络的时候，可以通过摄像头进行采集，然后传输到数据后台进行比对，这样就能实现超远距离的识别了。即使仅在采集前端，与指纹识别的一臂之长和虹膜识别的30厘米采集距离相比，人脸识别也具有绝对的距离优势。

然而，在所有的生物识别技术中，人脸识别技术的在误识率和拒识率上的表现都不算太好。

首先，人脸具有相似性，人脸不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

其次，人脸特征具有易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，这样会增加识别的难度；同时在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大；另外，人脸识别还受光照条件的影响（例如白天和夜晚，室内和室外等）；人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）会导致大量的误识；人脸的特征还会随着年龄的变化而改变。这种易变性对人脸识别的唯一性提出了挑战，拒识率和误识率的表现不佳，带来的直接结果是人脸识别的安全性不高，这对于一项生物识别技术来说，尤其是在一些安保级别较高的领域是一个危险的信号。

在识别速度上，人脸识别技术的表现也较为一般，前文提到过人脸识别技术的识别速度随着数据库的增加将会线性下降。当然，识别速度表现随着算法的优化，未来肯定会有相应的提升。

综上，人脸识别技术在技术层面的表现水平为3颗星。

应用优劣势分析

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。人脸识别技术几乎是目前市场上最火的的生物识别技术，这种“火”主要得益于人脸识别技术在市场应用上的优势，在应用上人脸识别技术至少有以下几个非常明显的特征——

非强制性

人脸识别被识别的人脸图像信息可以通过采集设备，主动获取而不让被测个体察觉，不需要被测个体配合。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而使得被测个体有进行造假的主观能动性。这种非强制性特征，决定了人脸识别的应用场景更为广泛。

采集成本低

人脸识别技术的前端采集，可以依赖于随处可见的监控摄像机，甚至是手机摄像头，照相机等等。而不需要向指纹识别、虹膜识别等需要专门的指纹采集器，或虹膜采集器。这项特征在考虑成本的市场应用中，可谓得天独厚。

非接触性

与指纹识别技术等相比，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。这样的非接触性不仅解决了在实际应用中很多人对于生物识别采集器的不卫生、会导致疾病等等问题的担忧，同时也是其远距离识别特征的必要条件。

人脸识别技术在市场应用层面表现几近完美，获得5颗星。综上，人脸识别技术在应用层面表现优异，而在技术层面略有不足。综合从技术和应用两方面来看的话，人脸识别技术评分4颗星。

二、虹膜识别

技术简介

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

    识别率

根据最近发布的虹膜算法，虹膜识别单眼识别率已经达到了两百万分之一的精确度，双眼识别率更是达到了二十亿分之一的精确度，大数据、大容量处理将不再是问题。虹膜识别技术几乎是识别率最高的生物识别技术了。

识别速度

随着技术的提高，比对速度全面提升，最新算法显示，虹膜识别技术一秒钟可以完成五十万次虹膜比对。虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间。

技术优劣势分析

虹膜识别技术在拒识和误识方面的表现与其他生物识别技术相比，都非常优异。由于人眼的虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿7个月时）就已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变；更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况。而且，虹膜很难被伪造，不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变成与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。

同时，虹膜识别技术的识别速度在所有的生物识别技术中也是处于上游水平，前文中提到，虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间。这样的识别速度在目前来说，比人脸识别技术快了不少。

当然，虹膜识别技术也有不足，其最大的不足在于，识别距离有限。尤其是与人脸识别等远距离识别技术相比，虹膜识别的识别距离十分有限。因为不同于人脸识别可以通过摄像头采集人的面部画像，虹膜识别需要通过采集设备采集到被测人的虹膜特征，就目前来说，这个采集距离在30厘米左右。

综上，虹膜识别技术在技术层面的表现水平为4颗半星。

应用优劣势分析

虹膜识别目前已经在国防、机场、安保等等领域进行大范围的应用，尤其是在国防、出入境管理等等安保级别较高的领域。

在应用领域，虹膜识别最大的优势在于它的非接触性，也就是说虹膜识别技术的前端采集不需要与人体接触，在这方面明显优于需要接触的指纹是被等生物识别技术。

但是，在市场应用上虹膜识别有着非常严重的缺陷，那就是虹膜识别需要使用特定的前端采集器材对人的整个眼部进行红外拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。这套采集系统造价昂贵，不像人脸识别可以借助监控摄像头等进行采集，也不像指纹识别等可以采用较为廉价的采集设备。这种必须要配置昂贵的前端采集器的特性，是虹膜识别即使具有几乎所有生物识别技术力最好的识别率，却还是难以获得市场青睐的最重要的原因。而且，30厘米的采集距离也使得虹膜识别技术在可操纵性上远远落后于人脸识别技术。

虹膜识别技术在市场应用层面的表现不是很良好，获得2颗半星。综上，虹膜识别技术在技术层面表现完美，在应用层面表现不尽如人意，综合得分3颗半星。

总结

生物识别技术作为安防行业中的焦点应用,作为一种进行身份识别，保证安全的技术，生物识别技术在技术安全与市场应用上远远优于传统密码等方式。随着应用日渐成熟,生物识别技术在不知不觉中改变你我的生活方式.每种技术都有自己的优势和劣势，对比并不是一定要分出孰强孰弱，而是希望在这样的对比中，让大家对每项技术看得更清楚。