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- 2018年
- 579期－生物辨識（3月號）
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2018-03-01獨一無二的身體特徵－生物辨識起源與演進
579 期
Author 作者
黃炳森／銘傳大學電子工程學系教授、英國 University of Southampton電子與計算機科學博士、美國電子電機工程師協會（IEEE）Senior Member。
根據日常生活經驗，在每天所接觸的人群當中，我們可以依據五官接收到這些人的外在資訊（影像、聲音或氣味等），輕易地識別出自己的親友。仔細想想，我們究竟是如何處理這些資訊，並做成正確的判斷？這些經由人類五官所接收到的人體外在資訊，稱為生物特徵。
生物特徵的分類大致可區分為生理特徵（physiological characteristics）與行為特徵（behavioral characteristics）。常見的生理特徵包括指紋、人臉、虹膜、靜脈、掌紋及掌形等，又稱為靜態的特徵；行為特徵涵蓋聲紋、心跳、步態及簽名等，則屬於動態的特徵。圖一為科學界普遍用來識別身分所使用的生物特徵。而發展最成熟且實際運作的辨識系統則大都使用指紋、人臉與虹膜等三項特徵。生物辨識技術（biometrics）泛指利用生物特徵之比對來達成識別身分的方法。
驗證或識別
利用獨一無二的生物特徵，我們可以辨識出個人的身分。 在實際比對時，辨識（recognition）將區分成兩種模式：
「驗證（authentication）」與「識別（identification）」。 通常在設計生物特徵辨識系統之前，必須先行決定所採取的辨識模式。「驗證」屬於一對一的比對，先由擷取裝置（如指紋掃描器）取得使用者之生物特徵，再由系統將事先儲存之該人特徵與此資訊進行比對。「識別」則歸類於一對多的比對，則是在使用者提供個人特徵資訊後，接著系統在龐大的生物特徵資料庫內進行搜尋比對，找出最佳的比對結果，最後確認身分。「驗證」模式的比對速度快且準確性高，不需建立資料庫。「識別」模式則需事先建立資料庫，比對速度較慢且準確性略差。為了提高準確性，「識別」模式通常需結合多項生物特徵進行交叉比對以降低誤判率，例如指紋與人臉。
圖二所示為一般的「生物辨識系統架構」。 首先，系統需先藉助擷取裝置（如攝影機或麥克風等）取得受測者的生物特徵（指紋、人臉或語音等）， 接著再經由 演算法從中萃取出利於比對的特徵（feature）。 之後 的運作方式可以分成兩個階段：註冊階段（enrollment stage）與辨識階段（recognition stage）。
再犯者，將會被加重刑罰。在1896年，法國的貝迪永 （Alphonse Bertillon）警官（如圖三所示）進一步設計了一個方式。他利用較精準的人工丈量法，量測與記錄犯罪者的資料（如身高、體重、臂長、頭圍與膚色特徵等），以便將來進行比對。然而，因為此系統的記錄過程繁瑣且易出錯，很快地就被人工比對指紋的方法所取代。指紋辨識技術的興起則要歸功於高爾 頓（Francis Galton）爵士等3 位專家的貢獻，他們在 1892 年分析蒐集到的指紋檔案，並找出許多特定紋路的唯一性。
這些特徵也都成為爾後開發自動指紋辨識系統的重要參考。這些珍貴資料都記錄於《指紋》 （Finger Prints）一書當中。根據文獻記載，最早利用生物特徵進行自動辨識身分的研究可回到1963年，由 陶溫（Mitchell Trauring）在國際知名的Nature期 刊所發表關於自動指紋比對的論文。其他的生物特徵，如語音、人臉及簽名等識別技術，也在1960年代開始萌芽。經過了50多年的發展，同時拜電腦軟硬體 技術進步之賜，生物辨識技術現已開花結果，並衍生出不同的分枝。同時，已有許多實際的應用，如指紋與人臉辨識系統，出現於各大國際機場，擔任海關出入境旅客身分認證的重要工作。……【更多內容請閱讀科學月刊第579期】