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- 2018年
- 579期－生物辨識（3月號）
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2018-03-01難以偽造的辨識認證－手掌與手指靜脈特徵辨識
579 期
Author 作者
洪西進／臺灣科技大學的講座教授。 發表了200多篇論文和獲得許多獎項，如93年國科會傑出研究獎。研究興趣包括生物辨識和深度學習。
生物辨識到底是什麼？最近iPhone X採用臉型解鎖， 大家才恍然大悟原來可以利用人臉做身份認證，而且是那麼方便！其實近年來，社會上的竊盜事件頻傳，以最接近我們生活的交通工具來說，傳統的汽、機車所使用的保護機制都是鑰匙。而使用這種保護機制容易遭到有心人士在短時間內破解，就算駕駛者加上再多鎖，頂多只能多拖延幾分鐘，此機制僅能達到嚇阻的作用，卻無法完全抵禦破解。當然這種情況不單只發生在汽、機車等交通工具上，居家的門禁、電腦、手機也是有相同的問題。為了增強安全性，人們也積極的針對這個弱點進行研究和強化，各種身份認證系統乃應運而生。
以近期的研究來說，針對擁有唯一且獨特的生物特徵辨識系統成為電腦科學中熱門的研究領域之一，生物特徵在實作上很難模仿及偽造，因此提供了更加優良的安全性。生物特徵辨識具備免攜帶、不會遺失損毀、不易仿造、獨一性等特點，透過非侵入的方式擷取特徵，以使用者角度而言，較不會產生排斥感。另外，藉由不同的生物特徵技術的結合，身分認證系統的設計將更多樣化。
生物特徵種類和產值
生物特徵辨識，是指利用人體的生理或行為特徵來進行身分辨識的方法。目前在此領域中，又以腦波、指紋辨識、人臉辨識、虹膜辨識及靜脈辨識等應用及研究最為廣泛。各種生物特徵有其優缺點，圖一指出各種辨識偽造難易的程度。比方說，對於靜脈辨識而言，幾乎是不可能被偽造的，它是利用紅外線照射手掌或手指所呈現出來的靜脈血管生物特徵來進行辨識，目前有掌靜脈、指靜脈、手背靜脈及手腕等部分，不過還是以掌靜脈和指靜脈為主流。由於指靜脈的面積小，所能擷取的特徵點也少，所以如何在較少特徵點的條件下，進行正確的辨識，就是指靜脈辨識的一大挑戰。在人臉辨識的部分，雖然他可能被偽造，但由於其辨識過程有著非接觸性且取像較容易，因此可應用的範圍較廣泛，大眾也較容易接受。但是在自然的環境下，人臉影像極易受到內在（表情、角度）及外在（光源）等因素的影響，尤其在低分辨率的人臉情況下，如何取得穩定的人臉特徵去進行辨識一直是極具挑戰性 的問題。有iPhone X 手機的人就會感受到FaceID並不是永遠都是正常運作的！各種生物特徵辨識的研究比率如圖二 。
根據Tractica 公司所發表的報告顯示，全球生物辨識科技的產值將從2016 年的24 億美元成長至2025年的151億美元，如圖三。全世界生產生物辨識系統的主要公司如圖四，沒有一家是臺灣的。
圖一上來看，靜脈是最難複製和被盜取的。人體組織如皮膚、肌肉、骨骼與血液對於不同波長之光源的吸收程度不同，故可透過不同波長的光源來擷取所需之人體組織影像，其中，紅外光線不會被人體肌肉組織給吸收，卻會被血紅蛋白給吸收，故透過紅外線照射手指或手掌，光線方能穿透手掌並在血管中被吸收，以致最後成像出手掌靜脈的分布。經實驗證明，使用波長700~1100 nm的近紅外光源 （near infrared light）照射，能夠成像出清楚的靜脈影像。
穩定且難以偽造
在生物辨識系統中，靜脈辨識最適合用於身分辨識系統，其擁有擷取影像簡單，且不易因外部因素而影響其生物特徵之擷取。人類的靜脈不易發生巨大的變化，故該穩定的生物特徵能夠大幅減少辨識過程中的誤差。……【更多內容請閱讀科學月刊第579期】