眼球認識技術が魔法を発揮し、一目であなたを認識します

サイバーセキュリティは「人民の戦い」を必要とするだけでなく、科学技術の問題でもある。オンライン詐欺であれ、それに対応するセキュリティ対策であれ、テクノロジーの発展に伴い、テクノロジーへの依存度はますます高まっています。その中で、生体認証技術はインターネットセキュリティと情報認証においてますます重要な役割を果たしています。 Mobile Phone Portableの編集者をフォローして、関連コンテンツについて学んでみましょう。

冗談です。ここでのアイラインは目尻のカラスの足跡のシワではありません。本日お伝えするストーリーは、次の IoT 時代、人間のテクノロジーの次元削減の進化、そしてデジタル世界における人間の経験の昇華についてです。指紋から声紋、顔まで、固有の特徴を持つ体のあらゆる部分が生体認証の閾値として開発されてきました。アイデンティティ認識の次の段階は、すべての人の生物学的特徴から生まれます。10年間でIoT業界全体が爆発的に成長し、セキュリティ分野の重要性が増す中、人間がデジタル世界に入るとき、生物学的特徴は最も厳格なアイデンティティ認証となることは間違いありません。

実際、携帯電話にはますます多くの個人情報が保存されるため、スマートフォンは「コンピューターのプラグイン」のようなものであり、人々の一部になっています。携帯電話への過度の依存と親密さは多くのプライバシー問題を引き起こしており、人々は新しいテクノロジーを使ってこの「悪循環」を打破しようとしています。この新しい技術的なロック解除方法は生体認証です。生体認証の利点は、使用プロセスを簡素化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させるだけでなく、セキュリティの問題も解決できることです。ユーザーは、本人確認を完了するために、顔をスキャンし、話し、触れるだけで済みます。

人間の経験には反復が必要

一部の学者は、人類は歴史上2番目に重要な移住を経験していると予測している。最初の移住は数万年前に人類の祖先がアフリカから歩いて出てきた時だった。今、私たちは物理的な世界からデジタルの世界への「大移行」に直面しています。 2番目の「移民」のプロセスでは、人間が現実の生活の中で「私は誰か」という問いを繰り返してきたのと同じように、情報文明の誕生以来、人間は機械に「私は誰か」を安全に伝えることの重要性を非常に明確に認識しており、さまざまなパスワードやデジタル証明書を発明して、アイデンティティ認証方法を継続的に革新してきました。

日常生活を管理するためにデジタル製品に依存する人が増えるにつれ、デバイスやエクスペリエンス間の接続が簡単かつ安全であることが求められています。人間の身元認証と認識は、以前のアカウント+パスワードの時代から、現在の携帯電話番号+確認コードの時代へと変わりました。マルチアカウントユニバーサルログインは、依然として電子機器に縛られすぎています。人間と機械が共有する「秘密」が増えるにつれて、セキュリティ要素はますます大きくなり、パスワードベースの識別方法はますます効果がなくなっています。人間は、「私たちが積極的にシステムに自分を認識させる」から「システムが自律的に私を認識する」へと早急に移行する必要があり、これが次の認証時代の標準となるでしょう。生体認証は痕跡を残し、新しい体験方法を提供します。過去2年間、iPhoneXのFace IDなど、生体認証も徐々に私たちの生活に応用されてきました。生体認証はハードウェアレベルの認識からソフトウェアレベルの認識へと進化しました。クラウドとビッグデータの徹底的な応用は、人類に新しい検証の時代をもたらすでしょう。

どの生体認証技術が使用されても、すべて同じことを行います。つまり、「あなたは誰ですか?」という質問に答えます。一般的に、生体認証には生理的特徴と行動的特徴が含まれます。前者には指紋、虹彩、顔、目の模様などが含まれ、後者には歩き方や唇の動きなど、一般にはあまり馴染みのない特徴が含まれます。これらの生体認証機能は非常に安定しており、独自性があり、さまざまなアプリケーション シナリオに適合させることができます。

顔認証

他の生体認証について学ぶ前に、まずは広く使われている顔認識について理解しましょう。たとえば、Appleの顔認識は、iPhone Xの覆われていない上部領域を通じて実装されています。この小さな領域にある赤外線レンズ、投光照明器、ドットプロジェクターは、目に見えない光を顔に投影し、ユーザーに付随する3D顔画像を形成し、それを携帯電話に保存されている所有者の顔画像と比較します。それらが一致した場合、携帯電話のロックを解除できます。 Face ID の誤認証率は 100 万分の 1 で、Touch ID の 20 分の 1 です。

AIは、人間が進化させた「直感システム」をデータ分析に変換し、目、眉、口、鼻などの器官の特徴と幾何学的な位置関係に基づいて顔を検出し、識別する顔の特徴を取得した顔の特徴テンプレートと比較して認証することができます。 iPhoneXの「リアルタイム認識」は顔認識のすべてではありません。機械が人間の顔を記憶すると、実際には「年齢を超えた認識」など、さらに多くのことが可能になります。

複数の認識モードのインベントリ

私たちが日常生活で最もよく触れるものは指紋認識です。 2013年にiPhone 5sで初めて指紋認証が登場し、多くの人から「役に立たない設計」と呼ばれましたが、現在ではほとんどの携帯電話のセキュリティ防御線となっています。 Fingerprintsが提供したデータによると、2016年に世界中で合計16億台の携帯電話が販売され、そのうち60%に指紋認識技術が搭載されていた。

顔認識は現在最も現実的であり、顔認識に代表される生体認証はますます多くのシナリオに適用されています。

虹彩認識は、目の虹彩部分を識別します。虹彩は、毛様体より前、血管膜の前部に位置する眼球の中間層に属し、瞳孔の大きさと目に入る光の量を調整します。 Samsung Galaxy S8には虹彩認識技術が組み込まれていますが、システムが認識するにはユーザーが特定の姿勢でカメラの前に現れる必要があります。これはあまり便利ではなく、実用性が低い結果となっています。

眼のパターン認識は眼の強膜部分を識別します。それは「白目」領域の血管の配置ですが、これについては後で詳しく説明します。

網膜は眼球の裏側にある非常に薄い細胞層です。網膜は網膜上の血管の分布を識別します。

虹彩、眼球パターン、網膜の認識対象はそれぞれ異なるため、3 つの認識の原理は同じではありません。虹彩は虹彩の質感によって識別されます。屈折矯正手術における虹彩の位置決めでは、虹彩の質感が人によって異なるため、この原理が使用されます。網膜認識は眼底の位置に基づいており、主に血管の分布と挙動によって決定されます。ただし、眼底は人の体調によって変化するため、理論的には、虹彩認識の方が安定しており、再現性が高く、精度も高いはずです。

音声認識：時間がかかり、プライバシー保護に役立たず、初期ロック解除認証には適していません。ここでは詳細には触れません。

歩行認識と唇の動きの認識

いわゆる歩行認識とは、カメラが歩く姿勢だけで特定の物体を非常に短時間で識別できることを意味します。 「能動的な協力」を必要とする顔認識とは異なり、たとえ人がカメラに背を向けて数十メートル離れていても、機械はアルゴリズムを通じてその人を認識することができる。 『ミッション:インポッシブル5』をご覧になった方は、映画に出てくる「最後のセキュリティシステム」である歩行認識にきっと感動されるでしょう。歩行認識は、死角なく生物の体と歩行を360度スキャンし、侵入者の身元を識別します。

「遠距離生体認証」には複数の種類があります。歩行に加えて、人間の唇からの「リップリーディング認証」も強力です。リップリーディング認識は、マシンビジョンと自然言語処理を統合した技術です。マシンビジョンを使用して画像から顔を連続的に識別し、口の形が連続的に変化する特徴を抽出し、連続的に変化する特徴を認識モデルに入力して、話者の口の形に対応する発音を識別し、最も可能性の高い表現文を計算します。歩行認識と同様に、唇の動きの認識もセキュリティ分野では非常に重要です。ご存知のように、公安システムにおけるビデオ情報の量は膨大ですが、その多くは「無声映画」の形で存在しており、口の形は見えるものの、何を言っているのかは分かりません。機械が「唇を読む」ことを学習すると、ビデオ内の人物が話した重要な内容を判断できるようになります。

「長距離生体認証」は現実世界を見渡す「デジタルスカイネット」を構築している。今日の人間の犯罪率が全体的に低下している最も根本的な理由は、技術の進歩によって犯罪のコストが増加したためだと言う人がいるのも不思議ではありません。

顔認識と目のパターン認識の微妙な関係

眼球パターン認識は顔認識や虹彩認識を補完するものであり、代替技術ではありません。技術的な観点から言えば、両方の長所を組み合わせた製品です。現在、顔認識技術は広く使用され始めており、顔認識の次の段階は、近い将来、顔認識の信頼性と精度を補完するために、新しい技術を顔認識に統合するという、より良い融合点です。

眼紋認識では、白目の部分に見える静脈のパターンを使って人物を識別します。なぜなら、たとえ双子や四つ子であっても、二人の人間がまったく同じ血管系を持っているわけではないからです。一卵性双生児の顔認識は、生体認証の分野で常に世界的な問題となってきました。iPhone X は双子の区別にまだ苦労していますが、目のパターン認識技術を使用して一卵性双生児の正確な認識を実現しています。一卵性双生児は非常によく似ていますが、それぞれが独自の目の模様の特徴を持っています。

多要素認証は今後のトレンドになるでしょう。単独の顔認証には偽造防止検出技術が欠けており、写真やビデオによる攻撃を受ける可能性があるため、顔と目のパターンの認識技術を組み合わせることは非常に実現可能です。

眼球パターン認識の基本条件と実現可能性

デジタルの世界に生きていると、カメラやマイクがいたるところにあることに気づきます。顔認識と目のパターン認識はどちらも非接触認識であり、顔と目の特徴を含む写真を取得するにはシンプルなカメラのみが必要です。ただし、顔認識と比較すると、目のパターン認識ではより高品質で高解像度の写真が必要であり、カメラにも一定の要件があります。この方法でのみ、眼静脈の微妙な特徴を捉え、その後のアルゴリズムのトレーニングを完了できるからです。人間の顔写真にはそれほど高い要件がないため、現在は顔認識技術がより広く使用されています。しかし、最近ではカメラのアップデートが非常に速くなっています。新しい携帯電話が発売されるたびに、より高品質のカメラが搭載されるため、将来的にはコンピュータービジョンベースの生体認証技術の可能性はさらに大きくなるでしょう。

眼紋認識の歴史的意義

確かに虹彩認証は、エラー耐性、情報量、安定性の面で優位性があるが、産業界においては「コストを考慮せずに技術を議論する」ことは賢明ではない。携帯電話を例にとると、虹彩認識には専門的なハードウェアサポート（遠赤外線カメラ）が必要であり、これはスマートフォンの変革と大規模な商用利用の課題です。そのため、虹彩認識は1990年代に早くも商用化されましたが、長年の主な応用シナリオは軍事といくつかの特定の分野でした。

さらに、人間の虹彩を収集するプロセスでは、ユーザーからの高度な協力が求められるため、一般的な初心者ユーザーにとっては学習コストが高くなります。それに比べて、アイパターン認識ではカメラに特別な要件はなく、携帯電話の前面カメラで要件を満たすことができます。収集プロセス中、ユーザーは携帯電話を自然に見るだけで済みます。したがって、ユーザーエクスペリエンスとコストの面では、大規模な商用利用と大衆への普及に適しています。

眼球認識技術は、ほぼすべてのプラットフォームとスマートデバイスに導入、拡張、使用できます。オフライン認証から低コストのオンライン認証に移行し、PIN、パスワード、オフラインの本人確認を置き換えることで、ユーザーは包括的なクラウドベースの認証システムを構築できます。

幅広いアプリケーションやサービスで使用されるデジタル ID により、パスワード テクノロジーが不要になり、認証が簡単になります。簡単に言えば、独立したオフライン ハードウェアは必要ありません。必要なのはカメラだけです。アイパターン認識は、ソフトウェア アルゴリズムを通じて Apple ハードウェアの精度を実現できるため、より汎用的になります。

市場における一般的な生体認証の欠陥

iPhoneXのFace IDは、顔認識における「顔盲視」の問題が依然として残っています。顔認識の精度には制約が多すぎて、当面はコアな認証方法として頼りにするのは困難です。顔認識には、不利な環境、角度、照明条件下での正確な識別が必要であり、これは非常に困難で、非常に高い技術基準が求められます。

虹彩認識は目の前部の色の部分を捉えるため、近赤外線カメラが必要ですが、これは今日のスマートフォンやタブレットでは標準ではありません。しかし、虹彩認証は顔認証よりも安全で、結局のところ、整形手術に使用することができます。

眼底の静脈パターンを撮影する網膜ソリューションにも、高価なハードウェアが必要です。 Retina 認識は遅く、ユーザーが静止している必要があり、現在、Retina 技術を搭載した携帯電話はありません。

指紋ソリューションは一般的ですが、別途サポートハードウェアが必要です。

目のパターン認識には、通常のフロントカメラのみが必要です。目の鮮明な写真を撮ることで、虹彩とほぼ同じ認識レベルを実現できます。これは、新興の「顔決済」や「顔ログイン」アプリにとって非常に魅力的です。携帯電話のフロントカメラの解像度はますます高くなっており、画質はますます良くなります。十分な可視光の下では、虹彩認識のような特別なカメラを必要とせず、ユーザーは携帯電話の前面カメラを自然に見ることによって目のパターン認識を行うことができます。現時点では、目の反射、瞬き、まつげなどの干渉要因が解決されておらず、まだ実験製品段階です。

レビュー

世界で最初に顔認識技術を導入した国の一つとして、国内の顔認識技術の精度は金融取引のレベルに達しており、顔認識決済は成熟段階に入っている。現在、国内の生体認証技術がすでに世界全体をリードしており、世界で最も豊富な識別方法と応用シナリオを備えていることに疑問を抱く人はいません。実際、人間とコンピューターの相互作用の歴史全体は、人間とコンピューターの相互作用の難易度が下がるプロセスです。将来、生体認証がますます主流になるにつれて、人間と機械の「信頼関係」は必然的に新しい章に入ります。 「コード」は過去のものとなり、人類の歴史におけるコードに関するスリリングな物語も、将来の博物館ガイドの話題となるでしょう。また、中国で「キャッシュレス」が急速に普及しているのと同じように、人々が待ち望んでいる「パスワードフリー」社会も中国で最初に到来し、銀行カード、スマートフォン、認証コード、パスワード、現金、ボタン、さらには時間などの制約が完全になくなると私は信じています。