効率的な本人認証の鍵：生体認証技術

生体認証技術は、指紋、顔の特徴、虹彩などの人体の固有の生理学的特徴と人間の行動特性を利用して個人のアイデンティティを識別します。従来のアカウントパスワードよりも安全性、機密性、利便性が高く、各人の生理的特徴が異なるため、偽造や盗難が容易ではありません。現在、最も安全で便利な識別技術です。

生体認証は、登録と検証という 2 つの主要な段階で構成されます。登録段階では、個人の生体認証データを収集し、それを特定のテンプレートに変換（抽出した情報をデジタルエンコード）し、ローカルデバイスに保存するか、サーバーにアップロードして一元管理する必要があります。

検証フェーズでは、ユーザーはセンサーまたはリーダーを通じて個人の生体認証データを提供し、収集された生体認証テンプレートが事前に保存されたテンプレートと比較されます。一致すれば認証は成功します。生体認証システムが成熟するにつれて、その精度は向上し続け、認識エラー率は徐々に低下し、生体認証技術は次第に効率的で便利な身元認証手段となり、さまざまな支払いシナリオで広く使用されるようになりました。

ユーザー ID 認証は情報セキュリティの第一歩です。ID 認証の手段として、生体認証技術は信頼性の面で大きな利点があります。第三公安研究所が開発したelDを例にとると、公安部の公民ネットワーク身分認識システムによって完成され、ユーザーの身分認証は生体認証技術によって完成され、ネットワーク身分認証はユーザーのネットワーク身分アプリケーション識別コード（appeIDcode）によって完成されます。セキュリティとプライバシーは完全に保証されており、elDはほぼすべての国内主流の携帯電話ブランドに搭載できます。

米国のコンサルティング会社 Transparency Market Research の統計によると、世界の生体認証市場規模は 2020 年に 233 億米ドルにまで拡大し、年平均成長率は 15.7% になると予想されています。生体認証市場は急成長中です。

顔認識は、顔の特徴に基づいて人物を識別する生体認証技術です。カメラまたはビデオカメラを使用して、顔を含む画像またはビデオ ストリームをキャプチャし、画像内の顔を自動的に検出して追跡します。次に、検出された顔に対して一連の顔関連技術を実行します。顔認識またはポートレート認識とも呼ばれます。

現在、顔認識技術は非常に成熟しており、国内の産業チェーンもより充実しています。例えば、顔認識や画像認識を手掛けるMegvii Face++やSenseTime、ビデオ認識を手掛けるVideo++などの国内企業、およびFacebookなどの海外テクノロジー企業も、人工知能と機械学習に基づく顔認識技術を開発しており、大量の顔画像を迅速に処理できます。これらの技術は、デジタルID情報の管理にも使用できます。

注目すべきは、5G、AR、ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能などの技術と生体認証の融合により、新たな需要と新たなビジョンが実現され、垂直産業が強化され、産業の変革とアップグレードがさらに促進され、視線追跡に基づく広告分析、ホログラフィック画像通話、ウェアラブルデバイスの生体認証ID認識などの応用シナリオがもたらされたことです。

顔認識、声紋認識、指紋認識の実装における重要な要素として、セキュリティはあらゆる分野の人々の注目を集めています。最初の訴訟から初めて規制に盛り込まれるまで、顔、指紋、歩き方、声紋、虹彩などで代表される個人の生体認証情報の応用と保護は人々の視野に入ってきました。自分の顔が極めてセンシティブな個人情報であることを、多くの人が徐々に認識し始めています。顔が気軽に収集され、使用されると、プライバシーの漏洩や情報セキュリティリスクが発生します。使用中の安全性をどのように高めるかということも、テクノロジー企業や技術研究開発機関にとって最優先事項となっています。

実際、携帯電話のロック解除や住宅街の入退出管理から、レストランでの食事やスーパーでの会計、高速鉄道の乗車、空港のセキュリティチェック、病院での診察予約まで、世界を旅する「顔認証」の時代が加速している。本人認証の分野では、生体認証技術の価値がより深く実証されるでしょう。