# 关于《碟中谍 5》的生物识别技术，没法问导演的就看这个吧

- 作者：爱范儿
- 发布时间：2015-09-18 18:57
- 分类：公司
- 原文：https://www.ifanr.com/564271

[![tom_cruise_in_mission_impossible_ghost_protocol-1440x900](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2015/09/tom_cruise_in_mission_impossible_ghost_protocol-1440x900-e1442573058756.jpg)](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2015/09/tom_cruise_in_mission_impossible_ghost_protocol-1440x900-e1442573058756.jpg)

> 编者按：宫雅卓，聚虹光电创始人，上海交大博士，主攻生物识别领域，专注虹膜识别研究15年。微信号：jh-irisian，微博：聚虹 IRISIAN。

“碟中谍”系列中主角伊森.亨特总会借助各种的高科技武器瞬间逆转，成功拯救人类。 正在热映的《碟中谍 5》又给伊森·亨特升级了三件新武器：步态分析、视网膜扫描、语音识别。这三种是最精确、最有前途的生物特征识别技术吗？本文为你一窥真相。

### 步态分析 —— 识别距离最远的生物识别技术

《碟中谍 5》中，黑客班吉起初并没把三重保险的门禁放在眼里，但当他得知必须穿越一套“步态分析系统”时，班吉彻底绝望了，最后只能靠伊森·亨特屏息3分钟，通过自由式潜水强行入侵后台数据才得以攻破步态分析系统。

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（《碟中谍 5》中的步态分析系统）

步态，指人行走的姿态，是一种人类的行为特征。步态分析，就是通过记录、观察、分析身体运动方式，建立步态模型，并提取稳定的参数特征，通过计算机去识别的过程。

步态分析的理论假设：如同每个人拥有一幅独特的面孔，每个人也拥有一种与众不同的步态。这种观点也得到了医学研究的认同，即“每个人的步态都是唯一的”。

从解剖学的角度分析，步态唯一性的物理基础是每个人生理结构的差异性，不一样的腿骨长度、不一样的肌肉强度、不一样的重心高度、不一样的运动神经灵敏度，共同决定了步态的唯一性。

步态分析最突出的优势是“远距离识别”，有效距离可达几百米。荒郊野外的核电站入口，一台监控摄像机记录下远处一个黑影闪过，那是企图制造恐怖事件的危险分子吗？步态分析系统告诉你：别担心，那只是一头正在散步的棕熊。除了区分人与动物，步态分析也能够很轻易地区分出人的不同行为模式，如行走、跑动、跳跃、负重、匍匐等复杂行为。

步态分析的有效距离虽然远，但精度却很低，无法用于身份识别，因为步态很不稳定，它会受到疾病、衰老、受伤、体重等一系列因素的影响。如果你打篮球一不小心扭了脚踝，那么用步态分析来判断：“这个一瘸一拐的家伙已经不是你了”，除非你休息半个月养好脚踝。

此外，衣服的遮挡、鞋跟的高低也会引起步态变化。一位女性穿着长裤和平底鞋上街购物，换上新买的长裙和高跟鞋款款归来，长裙遮挡了她的双腿，高跟鞋使她看上去更修长，于是步态分析陷入了困惑：“这人是谁呢？”

### 视网膜扫描 —— 隐藏最深的生物识别技术

绝大多数生物特征都直接暴露在身体表面，如指纹、人脸、掌纹等；只有少数生物特征隐藏在身体内部，如手指静脉、视网膜、虹膜。这两者的差异是，内部特征比外部特征更稳定、更难以盗取和伪造，也更适用于高安全性的身份识别。

视网膜，堪称“隐藏最深的生物特征”。眼球平均直径 24 毫米，而视网膜位于眼球的最后方，前面还有眼睑、角膜、晶状体、玻璃体等一连串器官保护它。如果将瞳孔比作一扇窗子，晶状体比作窗玻璃，那么视网膜识别，就是采用红外摄像机透过这扇窗子拍摄视网膜的血管图像，并利用血管分布的独特性进行身份识别的过程。

正因为视网膜如此“深藏不露”，视网膜图像要在半英寸（1.27cm）的近距离内采集，而且只能采用单摄像头，即一次采集一只眼睛。影片《碟中谍 5》对视网膜采集过程的描绘几乎是完全准确的：摘掉用户的眼镜，将采集设备对准某一只眼睛，接近到几乎贴在眼睛上，保持静止 2~3 秒，才可以完成视网膜扫描过程。

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（《碟中谍 5》中的视网膜识别系统）

虽然深藏于身体内部，但视网膜却是一层非常脆弱的薄膜，一旦眼睛收到冲击，如遭遇一次并不严重的交通事故，就可能造成血管出血甚至视网膜脱落。青光眼、糖尿病、血管硬化也会因为对视网膜血管造成的压迫和改变，从而影响视网膜识别的精度。

### 语音识别 —— 成本最低的生物识别技术

语音，是成本最低的生物识别技术。因为不需要依赖昂贵的成像芯片和光学镜头，也没有台式 PC 和移动终端的限制，只需要一枚麦克风即可采集语音，因此在各种身份认证产品中都可以集成该功能。用户对着麦克风说出特定的短语，系统将用户的语音样本过滤后，与先前存储的语音样本比较，达到一定的近似度阈值，用户就通过了身份认证。

语音识别，是一种结合了生理和行为两种成分的生物认证技术。气管、鼻腔、咽喉、舌头等组织的相互配合，影响了声音的音调、音强和音色，从而形成了每个人声音的独特性。

早期的声音识别精度很低，只能判断一个人的种族。二战时，美日双方经常夜战，黑暗中无法判断对方是敌是友。美国人根据日本人对“l 和 r”发音不准确这一声音特性，制定了一个口令“lollapalooza（意为：非常出色的人）”，一旦对方发音不准确，就直接开火。今天的语音识别精度，已可以判断一个人的身份。但语音是一维线性特征，与指纹、人脸、虹膜等二维图像特征相比，信息量更少，精度也更低。

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（《碟中谍 5》中的语音识别系统）

语音的采集成本虽然低，但语音识别技术并未大规模应用，因为语音是一种较易模仿的生物特征，如果口技演员改行做声音窃取，破解成功率将非常惊人。此外，录音是攻破语音系统的另一种常用方法，《碟中谍 5》对此有准确描绘：伊森·亨特重复播放由若干单词组成的一小段英国首相的录音，就轻松骗过了语音识别系统。

为防止录音攻击，一些语音识别系统从较小的词汇表中随机产生一个变化的短语让用户朗读。这种方式能够阻挡一般的攻击者，但经验丰富和准备充分的老手仅需多花一点时间而已。语音识别的性能，还会受到外界环境的影响，如同时有多个说话者，或者环境噪音嘈杂，也会导致语音识别精度降低。

以上，我们分析了《碟中谍 5》中三个生物特征识别“之最”：距离最远、隐藏最深、成本最低，但这三项并不是生物特征识别技术最关键的评估标准，只有“精度最高”，才是生物特征识别领域的王冠。

### 虹膜识别 —— 精度最高的生物识别技术

虹膜位于眼球前部，表面覆盖着角膜，是另一种隐藏在身体内部的特征。虹膜是瞳孔周围具有多种颜色的环状组织，呈现出一种复杂的放射状纹理。这些纹理由很多皱褶、凹陷和突起组成，具有高度多样性。虹膜在出生之前随机发育产生，因此所有的虹膜都是独一无二的。在正常健康情况下，虹膜从出生 6 个月直到死亡都保持不变。

多样性和稳定性的组合，使虹膜被公认为“精度最高”的生物特征，目前最优秀的虹膜识别算法甚至能够将误识率降低到 1/500 万以下。虹膜识别，也是“碟中谍”系列中曝光率最高的生物识别技术，伊森·亨特曾多次用虹膜解锁 U 盘中的绝密任务。

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英国米德尔赛克斯郡的数学和科学计算国家物理实验室（NPL）中心曾经发表一份针对 200 个对象的技术[测试报告](http://www.npl.co.uk/upload/pdf/biometrics_psrevho.pdf)，最终得出结论“虹膜识别的性能几乎是没有缺陷的，比测试中涉及的指纹、手形、语音和人脸系统更好。”

### 生物特征融合 —— 即将到来的未来

如同《碟中谍 5》所展现出的未来，生物特征识别技术显示出一种发展趋势：将不同特点的生物特征组合起来，根据应用场景、用户条件、安全等级自动切换，即生物识别的多模态技术。多模态技术把识别精度、采集距离、设备成本、防盗防伪、简单易用等多种特点融为一体，将比任何单一生物特征更具竞争优势。

在多模态技术的帮助下，以上四种各具特点的生物特征，能产生怎样的神奇组合？

**步态 + 虹膜：**步态可以从降低用户主动配合的要求，虹膜可以提供安全性的保障。比如高档公寓的门禁，当用户从停车场走向电梯时，步态分析可以远距离判断他是不是该公寓的住户，如果是，将自动触发电梯开关，减少住户等待电梯的时间；当住户来到家门前时，采用虹膜识别这种安全性更高的识别方式来开启房门。

**视网膜 + 虹膜：**视网膜与虹膜都是眼部的生物特征，都被眼睑和角膜所保护，比指纹、人脸等外部特征具有更高的稳定性，不容易受到外界环境的影响和伤害；视网膜与虹膜的采集，都需要借助专用的红外照明和成像设备，不可能被轻易地复制和仿造。视网膜+虹膜的组合识别方式，可以增加特征量，进一步提高识别精度，打造出一种“超级”生物认证手段。

**语音 + 虹膜：**将易用的语音识别与精确的虹膜识别组合，可以依据不同的需要进行精度调整，使系统安全等级具有更大的弹性。国内已经推出集成虹膜和语音两种识别技术的社保支付终端，用户可以根据支付金额及环境情况，选择更具灵活性的身份认证方式，如小额支付用语音识别，大额支付用虹膜识别；安静环境使用语音识别，嘈杂环境使用虹膜识别。

随着多模态生物识别技术将进一步发展，在《碟中谍 6》中伊森·亨特和他的朋友们又会展示出怎样的黑科技呢？我们拭目以待。

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题图来自 [ihdwallpaper](http://ihdwallpapers.com/tom_cruise_in_mission_impossible_ghost_protocol-wallpapers.html)