從指紋識別到虹膜識別，生物識別逐步進入消費電子產品終端，全球生物識別市場預計2020年將達250億美元，其中目前增速最快的為臉部識別，在應用場景不斷增加的情況下，臉部識別極有可能是下一個消費終端創新的大方向，而在技術上紅外LED窄帶濾波有望成為核心要素。

　　臉部識別或脫穎而出

　　從指紋識別到虹膜識別，生物識別被更多的消費電子廠商采用，大家對于技術的探討進入白熱化，但其實技術的比較意義不大，市場才能說明一切。

　　根據前瞻產業研究院統計，2007年至2013年六年期間，生物識別技術的全球市場規模年均增速為21.7%，這在全球大部分行業增長率不到 5%的對比下實屬罕見。 2015年生物識別技術全球市場規模將達到 130億美元，2020年將達到250億美元，5年內年均增速約14%。

　　全球生物識別行業市場規模(億美元)

　　自2015年到2020年，各細分行業市場規模增幅分別為：指紋 (73.3%) 、語音 (100%) 、人臉 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。眾多生物識別技術中人臉識別在增幅上居于首位，預計到 2020 年人臉識別技術市場規模將上升至 24 億美元。我們預計在智能終端滲透臉部識別的情況下，市場規模可能大超預期。

　　全球生物識別細分行業市場占比

　　五大生物識別各有特點，但是從市場占有率看，指紋識別之后最可能脫穎而出的預計是臉部識別。商業角度看，支付寶、券商、銀行為主的金融服務機構已經在去年開始大量采用臉部識別開戶、轉賬、付款等，以招商銀行為例，臉部識別能夠實現手機端超過 50 萬的轉賬，可見對于其安全性的認同。

　　1. 指紋識別是目前應用最為廣泛的生物識別技術，技術成熟且成本低廉，廣泛應用于考勤、門禁等身份識別。但容易復制，且指紋磨損后影響識別精度。

　　2. 虹膜識別利用人眼圖像中虹膜區域的特征(環狀物、皺紋、斑點、冠狀物)形成特征模板，通過比較特征參數完成識別。該方法識別精度高、不易仿造但相關設備價格昂貴。

　　3. 語音識別通過分析語音的惟一特性進行身份驗證，其設備距離范圍大、安裝簡易，但識別準確度低，可能被錄音欺騙，且易受背景噪聲、身體狀況、情緒等因素影響。

　　4. 簽名識別是基于行為特征的生物識別技術，通過分析筆跡、壓力、書寫速度進行身份驗證。但簽名可仿造性高，且簽名工具、情緒等均可對簽名識別造成干擾。

　　5. 臉部識別與其他生物識別方式相比， 優勢在于自然性、 不被察覺性等特點。 自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同，人類也通過觀察比較人臉、聲音等信息對其他個體進行區分和確認。因此，指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，利用可見光即可獲取人臉圖像信息，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中身份信息即有可能被仿造。

　　生物識別類別比較