生体認証とは、人間の特徴に関連する身体測定と計算です。生体認証（またはリアル認証）は、コンピュータサイエンスにおいて、識別およびアクセス制御の一形態として用いられています。また、監視下にあるグループ内の個人を識別するためにも用いられます。

生体認証識別子とは、個人を識別し、分類するために用いられる、測定可能な特性です。生体認証識別子は、多くの場合、体の形状に関連する生理学的特性に分類されます。例としては、指紋、手のひら静脈、顔認証、DNA、掌紋、手相、虹彩認証、網膜、匂いなどが挙げられますが、これらに限定されるものではありません。

生体認証技術は、コンピュータサイエンス、光学・音響学などの物理科学、生物科学、バイオセンサー・生物統計学の原理、セキュリティ技術、人工知能技術など、多くの基礎科学と革新的な応用技術を包含しており、包括的な学際的な技術ソリューションとなっています。

近年、人工知能の発展に伴い、生体認証技術は成熟度を増しており、現在、顔認証技術は生体認証の最も代表的な技術となっています。

顔認識

顔認識のプロセスには、顔の収集、顔の検出、顔の特徴抽出、顔のマッチング認識が含まれます。顔認識プロセスでは、機械学習において、AdaBoosアルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどの様々な技術が活用されます。

顔認識のプロセス

現在、顔の回転、遮蔽、類似性など、従来の顔認識の難点が大幅に改善され、顔認識の精度が大幅に向上しました。 2D顔、3D顔、マルチスペクトル顔 各モードには、取得適応シナリオ、データセキュリティレベル、プライバシー感度などが異なり、ビッグデータのディープラーニングが追加されたことで、3D顔認識アルゴリズムは2D投影の欠陥を補い、人物の身元をすばやく識別できるため、2次元顔認識のアプリケーションに一定のブレークスルーをもたらしました。

同時に、生体認証技術は現在、顔認証のセキュリティ向上における重要な技術として活用されており、写真、動画、3Dモデル、義肢マスクなどの偽造詐欺に効果的に対抗し、操作者の身元を独自に特定することができます。現在、顔認証技術の急速な発展に伴い、スマートデバイス、オンラインファイナンス、顔認証決済など、多くの革新的なアプリケーションがますます普及し、人々の生活と仕事にスピードと利便性をもたらしています。

掌紋認識

掌紋認証は、人体の掌紋を対象特徴として、マルチスペクトル画像技術を用いて生体情報を収集する、新しいタイプの生体認証技術です。マルチスペクトル掌紋認証は、マルチモダリティと複数の対象特徴を組み合わせた生体認証技術のモデルといえます。この新技術は、皮膚スペクトル、掌紋、静脈という3つの識別特徴を組み合わせることで、より豊富な情報を一度に提供し、対象特徴の識別性を高めます。

今年、Amazonの手のひら認識技術（コードネーム「Orville」）のテストが開始されました。スキャナーはまず、手のひらの線やしわなどの外部特徴に焦点を当てた赤外線偏光画像を取得します。次に、2枚目の偏光画像を取得する際に、手のひらの構造と、静脈、骨、軟部組織などの内部特徴に焦点を当てます。これらの生画像はまず処理され、手のひらを含む画像セットが生成されます。これらの画像は明るく焦点が合っており、特定の方向とポーズで手のひらを捉え、左利きか右利きかのラベルが付けられています。

現在、Amazonの掌紋認証技術は、わずか300ミリ秒で本人確認と決済を完了できます。ユーザーはスキャン装置に手を置く必要がなく、手をかざすだけで非接触でスキャンできます。この技術の失敗率は約0.0001%です。また、掌紋認証は初期段階で二重認証を採用しており、1回目は外部特性を取得し、2回目は内部組織特性を取得します。他の生体認証技術と比較して、セキュリティ面では優れています。

上記の生体認証特性に加え、虹彩認証技術も普及が進んでいます。虹彩認証の誤認識率は1/1000000と低く、主に虹彩の生涯不変性と個体差といった特性を利用して本人確認を行います。

現在、業界では、単一モダリティによる認証は認証性能とセキュリティの両面でボトルネックを抱えており、マルチモダリティの融合は顔認証、さらには生体認証における重要なブレークスルーであるというのがコンセンサスとなっています。多要素認証による認証精度の向上だけでなく、生体認証技術のシーン適応性とプライバシーセキュリティもある程度向上させることができます。従来の単一モードアルゴリズムと比較して、金融レベルの誤認証率（1000万分の1程度）をより適切に満たすことができ、これは生体認証開発の主要トレンドでもあります。

マルチモーダル生体認証システム

マルチモーダル生体認証システムは、複数のセンサーや生体認証技術を用いて、ユニモーダル生体認証システムの限界を克服します。例えば、虹彩認識システムは虹彩の老化によって認証が困難になる可能性があり、電子指紋認証システムは指紋の摩耗や切断によって認証性能が低下する可能性があります。ユニモーダル生体認証システムは識別子の完全性によって制限を受けますが、複数のユニモーダルシステムが同一の限界に直面することは考えにくいです。マルチモーダル生体認証システムは、同一のマーカー（虹彩の複数の画像、同一指のスキャンなど）から複数の情報セットを取得したり、異なる生体認証技術（指紋スキャンと音声認識によるパスコード入力）から情報を取得したりできます。

マルチモーダル生体認証システムは、これらのユニモーダル システムを順次、同時、組み合わせ、または直列に融合することができ、それぞれ順次、並列、階層、および直列の統合モードを指します。

チャンCCTV一連の生体認証レンズ顔認証、掌紋認証、指紋認証、虹彩認証など、様々な用途にご利用いただけます。例えばCH3659Aは、1/1.8インチセンサー用に設計された4K低歪みレンズです。オールガラス製で、TTL焦点距離わずか11.95mmのコンパクトな設計です。水平画角44度をカバーし、掌紋認証に最適です。