生体認証とは、人間の特徴に関連する身体測定値や計算値のことです。生体認証（または現実的認証）は、コンピュータ科学において、本人確認やアクセス制御の一形態として用いられます。また、監視対象集団内の個人を識別するためにも使用されます。

生体認証識別子とは、個人を識別・記述するために使用される、特徴的で測定可能な特性のことです。生体認証識別子は、多くの場合、身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、手のひらの静脈、顔認識、DNA、掌紋、手の形状、虹彩認識、網膜、体臭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、コンピュータ科学、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、その他多くの基礎科学および革新的な応用技術を包含する、包括的な学際的技術ソリューションである。

近年、人工知能の発展に伴い、生体認証技術はより成熟してきた。現在、顔認識技術は生体認証技術の中で最も代表的なものと言える。

顔認識

顔認識のプロセスは、顔画像の収集、顔検出、顔特徴抽出、顔照合認識から構成されます。顔認識プロセスでは、機械学習におけるAdaBoost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用いられます。

顔認識のプロセス

現在、顔の回転、遮蔽、類似性など、従来の顔認識の難しさが大幅に改善され、顔認識の精度が大幅に向上しています。2D顔、3D顔、マルチスペクトル顔の各モードは、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の追加により、3D顔認識アルゴリズムは2D投影の欠点を補完し、人物の身元を迅速に識別できるため、2次元顔認識の応用において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を向上させるための基幹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、操作ユーザーの身元を独自に判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、オンライン金融、顔認証決済など、多くの革新的なアプリケーションが普及し、人々の生活や仕事にスピードと利便性をもたらしています。

手のひらの指紋認証

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見なすことができます。この新しい技術は、皮膚スペクトル、掌紋、静脈という3つの識別可能な特徴を組み合わせることで、一度に豊富な情報を提供し、対象特徴の識別精度を高めます。

アマゾンの手のひら認識技術（コードネーム：オービル）は今年、試験運用を開始した。スキャナーはまず、手のひらの線やしわなどの外見的特徴に焦点を当てた赤外線偏光画像を取得する。次に、再度偏光画像を取得する際には、手のひらの構造や血管、骨、軟組織などの内部的特徴に焦点を当てる。取得した生画像は、まず手を含む画像セットを作成するために処理される。これらの画像は、明るくピントが合っており、手のひらが特定の向き、特定のポーズで写っており、左利きか右利きかがラベル付けされている。

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、ユーザーはスキャン装置に手を置く必要はなく、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。同時に、掌紋認証は初期段階で二重認証を行います。1回目は外部特徴を取得し、2回目は内部組織特徴を取得します。他の生体認証技術と比較して、セキュリティ面で優れています。

上記の生体認証機能に加え、虹彩認証技術も普及しつつあります。虹彩認証の誤認識率は100万分の1と非常に低く、主に虹彩の生涯にわたる不変性と差異という特徴を利用して個人を識別します。

現在、業界では、単一モダリティの認識は認識性能とセキュリティの両面でボトルネックがあり、マルチモーダル融合は顔認識、ひいて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共通認識となっている。マルチモーダル融合は、多要素認証による認識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保護をある程度向上させることもできる。従来の単一モードアルゴリズムと比較して、金融レベルの誤認識率（1000万分の1程度）をより適切に満たすことができ、これは生体認証技術開発の主要なトレンドでもある。

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情報を使用して、単一モーダル生体認証システムの限界を克服します。たとえば、虹彩認識システムは加齢による虹彩の劣化によって機能が低下する可能性があり、電子指紋認識システムは摩耗したり切断された指紋によって精度が低下する可能性があります。単一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されますが、複数の単一モーダルシステムが同一の制限を受ける可能性は低いでしょう。マルチモーダル生体認証システムは、同じマーカーから一連の情報（つまり、虹彩の複数の画像、または同じ指のスキャン）を取得したり、異なる生体認証情報（指紋スキャンと、音声認識を使用した音声パスコード）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、これらの単一モーダルシステムを順次、同時に、それらの組み合わせ、または直列に融合することができ、これらはそれぞれ、順次、並列、階層的、および直列統合モードを指します。

CHANCCTV一連の生体認証レンズ顔認識、掌紋認識、指紋認証、虹彩認証などに使用できます。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、わずか11.95mm TTLのコンパクトなデザインが特徴です。水平視野角は44度です。このレンズは掌紋認識に最適です。