生物特征识别技术已深度融入公共安全、金融支付、智能终端、政务服务等关键领域,凭借其唯一性、安全性与便捷性,成为生产生活中不可或缺的核心身份识别手段。从人脸识别的广泛普及到虹膜识别的高安全应用,从指纹识别的成熟落地到掌纹识别的非接触式创新,各类生物特征技术在算法演进与场景适配中不断突破。近年来,深度学习的爆发式发展推动技术从传统手工特征提取迈向深度表征学习,传感器技术的发展进一步拓展了技术边界,使得生物特征识别在复杂环境适应性、识别精度与效率上持续进步。然而,技术泛化部署的背后,安全威胁与应用挑战也日益凸显。深度伪造、对抗性攻击等新型风险持续冲击技术安全底线,隐私保护与数据合规成为不可忽视的议题。同时,跨场景适配、低质量样本识别、资源受限设备部署等现实需求,推动技术向更鲁棒、高效、通用的方向演进。此外,生物特征技术正逐步跨界融合,在人机交互、医疗健康等领域开辟新方向,实现从身份感知到更全面感知的功能延伸。本报告系统梳理人脸、虹膜、指掌纹、指掌静脉、人体、步态等核心模态的研究现状,深入剖析技术安全攻防体系,全面展现其跨界应用成果,为把握学科发展脉络、探索未来创新方向提供综合参考。
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Feng Jianjiang
Jia Wei
Li Qi
Journal of Image and Graphics
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Jianjiang et al. (Thu,) studied this question.
www.synapsesocial.com/papers/69e3205140886becb653f5e5 — DOI: https://doi.org/10.11834/jig.260069