鎖和鑰匙之外的生物識別技術

這是Saleel Awsare，SevP和GM的嘉賓帖子。

現在它已經變得無處不在，生物識別技術的下一步是什麼？

畢竟，數以千計的人每天都會在智能手機或PC上使用指紋或面部識別。這是對僅六年來大眾消費產品提供的技術的驚人迅速採用。

儘管如此，生物識別技術仍主要用於單個功能 - 作為解鎖手機或筆記本電腦的虛擬密鑰。現在，我們進入了普遍生物識別技術的新階段，這些技術成為一種靈活的工具包，可以通過它來構建廣泛的應用程序，每個應用程序都具有不同的便利性，個性化，隱私和安全性的平衡。

在Synaptics，我們看到了強大的應用程序的爆炸式爆炸，因為我們與世界領先的消費電子製造商合作，為人類機器界面提供技術。雖然我們被廣泛稱為計算機觸摸板的發明者，用於智能手機的觸摸屏以及兩者的獨特安全指紋傳感器，但我們現在提供音頻，視頻和語音處理的突破性技術。因此，我們新一代的具有神經網絡加速器的語音SOC的SOC現在可以部署內置的機器學習，以通過語音，面部以及最終其他因素生物識別人。在SOC中完成的機器學習算法（稱為邊緣計算）為用戶提供了性能，可靠性和隱私優勢，而不是當前基於雲的方法。

自動個性化而無需入學

在接下來的一兩年中，大部分創新將圍繞語音識別，這是基於智能揚聲器和其他與配音助手的連接設備的廣泛接受。考慮一個為廚房購買智能揚聲器的家庭。媽媽，爸爸和孩子們每個人都開始要求它播放自己喜歡的歌曲和播客，當拿起東西吃東西時。在短時間內，演講者的AI系統學會了將他們的聲音區分開來，並將每個人與他們的聽力偏好聯繫在一起。很快，每個家庭成員都可以說“嘿，早上好”，他們喜歡的播放列表將自動啟動。

在這種情況下，最重要的是沒有發生的事情。沒有人必須註冊個人資料或停下來培訓生物識別技術，這是您在手機上設置指紋或面部的方式。演講者不必知道每個人的名字或其他識別細節。僅將獨特的人聲模式與用法習慣相匹配就足以使您獲得獨特的更好體驗。另一個好處是，這些生物識別技術是在設備上處理的，而不是在雲中處理，這是改善消費者隱私的重要一步。

沒有明確註冊的同樣的被動個性化可以增強許多其他連接設備的體驗。連接電視上的小型相機可以識別不同觀眾的面孔，以根據他們的觀看習慣提出新的節目。確實，它還可以確定兩個家庭成員是否坐在沙發上，尋找他們倆都想要的節目。

多因素生物識別技術

自動語音識別是區分家庭成員的好方法，在這種情況下，識別錯誤的懲罰只不過是玩經典搖滾迷的嘻哈節拍。但這並不足夠區分，可以用錄音帶錄製您的聲音來保護您的汽車免受小偷的侵害。我們需要開始考慮部署一系列生物識別技術以及其他安全措施，具體取決於情況。借助當今的技術，指紋傳感器是替換點火鍵的安全方法。然而，同一輛汽車可以使用被動語音個性化來幫助您自動選擇最佳的音樂選擇。將指紋和聲音與多因素生物識別技術相結合，然後您可以為您渴望的終極辣椒狗支付電錶，通行費，也許是直通餐廳。

在家庭中，不同級別的身份驗證可能適用於不同的功能。被動面部識別對電視節目建議還不錯，但是要購買電影，用戶可能需要多因素生物識別技術來授權面部和語音識別。

語音識別可輕鬆改進基於文本消息的兩因素身份驗證，如今由銀行和社交網絡使用。例如，要在智能揚聲器上購物，用戶可以簡單地讀出文本發送的驗證代碼。揚聲器可以驗證代碼，為了增加安全性，請驗證聲音是它識別的聲音。

在尤其重要的情況下，可能需要多因素生物識別技術。銀行可能需要您驗證指紋和麵部的臉部（如果其中一個是被動的，也許會更多），以便使用智能設備轉移超過10,000美元。

防止生物識別黑客攻擊

隨著生物識別安全的部署更加廣泛，騙子，間諜和調皮的青少年將越來越多地尋找破壞它的方法。一研究員最近，使用3D打印機上的手指型號解鎖了智能手機。和安全顧問發現一家為銀行和警察部隊服務的英國安全公司在互聯網上的一個無抵押數據庫中留下了超過100萬個指紋圖像。

對這種違規行為的一種保護是將生物識別信息遠離雲。一些設備將其指紋傳感器連接到操作系統，該操作系統使指紋模板從入侵者中圍起來。突觸已經進一步匹配發射技術在傳感器本身中集成了指紋模板存儲的處理器和內存，而不是更脆弱的操作系統。

環境計算

在接下來的幾年中，我們將開始看到這個新的消費者生物識別階段，其中簡單的鎖定和密鑰應用程序被不同的生物識別配置配置的投資組合所取代，這可以使許多體驗更輕鬆，更個人化和更安全。

隨著傳感器和人工智能技術繼續前進，我們還可以看到在接下來的十年左右的時間內出現的另一個更流暢的生物識別階段。連接設備的網絡將可以訪問更廣泛的視覺，音頻和其他方法，以構建誰在家庭，辦公室或汽車中的人，並提供積極主動的幫助服務。他們將能夠通過將當今使用的措施與面部表情和習慣性手勢等其他因素相結合，從而在後台對個人進行可靠和安全的識別。

最終，消費者設備將不斷知道它是“您”（並響應“您”），但是如果該用戶進入視圖（並且您將離開視野），則可以無縫切換到另一個用戶。通過使用這些數據來推斷您的行動上下文，他們將能夠更好地理解您的請求，甚至可以在要求之前預測您想要的內容。您準備好了：“今天早上你看起來很累，我可以煮一份雙重表達嗎？”我知道我是。

關於作者

Saleel Awsare是IOT部門的SVP和GM。 AWSARE在向全球市場的半導體產品開發，推廣和交付方面擁有25年的經驗。

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