人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别以及静脉识别的对比分析

人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别以及静脉识别的对比分析苹果新机人脸识别使得生物识别再一次被爆炒，移动支付与智能手机的发展息息相关，同时移动支付的安全性又和生物识别技术有很大的关系。

刷脸支付至少目前来看给我们提供了一个准确的方向，那就是生物识别技术。

生物识别技术和产业的发展风生水起，根据前瞻产业研究院统计，2007年至2013年六年期间，生物识别技术的全球市场规模年均增速为21.7%。

2015年生物识别技术全球市场规模将达到130亿美元，2020年将达到250亿美元，5年内年均增速约14%。

目前我们常见的生物识别主要分为人脸识别、指纹识别、虹膜识别、声纹识别以及静脉识别，虹膜识别和静脉识别是常见生物识别技术中最优选。

一般用户最常见的便是人脸识别和指纹识别，而这两者稳定性略显欠缺，和人脸识别类似，人的指纹虽然唯一，采集也比较方便，但是却比较容易磨损，用户手机上至少还有密码成为二选一备胎。

而一旦用于脱离手机的线下支付，很难保证足够的成功率，而且复制指纹也可造成较大的安全风险。

至于人的声音更容易发生变化，因此声纹识别并不适合用于支付。

人脸识别技术应用最为广泛，使用最便捷
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主。

如今，人脸识别技术的应用已经不仅限在商务场所中，它已经以各种智能家居的形式逐步渗透到平常百姓家。

不过，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或特定代码，安全性便要打折了。

也许，许多女性朋友对人脸识别功能苦不堪言，换个发型，画个妆，它便无法识别了。

而此次苹果公司推出的Face ID具有自主学习能力，能够记录你每天面部五官的细微变化，。