生物特征识别技术在“高校档案云”服务平台的应用研究

张 倩/南京艺术学院

生物特征识别技术指提取人体固有的、唯一的先天生理特征（如指纹、掌纹、面像、虹膜等）或后天形成的行为特征（如步态、声音、笔迹等），并将这些生物特征数字化，以用于个人身份鉴定的一种智能技术，一般分为生理特征识别技术和行为特征识别技术。“高校档案云”服务平台是一种云计算平台，它通过搭建统一的IT基础架构，将各高校档案馆（室）连接成互联互通的信息共享平台，并提供标准规范、灵活便捷的档案信息管理“协同运作服务”。将生物特征识别技术应用到“高校档案云”服务平台，有利于提升“高校档案云”服务平台的集成和协同水平。本文通过考察生物特征识别技术的应用场景及其实用价值，探究将其引入“高校档案云”服务平台的可行性，并指出应用中需要注意的问题。

1 生理特征识别技术

1.1 指纹识别技术

世界上没有两个相同特征的指纹，高校档案馆（室）可通过在“高校档案云”服务平台建立指纹识别引擎，配置“采集、存储、比对”等一系列指纹数据集成图像的算法功能，实现用户指纹特征分析识别之目的。其主要应用价值如下：

首先，指纹识别技术可用于档案库房等需要高度安全防护的地方，对来访人员进行身份验证。高校档案馆（室）安装指纹门禁系统，使用时只需将手指平放在指纹采集器的采集窗口上即可完成开锁任务，且可避免机械锁、密码锁、芯片卡等其他门禁系统易被遗忘、盗用、伪造、破译的弊端。其次，指纹识别技术可用于涉密档案信息系统的用户身份验证和鉴定。目前服务平台主要靠“用户名+密码”等传统身份识别手段来进行登录，不仅操作繁琐，而且密码易忘。采用指纹识别技术，用户可实现“一触即发”，即刻登录“高校档案云”服务平台。再次，创建用户指纹“一卡通”信息服务窗口，可有效提升便民服务水平。高校档案管理机构可在师生办理“校园卡”时，将其指纹采集录入指纹档案数据库平台中，师生无需重复注册或担心密码遗忘。

高校档案馆（室）不能忽视指纹识别技术的局限性。当用户的手指有疤痕，或手指是湿的、有油污时，指纹解锁的成功率易受影响。此外，指纹识别技术会受指纹传感器面积的限制难以完整采集用户的指纹数据，并且存在被“万能指纹”等模拟器破解的可能性。因此高校档案馆（室）应关注并应用超声波指纹识别技术、指纹静脉传感器等更为先进的指纹识别技术，确保指纹验证具有更强的安全性。

1.2 人脸识别技术

作为2017年10大全球突破性技术之一的人脸识别技术[1]，是指通过摄像头采集人脸信息并借助各种智能算法，对数以亿计的用户脸部关键点进行学习、训练、总结，再将“三维建模”数据库中的原始数据与需验证的人脸数据进行比对的一种生物安全验证手段。其主要应用价值如下：

首先，高校档案馆（室）可将采集到的师生人脸图像数据录入归档系统，并利用该系统保存的人脸图像数据创建师生人脸档案数据库。如“高校档案云”服务平台集成人脸识别功能，师生只需对着摄像头“刷脸”，即能迅速而准确地完成身份鉴验。其次，人脸识别技术还可用于档案馆（室）的门禁安防等领域。人脸识别技术具有不被被测个体察觉、能够进行远距离身份识别的特点。利用这项技术不仅可从监控视频画面中实时查寻人脸，而且可与人脸档案数据库中存储的人脸数据进行实时比对，实现远距离快速鉴验人员身份。再次，人脸识别技术还可提升高校档案馆（室）所开发手机APP的智能化水平。作为“数字原住民”一族的大学生[2]，在使用APP时直接用脸部对着手机就能解锁并查阅利用档案，能获得较好的使用体验。

需要指出的是，高校档案馆（室）可采用更为先进的技术来提高人脸识别系统在实际使用中的安全性，比如让用户根据系统指令做出动作或表情，作为系统智能验证码，如眨眼、左右摇头、唇语等，通过这样的方式强化人脸识别技术的防伪鉴验能力。

1.3 虹膜识别技术

虹膜是位于人眼黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，具有高度的独特性、稳定性和不可更改性等生物特点，可作为档案用户身份识别的物质基础。虹膜识别技术的主要应用价值如下。

首先，可用于档案安防设备或有高度保密需求的场所。档案库房作为有高度保密需求的场所，以虹膜信息作为密码不仅无法复制，而且每一次活动都会留下“痕迹”（日志记录），便于追溯与查询，如遇非法操作还可自动报警。其次，高校档案馆（室）根据安防需要，既可在特定区位安装虹膜识别装置实施安全监控，也可灵活授权并调整用户权限，随时了解用户动态和活动范围，实现实时智能管理。

值得注意的是，虹膜识别技术成本高昂，短时间内无法大范围推广；虹膜识别设备会发生镜头捕获图像畸变的问题，使可靠性降低；将虹膜作为“密码”虽然具有更好的“长期安全性”，但被检测用户必须是活着的状态才能正常识别。

1.4 多重生物特征融合引擎技术

2017年，美国Synaptics公司推出了全新的多因素生物特征融合引擎，该引擎将传统的指纹识别与面部识别技术融为一体，为移动设备提供更为安全的验证方式。其主要应用价值如下。

首先，鉴于多数高校档案馆（室）不具备强大的开发实力和后期维护、升级的能力，因此使用第三方专业厂家提供的技术不失为一种明智之举。引入多重生物特征融合引擎，即可有效弥补应用单一生物识别技术的缺陷，又可大大增强安防鉴验功能。其次，应用多重融合引擎可让用户根据自己的偏好或环境因素，随意选用任何一种生物认证方式。再次，当用户使用敏感应用时，拥有多种生物验证功能的多重生物特征融合引擎可确保更高的安全性。例如，Pure Print防欺骗算法的Quantum Matcher技术以及具有防欺骗功能的面部识别技术、指纹认证与安全面部生物特征技术，可无缝集成于“高校档案云”服务平台之中，使平台具有更高的安全性。

2 行为特征识别技术

2.1 语音识别技术

语音识别技术于20世纪90年代末面世，随着移动互联网时代的到来其优势日益明显。其主要应用价值如下。

首先，将其直接嵌入档案语音识别模块，不仅可让“高校档案云”服务平台拥有生动的对话接口来支持语音检索，而且人机互动性强（凡需打字的地方，都可用语音来代替）。语音识别模块具有不断学习新的声音和语调的功能，可提供对话式的“应答”，并能通过“用户知识库”来判断和过滤搜寻的结果。如，档案管理员可边看档案边对着手里的麦克风说话，麦克风中的声音不仅能够实时转化成文字，还能自动录入档案网络系统的数据库。其次，嵌入语音识别模块的“高校档案云”服务平台借助隐藏其后的强大“后端”，包括人工神经网络技术、深度神经网络技术、网页检索技术、知识检索技术、知识库技术、问答以及推荐技术等，不仅能结合用户提出的上下文结构进行智能研判，而且能在一定程度上理解用户所发布的命令并直接做出反应，或者用自然语音进行检索并获得精准答案。再次，嵌入语音识别模块的“高校档案云”操作流程十分简捷。如，用户只需对着移动设备的麦克风说话，这些语音数据就会被“高校档案云”的语音识别系统进行自动录制、压缩、解析，并即刻将最匹配的服务反馈给用户。

应用这项技术需要注意三个问题：一是由于目前计算机技术还不能直接识别用户说话发出的声波，需要“语音到文本分析器”将其转化为计算机可识别的二进制编码、字符序列等，实现所谓的Speech-Text；二是由于“语法分析器”技术不够成熟，需要通过“字符串”查找关键“短语”并建立简单模型来理解用户想要的目标；三是语音识别精准率不高，如在嘈杂环境中，引擎捕获用户语音并进行识别的时间较长、语音识别错误率较高。

2.2 语音合成技术

首先，利用语音合成技术，高校档案馆（室）可将文本信息转化成语音信息，“让计算机像人一样开口说话”。如，内置语音合成模块的“高校档案云”服务平台可以实现“无人值守”，用户拨打档案服务热线电话，系统可与其进行“对话”；用户坐在档案接待大厅，就可与系统的某台智能服务器进行交流。其次，高校档案馆（室）通过不断优化语音合成技术，可提供更优质的语音服务，使计算机智能合成的“说话”声音更自然和有个性。

2.3 声纹识别技术

声纹识别是根据说话人的发音生理和行为特征自动识别说话人身份的一种生物识别方法，它与语音识别的系统构成较为相似，都具有“特征提取”与“模式匹配”的功能，但是语音识别的技术核心在于从语音波形中提取反映语音特征的相关信息，目的是让机器“听懂”人说的话并能将其转换成文本，因此需要关注“语言内容的精准性”；而声纹识别则是要提取语音信号中说话人的声纹特征，因此这项技术更注重“说话人声音的基本特征”。声纹识别在特征提取和模式匹配（模式识别）的过程中，最关键的是语音特征参数的求取。声纹识别技术主要应用价值如下。

“高校档案云”服务平台设置声纹识别模块，首先通过提取说话人的语音信号，能自动认证用户身份，大大提高系统运行的安全性。其次能便捷地获取蕴含声纹特征的语音，有助于提高使用者的接受度。再次可为用户提供友好的个性化服务，如，为注册用户构建声纹模型，利用从注册语音中提取的声纹特征序列，提高检索服务的准确率。

目前声纹识别技术的应用存在背景噪音、信道差异、语音过短等问题[3]，尚待解决。

2.4 语音交互技术

语音是人工智能时代人机交互最好最方便的形式[4]，随着语音识别、自然语言理解和语音合成等应用技术的成熟，能够融合这些功能的语音交互技术也迅猛发展。其主要应用价值如下。

首先，应用语音助手可提升个性化服务能力。如，借助Bing、Cortana、Google Assistant、Deep Speech、DeepVoice等，不仅可让用户从多种信息来源中广泛采集碎片化信息，而且能够享受略读和扫读各类档案信息的服务。其次，应用语音交互技术可增强文化休闲功能。如，Siri、Echo、DingDong等，都是可供“高校档案云”服务平台构建文化休闲功能的上乘产品和服务模式。高校档案馆（室）还需要通过建立一个新的循环，即数据—知识—用户体验—新的数据[5]，寻找到合适的智能语音设备作为生态入口，改变传统档案“生态行业闭环”，提高档案馆（室）构建的多生态圈跨平台语音交互服务水平。

本文为2016年度江苏省档案局科技项目“电子档案“云灾备”数据安全策略及其实现研究”（项目编号：2016-12）研究成果之一。

参考文献：

[1]科技之巅2：《麻省理工科技评论》2017年10大全球突破性技术深度剖析[M].北京:人民邮电出版社，2017:156.

[2]中央电视台大型纪录片《互联网时代》主创团队.互联网时代[M].北京:北京联合出版公司,2015:163.

[3]郭浩婷.基于声纹识别的应用难点研究[C].第十四届全国青年通讯学术会议论文集.2009:169-171.

[4]喻彩华等.智能音箱大跃进[N]．电脑报,2017-7-24:03.

[5]李彦宏:智能革命[M].北京:中信出版社,2017:67.