摘要：人体生物特征识别技术在公共安全监控和服务中有着广泛应用。如，人脸识别系统能借助高清摄像机在不被人察觉的情况下，从人群中提取出犯罪分子的脸部信息，指纹识别技术是目前集安全性和可实现性最具性价比的生物识别解决方案，等等。有数据显示全球生物识别市场的规模到2020年总市场规模达到百亿美元，其中机场应用占有一席之地。
关键词：生物识别；安防应用；发展
1生物特征识别技术的发展阶段
生物识别技术是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生物特性来进行身份鉴定的技术。生物特征主要分为生理特征和行为特征两类，其中生理特征是先天具有的，包括手形、指纹、脸形、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等；行为特征是后天形成的，包括签字、语音、步频、按键力度等。
生物特征主要有以下特性:唯一性，每个人的生物特征各不相同；广泛性，每个人均具有生物特征；便利性，生物特征为本身固有，无须携带；稳定性，生物特征不会随时间发生很大变化。目前，指纹识别、人脸识别、虹膜识别、静脉识别、语音识别是最主要的五大生物识别技术，也是最重要的身份认证方式，每一种识别技术都有其各自的特点与优势，其便利性、准确性、安全级别、稳定性及设备识别成本情况。
2生物识别在航空业的应用与发展
2.1指纹识别应用
在机场、出入境、海关这类场所，身份识别是不可或缺的一环。
在全球，电子身份证（e-ID）已经成为一种趋势。跟传统身份证比起来，电子身份证更安全，因其智能卡安全芯片、非接触的特点。电子身份证所采用的生物特征一般包括指纹、人像、虹膜、签名等等。通过电子身份识别，实现人证核验、大库比对。
根据公安部技术标准要求，指纹识别等错率应达到0.1%，错误拒绝率0.5%时，错误接受率0.05%，比对时间0.5s。在采访中发现，深圳市亚略特生物识别科技有限公司的在指纹识别的指标达到了等错率0.003%，错误拒绝率0.5%时，错误接受率0%，比对时间为0.0728s。
2.2人脸识别应用
一般而言，无论一个机场的大小，乘客从安检到登上飞机，这个过程的繁锁程度都是差不多的。排队、安检，在登机口排队等待，这些在所有机场都是无法避免的，唯一差别只在于旅客在此过程中感受到的压力高低。但在2040年，这种情况有可能有所改变。新加坡樟宜国际机场通这应用人脸识别及人工智能技术提高效率与安全，从中我们可以一窥未来20年机场将会如何演变。
新加坡樟宜机场是亚洲最繁忙的机场，2016年接待了创纪录的5870万人次。而随着该地区经济进一步繁荣，航空旅行的需求仍在直线上升。2017年年底，新建成的T4航站楼开放，增加了1600万人次的接待能力。
T4航站楼的大小足足有27个足球场大，充满各种新兴的高科技及人工智能元素:清洁机器人、运用面部识别的自动值机等等，开始正式为旅客服务。
对新加坡来说，自动化很重要，因为许多行业均面临着劳动力短缺的问题。自动化对于樟宜机场来说也是如此。因为以国际客流量来衡量，樟宜机场是全球第六繁忙机场，它的旅客吞吐量已经快要接近设计容量。樟宜机场上一次新建航站楼差不多是在十年前。
樟宜机场已在新的T4航站楼使用人脸识别技术，向旅客提供值机、行李托运、移民与登机的自助服务。据交通研究公司CrucialPerspective首席执行官CorrinePng表示，樟宜机场是亚洲首家这样做的机场。
樟宜机场预计，长期来看，T4航站楼实现流程自动化将能够节约20%左右的人力。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆另外，T4航站楼还将让樟宜机场的年旅客吞吐能力增加1600万人次至8200万人次。
樟宜机场称，9家航空公司将进驻T4航站楼，包括亚洲航空集团、国泰航空、宿雾太平洋航空、大韩航空、春秋航空和越南航空。
T4航站楼总占地面积为225000平方米，是樟宜机场T3航站楼的一半，但其旅客吞吐能力将能达到T3航站楼的三分之二。樟宜机场集团副总裁PohLiSan指出:“T4航站楼的目的之一就是作为新概念、新技术和新设备的试验田。”
2.3虹膜识别技术
虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，虹膜体积虽然小（直径大约1厘米），但包含大量的信息（虹膜中有许多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等特征），且虹膜在发育到一定阶段后较为稳定，这决定了虹膜对于身份识别具有较强唯一性。虹膜识别过程可分为虹膜图像采集、数据预处理及分析对比等环节。虹膜图像采集需要用到CCD、CMOS及人机交互、视觉反馈模块等，然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对，实现对人员身份的认证和识别。虹膜识别技术主要应用于工业领域，如煤炭行业，由于工人面部、指纹等生物特征易受损毁，人脸识别、指纹识别等技术并不适用，虹膜识别技术则较适合。
2.4声音识别应用
霍尼韦尔的先进技术研发团队正着力于开发一系列语音识别工具，并结合机器学习以减少错误概率，帮助机组克服语言和口音障碍。
正如大家所知，在飞行过程中，空管人员（ATC）需要与飞行员保持沟通，以确保飞机沿正确的航线飞行。虽然不同机型情况不同，但在飞行中的驾驶舱内进行通话，和你在车里打电话可完全不一样——飞行员既要克服舱内噪音，又要判断无线电或电话那头不同国家地区空管人员的语音指令，压力也不小。
霍尼韦尔正在开发一项语音转化工具，将飞行员与空管之间的语音转化成文字显示在屏幕上，从而辅助飞行员获取明确的空管指令。
该工具的另一个强大之处在于，它也能识别不同地区的英语方言或口音。虽然英语是航空业的通用语言，但是方言或口音着实让不少飞行员头痛不已。霍尼韦尔的语音识别技术能够有效排除方言或口音的影响，从而避免机组因口音问题造成的误解，也节省飞行员反复确认指令的时间，从容应对全球各地空管伙伴们的挑战。
有了这个工具，飞行员能在获得语音指令的同时通过屏幕上的文字明确指令内容，尤其在起飞和降落阶段，以及在应对飞行员不熟悉的语言或口音时，这份“双重保险”尤为重要。从长远来看，这类技术能够帮助减少如错降跑道这样的重大事故，确保飞行安全并提
对于人工智能在航空领域的运用，霍尼韦尔也进行着很多激动人心的探索，比如通过AI手段处理驾驶舱中的声音。霍尼韦尔在驾驶舱中安装麦克风，收集并分析每个开关及按钮所发出的不同声音，这些信息对空难调查有巨大价值。
结论
安防与航空业正通过结合人工智能（机器学习）、云计算以及生物识别技术（人脸识别、语音识别等等）进行革新。如今，飞机的自动驾驶技术更是日趋完善，再加上诸多航空安全技术的问世，比如霍尼韦尔的增强型近地警告系统、空中防撞系统，智能跑道及智能着陆系统，这些技术正帮助全球各类飞机输送着亿万旅客以更安全、更高效、更舒适的方式地前往目的地。
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论文作者:文杨,谢敏
论文发表刊物:《基层建设》2018年第33期
论文发表时间:2019/1/7
标签：虹膜论文; 生物论文; 技术论文; 机场论文; 特征论文; 飞行员论文; 指纹识别论文; 《基层建设》2018年第33期论文;