原標題：能穿透皮膚認識你
目前，我國已擁有世界上準確率最高的人臉識別算法、最小的虹膜識別模組，不少廠商也已擁有指紋識別自主算法及核心專利。這些技術已開始普遍應用於日常生活中，比如智慧型手機的密碼解鎖。
但我們始終會擔心，虹膜、人臉、指紋識別過程中，都有可能出現用數碼相片或3D列印的「冒牌貨」冒名頂替的情況。這時，或者還可以考慮一下一種最新的研究熱門——多光譜掌紋識別。
中國科學院聲學研究所的一項研究指出，目前我們所掌握的多光譜掌紋識別技術，識別精度已可以達到99.9%以上，遠超常規的指紋和人臉等識別方式。
掌紋識別已直達皮下組織
多光譜掌紋識別是一種新型的生物特徵識別技術。它以人體的掌紋作為目標特徵，是通過多光譜成像技術來採集生物信息的。儘管被冠以「掌紋」的名號，但其實多光譜掌紋識別已算得上是多模態和多種目標特徵融合的生物特徵識別技術的典範。
這種新技術將皮膚光譜、掌紋紋路與靜脈脈絡三種可識別特徵結合，一次性地提供更加豐富的信息，增加了目標特徵的可區分度。
比如受限於光波在皮膚組織中的傳播特性，波長較短的可見光波（380-780nm）只能到達人體皮膚組織的真皮層，採集的信息也僅限於掌紋紋線。而多光譜相機的光波涵蓋了部分近紅外波段（780-3000nm），可以採集到更深層次的皮下組織的光學特徵信息，也就是隱藏於真皮層與皮下組織之間的靜脈紋絡。
根據中國科學院聲學研究所、法國Le2I實驗室和日本本田研究院的最新研究成果，該項技術的識別精度已可以達到99.9%以上，遠超常規的指紋和人臉等識別方式。
能區分人工材料與真實皮膚
基於Kubelka-Munk理論的光波與皮膚組織交互模型表明，人類皮膚組織對特定波長光線的反射能力取決於皮層厚度、血紅蛋白濃度和氧飽和度等參數。因此，皮膚組織的光學特性與人工材料有著天壤之別。在多光譜成像的過程中可以輕易採集到目標特徵的光譜信息，利用皮膚組織獨有的光學特性，配上合適的辨別方法，就可以準確區分人類皮膚與人工材料。
以現有的模式識別技術，這項技術的區分精度可高達96.4%，完全可以使基於木質纖維、矽膠、塑料等人工材料的仿製品無處遁形。
更重要的是，目前尚未出現關於成功製造出光學特性能夠以假亂真的人工合成皮膚的報導。也就是說，即便是用戶的目標特徵信息被洩露，想要做出可以騙過多光譜掃描設備的仿製品，還需要付出高昂的時間、技術和經濟成本。如果只是依賴於目前觸手可及的數位相機或3D印表機，這幾乎是一件不可能完成的任務。
所以說，相較於那些能被一張照片或3D列印的物體所矇騙的生物識別方法，多光譜掌紋識別顯然已具有更高的安全性。（那拉）
(責編：胡葦杭、王星)