生物識別技術既是物理安全領域的一項成熟技術，也是一項永遠處于前沿的創(chuàng)新。在新冠期間，生物識別技術得到了推動，“無接觸”成為了一個與生物識別世界特別相關的流行詞。更高的安全需求，例如“雙因素身份驗證”，也推動了對生物識別產(chǎn)品的需求。那么，生物識別技術的最新技術趨勢是什么？

盡管企業(yè)正在應對新生物識別法的復雜性，但生物識別技術已成為門禁控制的重要組成部分，因為標準的感應卡不再為大多數(shù)企業(yè)提供足夠的保護。與讀卡器攜手合作的生物識別技術，以指紋和面部識別的形式與藍牙和智能手機相結合，越來越受歡迎。

此外，用于生物識別訪問控制解決方案的邊緣計算的興起提高了整個企業(yè)節(jié)省時間和成本的效率。因此，企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)是管理和保護這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)點聚合，需避免零碎的系統(tǒng)，轉而遷移到一個完整的監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了訪問控制、視頻、音頻和任何其他物理安全措施。

生物識別技術有可能改變各種應用的數(shù)字身份驗證，包括確保敏感區(qū)域的訪問安全、創(chuàng)建無摩擦的旅行者旅程、自動化邊境控制、確保在線身份驗證、驗證支付交易等。

生物識別技術越來越多地用作一種先進且安全的多因素身份驗證方法，因為物理特征比密碼、PIN或卡更難偽造。此外，無摩擦生物識別技術，如面部識別讀取器，可以提供一種更安全、更衛(wèi)生的方式來實現(xiàn)多因素身份驗證。

人工智能和深度學習算法用于增強生物識別和身份驗證的性能，包括面部識別中的偏差去除和活體檢測。這些算法經(jīng)過NIST等公認權威機構的嚴格設計、測試和驗證，以確保在現(xiàn)實生活中的準確性和效率。

我們看到越來越多的人臉識別產(chǎn)品結合了各種元素，例如來自普林斯頓身份識別企業(yè)的帶有虹膜、卡片和PIN的人臉；以及即將上市的帶有SABR卡和PIN的人臉。

這些多因素讀取器極大地提高了這種生物識別技術的識別能力，從而提高了性能和終端用戶對其靈活性和安全性的認知。

另一個令人興奮的發(fā)展領域是視頻分析中的面部識別。這越來越多地出現(xiàn)在這個領域，雖然需要注意數(shù)據(jù)隱私要求，但它為未來提供了許多可能性。

而多因素身份驗證的使用有所增加，其中可能包括指紋或面部識別等生物識別技術。然而，生物特征是可以模擬的，因此該技術的有效性取決于讀取器的質量和制造商實施的活體檢測。

2020年，美國國家標準與技術研究所（NIST）更新了標準SP800-63B，該標準定義了認證。身份驗證是證明一個人就是他們所說的那個人的過程。

像門禁卡這樣的單因素身份驗證并不能完全證明此人是誰，因為有人可能偷了卡。那么，指紋或面部識別讀取器是否是任何門的理想技術？

在SP800-63B中，NIST認為，對于高安全性身份驗證，不建議將生物識別作為單因素身份驗證，因為從生物識別中識別一個人的過程是統(tǒng)計的，因此，不同的人有可能匹配另一個人的生物識別。

然而，SP800-63B確實表明生物識別技術是出色的驗證器或第二因素。由于驗證已經(jīng)識別了此人，因此生物特征的統(tǒng)計匹配可以更加緊密，誤報的可能性也更小。

總結