关于声纹识别专升本论文范文

今天凌晨，一年一度的苹果WWDC 2019全球开发者大会在美国圣何塞举办，苹果更新了自家系统平台macOS、iOS、watchOS、tvOS以及今年刚刚加入的iPad OS。

在常规的软件升级之外，智能菌将带大家细数本届WWDC苹果在AI方面的升级，我们也和大家聊聊苹果关于隐私保护方面的思考。

终于开始“说人话”的智能助手

早在2010年，苹果率先推出了这款搭载于iPhone4S的智能语音控制功能，用户利用Siri可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。

从2017年开始，Siri逐渐迎来更丰富的更新，加入了实时翻译功能，支持英语、法语、德语等语言，与此同时，Siri的智能化还进一步得到提升，还支持上下文的预测功能。

但一直以来，由于苹果的封闭性，Siri的可用性还是饱受诟病，在AI技术方面更是被吐槽为“人工智障”，从今年的WWDC来看，苹果希望摆脱智障的帽子，起码让Siri交流起来更像真人了。

具体来讲，随着深度学习技术的不断成熟，基于深度神经网络的语音合成逐渐成为语音合成领域的主流方法，这次苹果采用的就是Neural TTS（神经网络语音合成）技术（如上图），这样的技术应用在国内已经很多，AI合成语音已经可以以假乱真。

声纹识别来了

HomePod是苹果在2017年WWDC推出的智能音箱产品，该音响7英寸高，拥有7个高频扬声器和一个很大的低频扬声器，配备精准的音效喇叭和风向控制。

这是苹果的第一款智能音箱硬件，一经推出便口碑两重天，很多人赞扬它的音质和曼妙的腰线，摆放在哪里都不违和的设计，但更多人的指责它封闭的应用生态和隐私性。

这里提到的隐私性就是指这款产品标榜的Siri唤醒和发布指令，在此之前，任何在它旁边的人都可以唤醒它，只要说出“朗读短信”，用户的秘密就大告天下了。

在今年的WWDC现场，苹果终于为HomePod加入了声纹识别功能，它可以智能区别与它对话的是哪位 ，声纹识别（Voiceprint Recognize）是一项提取说话人声音特征和说话内容信息，自动核验说话人身份的技术，目前已经广泛应用在了考勤系统、远程认证、门禁系统等场景之中。

在中国厂商发布的智能音箱产品中更是早有应用，这回苹果算是玩大家剩下的，就看它的实际体验能否逆袭领跑了，拭目以待。

保护隐私用户的云端数据苹果也不看

美国消费者保护组织Consumer Watchdog曾出具过一份报告，指责来自亚马逊和谷歌的专利申请曝光了其智能音箱是如何“偷听”用户的。该组织的研究称，这些设备可能被用作收集大量信息和广告推广的监听设备。

事实上，这样的用户反馈确实不绝于耳，Alexa曾将夫妻之间私人谈话的内容偷偷记录下来，并发给了其中一名家庭成员的同事，他当即打电话说这对夫妇:“赶紧拔掉你的Alexa设备！”

针对种种担忧，欧盟更是推出了史上最严的隐私保护条例GDPR（General Data Protection Regulation），目的就在于遏制个人信息被滥用，保护个人隐私。

虽然没有证据表明苹果设备存在这样的隐患，但也足够引起大家的担忧。

而苹果的隐私保护做法在2019 WWDC有了进一步的补充和升级，在Watch OS方面，苹果推出了运动推荐和数据分析的功能，在智能家居应用中，苹果更新了视频分析和数据存储功能。

以上二者的共同点是，苹果将处置数据的权利交给用户，用户可以选择不上传（保存在本地的加密芯片），也可以选择上传到云端，但苹果称用户的数据他们也无能查看。

值得一提都是，苹果还在智能家居的数据保护中加入了路由器的防护，以此来保障用户不在任何的环节遭遇攻击。

在增强现实里畅游“我的世界”

ARKit是苹果在2017年WWDC推出的AR开发平台，开发人员可以使用这套工具iPhone和iPad创建增强现实应用程序。

在WWDC 2019苹果带来了AR应用的更新和全新的RealityKit平台，如上图，苹果在现场展示了《我的世界》 游戏 的AR版本，这是一款堆方块、不断冒险的 游戏 ，融入增强现实之后趣味性十足，还可以多人互动 游戏 。

此外，苹果还带来了RealityKit开发工具，新增了AR模型还可以融合人物，支持动作捕捉，并且可以实现照片级渲染，环境和相机效果。

美国专利局曾批准了苹果的一项申请：头盔将配置摄像头，用于辨认和注释兴趣点和其他对象。大家一度认为苹果会在WWDC推出AR硬件。

库克有言，苹果认为AR增强现实会是未来10年非常重要的技术，我们会在这个领域投入更多。有分析认为，随着5G技术的应用，AR将迎来成熟期，目前AR相关专利申请正在持续攀升。

总结

依然是一场很苹果的开发者大会，在人工智能技术方面不冒进，坚持用产品和体验说话，他们强调自己是一家软件公司，在细枝末节上的打磨确实值得称赞。

但不可否认，苹果的封闭性依然制约着其AI功能大放异彩的机会，Siri本可以做得更多，话不多说，期待开放内测。

走出实验室的声纹识别技术因其广阔的应用场景和价值，从特定领域到民用领域，在国内外正迎来第一波商用化浪潮。 而与此同时，关于声纹识别技术研究的成熟度以及安全可靠性，一直是应用领域讨论的重点，本文基于时下声纹识别技术研究的前沿观点，总结出五大发展趋势：

语音作为语言的声音表现形式，不仅包含了语言语义信息，同时也传达了说话人语种、性别、年龄、情感、信道、嗓音、病理、生理、心理等多种丰富的副语言语音属性信息。以上这些语言语音属性识别问题从整体来看，其核心都是针对不定时长文本无关的句子层面语音信号的有监督学习问题，只是要识别的属性标注有不同。

近年来，声纹识别的研究趋势正在快速朝着深度学习和端到端方向发展，其中最典型的就是基于句子层面的做法。在网络结构设计、数据增强、损失函数设计等方面还有很多工作去做，还有很大的提升空间。

在实际应用中，由于对基于语音的访问控制需求的不断增长，提升声纹识别系统在短时语音情况下的性能变得尤为迫切。短时语音中说话人信息不足以及注册和测试语音的文本内容不匹配，对于主流的基于统计建模的声纹识别系统是一个严峻的挑战。

目前采用的深度说话人识别方法首先利用神经网络提取前端的帧级特征，然后通过池化映射获得可以表示说话人特性的段级向量，最后采用 LDA/PLDA 等后端建模方法进行度量计算。

相对于传统的 i-vector 生成过程，基于深度学习的说话人识别方法优势主要体现在区分性训练和利用多层网络结构对局部多帧声学特征的有效表示上。如何进一步改进现有的深度说话人学习方法是现阶段的一个研究热点。

生成式对抗网络 (GAN) 的主要目的是用在数据生成、降噪、等很多场景里面。它还被用在领域自适应里面，形成一个新的分布。第三个广泛的应用是生成对抗样本，这会对分类系统产生大的困扰。很多研究者用对抗样本攻击机器学习的系统，在原始数据上增加一些扰动，生成样本，经过神经网络之后就有可能识别成完全不同的结果。这个思想在图像处理领域非常活跃，会造成错误识别，引起了自动驾驶，安全等领域的研究人员的广泛关注。

在语音领域，GAN 可以用在语音识别、口音自适应上，通过多任务学习和梯度反转层来进行口音或信道的自适应，然后加上其他方法可以得到较好的效果。声纹识别也存在各种不匹配的问题，在声纹识别上也可以使用这一思想。同样的思想也用在了 TTS 语音合成领域，目的是把不同的音素解耦成说话人，风格等，去除噪声对建模的影响。

说话人识别和欺检测近年来受到学术界和业界的广泛关注，人们希望在实际应用中设计出高性能的系统。基于深度学习的方法在该领域得到了广泛的应用，在说话人识别和反欺方面取得了新的里程碑。然而，在真实复杂的场景下，面对短语音、噪声的破坏、信道失配、大规模等困难，开发一个鲁棒的系统仍然是非常困难的。深度嵌入学习是进行说话人识别和反欺的一个重要途径，在这方面已有一些著名的研究成果。如之前的 d-vector 特征和当前普遍使用的 x-vector 特征。

目前，指纹识别、人脸识别已经被大众所熟知，但同样作为生物识别的声纹识别，还处于技术挑战的前沿地带。据声纹识别企业快商通分析，当下全球生物识别产业规模庞大，仅声纹识别这一细分方向的市场规模就将近百亿美元，预计2020年更是有望超过200亿美元(合1346亿元人民币)，占整个生物识别市场的。

以国内公共安全领域为例，公安部面向全国推广声纹技术，与指纹库、DNA库类似，声纹库建设是一项有着重要实战价值的工作，具体表现在声纹特征具有非接触式采集的优点，和已有DNA库、指纹库相结合，可形成立体生物特征库，建成后直接为多警种服务，是利用高科技手段在侦破案件和诉讼活动中应用的一个新的增长点，将能有效提高公安机关侦查破案的效率和能力，成为落实科技强警的重要实践之一。目前，公安部已在声纹库建设方面进行了重点布局，并选择快商通等通过公安部标准检测的厂商作为声纹采集设备提供方，力求双发共同完成这项专业技术性强、应用领域广、建设难度大的系统工程。

现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。

人脸识别 ：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）

指纹识别 ：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）

人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。

1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。

2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。

3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。

4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。

不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。

指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！

综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。

不是我能不能黑你的问题，而是你有没有被黑的价值！

现在手机几乎是人手一个，所以这个安全将主要是保护用户的个人隐私数据、各类账户（淘宝、支付宝等）、支付信息而言的。因为脸部和指纹都是用户的生物特征信息而伴随着人的一生，也就是一个“不会改变的密码”！所以安全不是绝对的，如果你大部分的软件都是通过这些生物特征来保证安全是很有风险的，因为它不像数字密码那样可以随时更换，一旦泄露后果不堪设想！下面就说一下“刷脸”和“指纹”的一些应用与区别。

人脸识别：当你拿起手机的时候，手机需要主动去捕捉人脸。（机器主动）

指纹识别：你需要给出你的某个指头去给手机指纹识别模块。（自己主动）

人脸识别

人脸识别技术已经在PC登录、手机登录、日常打卡上下班等信息安全领域得到实际应用，极大地提高了人们在日常生活中的体验。

1、开启“人脸识别解锁”功能。人脸识别解锁是指通过识别人脸来允许用户完全获取设备中存储的个人信息的技术。

2、用户通过摄像头录制自己的面部，使设备预先记忆脸部信息。

3、通过摄像头识别人脸并解锁、登录设备。如果人脸与“预先设定的身份认证信息”相匹配，那么用户就可登入设备。如果有多人想要登入同一台设备，那么当第二名用户来到摄像头前面时，设备软件将自动转至这名新用户的资料。

4、支付宝的人脸识别技术采用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

5、阿里巴巴的无人超市实际上布满了人脸识别摄像头，从顾客进店开始，捕捉跟踪顾客在每一个货架前的停留时间、商品选购、行动路线，进入无人超市利用人脸识别将顾客锁定，拿起一样东西，系统会自动记录物品及数量，选完商品不用结账，费用直接从手机里扣除。

不久前，网上曝光了一则用照片做成3D模型轻松过支付宝人脸识别登陆的视频。利用面部模型可以通过支付宝的刷脸认证，从而登录支付宝账号，进行付款、转账的操作。虽然技术方回应称为恶意攻击，但暴露的问题还是不得不让人担心。

指纹识别

指纹、虹膜、指静脉、巩膜以及视网膜，这几个都是常见的生物识别的方式。这些生物特征有一个共同的性质，那就是它们都有一定的隐私、私密性，也就是说如果不近距离接触或者近距离观察，根本没有办法直接获取。但是人脸跟这些传统的生物特征相比，基本没有所谓的隐私性可言。而且指纹已经率先使用到支付领域并且普及，这是人脸识别还没有到达的高度。但是指纹识别也有人用指纹膜甚至仅一块口香糖就破解了！

综上所述，指纹和人脸各有优势，人脸识别在很多时候都比较便捷，而指纹的隐私性更优，或许人脸识别还会有更大的发展，但这都不是绝对安全的，所以建议大家如果能不用生物特征尽量不用！关于将生物特征用于安全认证还有很长的一段路要走，或许到量子计算普及时能有一个质的飞跃！最后关于安全这个问题用黑客界流传的一句话来做最后的回答。

在智能手机已经逐渐普及的今天，相比之前，智能手机有了更多的解锁和支付方式，这其中就包括“刷脸”和“指纹”。那么这两种方式究竟哪种最安全呢？

早在2014年左右，支付宝和微信两大电子支付平台率先开启了 “刷脸支付” 的 探索 。到2017年左右，各大手机厂商也开始逐渐重视 手机刷脸功能 ，17年以后的手机大多都支持 人脸识别 。

要说“刷脸支付”的安全性如何，不少人觉得不安全，总觉得别人可以盗取自己脸部详细特征来进行解锁或者支付，其实这种担忧有些杞人忧天，开发者早就想到了这种情况，所以 现在的刷脸验证大多都是一种动态验证，验证时多数会要求使用者点点头，眨眨眼等动态动作，以增加刷脸的安全性。

这种动态验证方式可轻易识别出 究竟是真人还是图片 ，会充分提取人脸的 眼睛距离，鼻子长短，嘴巴大小 等详细脸部信息，精确度已经达到 毫米级 。在支持刷脸支付的超市有人曾经做过试验，付款时用马云的照片进行付款，结果只有四个大字，那就是 “不是本人” ，所以 大家大可不必有拿照片刷脸的担忧。

另外随着刷脸技术的不断完善，未来还会更加安全。 因为未来的刷脸技术中还会加入 虹膜识别 以及 声纹识别 等。这里给大家说一下虹膜识别，虹膜是人眼睛的一部分，从胎儿时期虹膜就可以发育完全，并且一生都不会改变，而且 每个人的虹膜都是独一无二的 ，在未来， 虹膜的唯一性也会增加脸部识别的安全性。

声纹识别 也是一种高端的生物识别技术，利用此技术可以 将人的声信号全部转换成电信号，再利用计算机进行处理和识别，安全性也很高。有了这两项技术的加持，未来刷脸验证的安全性还将进一步提升。

指纹，也是手机常用的解锁和支付方式。 作为另一种生物识别技术，它的安全性究竟如何呢？个人认为 指纹解锁最起码比数字密码更安全，而且很方便，解锁或者付款时，只需手指放到手机指纹识别出，立马就可以完成解锁或者付款。

那么人的指纹虽说是独一无二的，但又没可能被复制呢？ 之前就曾看到过一篇文章，纽约大学的研究人员经过研究分析大量指纹信息后，曾创造出一套 “万能指纹” ，使用此指纹据说可以过很多指纹识别系统。虽然真实性有待考量，但这条信息也 让更多人开始注重指纹解锁的安全性。

不过指纹解锁或者支付的确有一点不安全，那就是 当你喝醉了或者熟睡的时候，如果别人在你不知情的情况下用你的手指去进行解锁或者支付，那的确会有一些不安全因素。 如果是面部识别，在你熟睡等闭眼情况下， 轻易则不会解开 。

另外我们在使用指纹识别时，必须 先录入自己的指纹数据 ，那么相应的手机厂商或者软件所有者会不会盗取用户的指纹信息呢？这一点大家也可放心，只要是 较大的手机厂商和软件平台，都会严格保密用户的指纹信息 。那么又有人说了， 这些信息会不会被黑客盗取呢？首先指纹扫描时必须通过手机硬件，在软件上不会传输指纹信息；另外，即使是在手机本地存储的指纹信息，存储位置都是十分安全的，这些位置一般都会拒绝各种软件的访问。 这两点在技术上就 给黑客盗取指纹信息增加了难度。

综上来看，指纹和刷脸都是有一定安全保障的，如果非要说两者谁更安全，个人觉得是刷脸支付。首先指纹复制的代价相比脸部复制要高得多；另外指纹在日常生活中很容易遗留下来，例如水杯、门把手等位置，而脸部特征除了照片一般不会泄露出去；还有就是指纹识别容易在睡着时被人利用，面部识别则不会。

理论上肯定是刷脸更加安全，否则苹果手机也不会一直坚持使用3D结构光技术，而不用屏幕指纹识别。和指纹相比，刷脸在安全性上拥有很大的优势。

首先真正的人脸识别自带“活体检测”功能。所谓活体检测就是手机在刷脸的时候首先会判断摄像头前面的是真人，而不是模型或者照片。这是人脸识别最基本的一个功能，如果没有这个功能，人脸识别就不能用于支付。比如现在很多国产手机都支持人脸解锁，但像苹果iPhone X那样能够用于人脸支付的国产手机少之又少。就是因为大多数国产手机的人脸识别不具备活体检测功能，很容易被模型或者照片过，安全度不高。

人脸识别想要支持“活体检测”就需要用到“3D结构光”技术。这项技术被苹果率先应用在iPhone X上。它的原理是利用红外线投射器向人脸投射无数个红外小点，然后在利用红外接收器收集这些红外点的信息，并将它们组成一个立体的面容建模。红外点的数量越多，模型也就越精细，安全系数也就越高。由于这个3D建模是立体的，所以无法用照片来破解。

而在面容识别的过程当中，3D结构光传感器也会根据用户眨眼，或者偏头等细微动作，来验证正在使用面容识别的是用户本人，而并非虚假的模型。这样一来，3D结构光人脸识别几乎不可能被破解。

相比之下，指纹识别的安全性要更低一些。虽然指纹识别也有“活体检测”，但不可能做到人脸识别那么精细。比如有很多实验结果都显示，用导电硅胶来制作的手指倒模，就可以非常轻松的过很多手机的指纹识别传感器。所以一旦用户的指纹信息被第三方获取，那么就意味着指纹识别不再安全了。

当然，指纹识别也有优点，比如它不像人脸识别那样依赖3D结构光。现在一些全面屏手机甚至做到了屏下指纹识别。而人脸识别如果想用于支付，就必须依赖3D结构光技术，这样一来手机屏幕就会像iPhone X那样留出一个缺口，也就是人们俗称的“刘海屏”，在外观颜值上不如屏下指纹识别手机。

智能手机的刷脸和指纹其实哪个都不安全，说句实话，我这个人在老婆面前就是一个透明的人，什么事情我都不会瞒着他。所以我的手机可以放在他手里一整天，我也不会担心有什么绯闻之类的事情发生。但是我们俩之间有一个段子也让我知道刷脸和指纹是最不安全的。 我有一个喝完酒爱睡觉的毛病，那就是喝了一点酒，回到家里倒头就睡，谁也叫不醒发生什么事情也不知道。有一次我真的喝大了，回到家里是下午两点，我睡了一小天儿，等到晚上八点多醒来的时候。发现我的媳妇儿正在玩儿我的手机。我当时就半开玩笑的说我又有指纹又有刷脸的加密措施，你是怎么进来我的手机玩儿的？她很黑，笑着说你的手机我拿着刷你一下脸，或者拿你的指纹在你的手机上按一下不就自然开锁了吗？他这一句玩笑话让我顿时觉得刷脸和按指纹真的是很不安全，幸好自己的媳妇儿知道自己的指纹和能刷脸。如果是这个手机到了别人的手里，我在人家跟前睡着了，那么我手机里的一切东西不都是一露无疑。 所以我说精明的人千万别把手机设置成什么刷指纹和刷脸的功能。还是用那种图形锁和数字密码锁是最安全的。这样别人也偷不了你的信息也看不了你的手机，这样才能更好的保护你个人的隐私。这样才能让你的手机永远是在一种安全的状态。 因此，凭我对手机的理解，我觉得刷指纹和刷脸都没有安全感。

现在手段多多，刷脸和指纹，那个都不太安全，总让人胆心！只有安全没有决对的安全！

智能手机已经变成了我们移动互联网的入口，其中捆绑了大量的业务，甚至很多业务与钱相关。那么，一旦出现信息安全事件，对于每个人的影响都将十分巨大。手机验证登录则是我们的第一道屏障，验证方式分为两种，一种是较为传统的密码验证、图片解锁验证等；一种是利用生物体唯一特征来验证，包括了刷脸、指纹等。那么，智能手机的刷脸和指纹验证哪个更加安全呢？

先来说说刷脸的这种验证方式，做的较好的应该属于苹果公司。苹果手机为了实现刷脸的功能，妥协了全面屏的设计，使用的是较为怪异的刘海屏。这样的好处是使用3D结构光技术，使得人脸验证的安全系数变得更高。当然，如果真是双胞胎来捣乱，这项技术也不能称为十分安全。但是对比于其他手机厂商，仅凭借照片就能够解锁，3D结构光技术相对来说还算安全。

当然，最安全的技术还是虹膜识别，但是由于识别速度较慢、限制较多的问题，现在该技术并未普及。

至于指纹解锁就更简单了，屏幕通过识别您手指指纹的方式来进行验证。实现的方式上具有光学屏幕指纹识别、超声波屏下指纹识别技术等。三星手机主要使用的是超声波屏下指纹识别技术，前不久却爆出了三星S10和Note10系列手机存在安全隐患。国外用户发现使用全包硅胶套之后，未录入指纹的前提下可以登录手机，并且能够使用支付程序。记得当时各大银行、支付宝、微信等也紧急暂停了三星这些型号手机的指纹支付功能。

由此来看，指纹解锁的功能也并非如我们想象中安全。

那么，两种解锁方式哪个更安全呢？从某个角度来说，任何一种技术都会存在漏洞，完全安全的东西并不存在，只是能过说是相对安全。

对于一名普通人来说，即便是各种技术存在着这样或那样的漏洞，但是想要还原破解并不现实，这并不是你我能够做到的事情。这两种技术我更偏向于使用指纹解锁，外人能够接触到您手机的毕竟是少数，我们要防的是“最亲近”的人。刷脸相对指纹解锁就变得较为弱势，我总不能挡着脸睡觉吧！至少睡梦中动用我的手指还是会察觉的！实在不行，咱就用脚趾吗！哈哈哈

无论是过去、现在、还是将来，都不会有任何人的指纹和你的一模一样。但很有可能出现相似度99%以上的两个人。

“指纹”实际上就是凹凸不平的纹理，要复制一个人的“指纹”很容易，使用指纹膜、硅胶就可以轻松的复制指纹。

有极少数皮纹病患者并没有指纹，这可能与基因（SMARCAD1）的突变有关，指纹虽然与DNA有关，但无法通过DNA分析重建指纹纹样。

“指纹”解锁遇到了冬天皮肤褶皱、洗衣服/洗碗皮肤褶皱、细菌/真菌感染性脱皮、酸/碱腐蚀等情况很容易失效。

早期并没有“屏下指纹解锁”，这就意味着指纹解锁模块在“全面屏时代”会极大的占用屏幕的屏占比，影响视觉效果，有些厂商会将指纹解锁模块移到手机背面来改善屏障比，但还是没有“人脸识别”的手机用得爽。

“人脸识别”抬起手机即可解锁，而“指纹解锁”需要将手指移到解锁模块内才能完成解锁。所以“人脸识别”可以化解很多尴尬的局面，比如：

目前“人脸识别”应用较为成熟的技术是3D结构光技术，相较过去的2D人脸识别只能识别屏幕的人脸图像，3D结构光则可以投射出数以万计的红外线对人脸轮廓进行建模识别，极大的提高了安全性。

在FIT2017互联网安全创新大会上，技术人员利用3D建模软件参照“郭富城”照片的面部特征，短时间就做出了对应的3D模型图像，通过人脸建成软件对比结果，假的3D模型足以破解一般的人脸识别。

这就意味着，一旦有人有你的照片就可以通过3D建模然后将你的脸型打印出来，获取一张照片比一个“指纹”的获取容易得多得多。

Face ID首秀时，很多同卵双胞胎们纷纷在网上秀出可以同时解锁Face ID。还有一对来自俄罗斯的双胞胎指责Face ID没有办法区分他们，让他们的个人隐私受到了损坏并造成了精神损伤，还向苹果要求赔偿。

虽然近几年有越来越多的新技术补充到“人脸识别”中提高识别的准确率，但“人脸识别”确实没有想象中的那么安全。假如自己睡着了或喝醉了，别人通过“人脸识别”解锁了手机，获取了很多隐私信息并把钱转走了，这是多么恐怖的一件事。

“数字解锁”、“图像解锁”的主动权完全是掌握在自己手中，记在脑子里别人想获取是一件极度困难的事情，除非是自己主动告诉。

“指纹解锁”和“人脸识别”主要是为便捷性而生，但它们的安全性问题是不容忽视的。

很多手机产商开启“人脸识别”的同时还需要设置“数字解锁”，当手机长时间没有点亮屏幕或重新启动手机时需要先“数字解锁”后才能开启“人脸识别”。

作为用户我们也不能将所有的鸡蛋放在一个篮子里，比如：锁屏密码和银行卡密码设置成一样。这是非常不可取的。

举个例子：

用“人脸识别”解锁，可以用“指纹解锁”打开锁定的APP，然后使用和锁屏密码不同的数字支付密码来转账和付款。

事实上并没有那种单一的验证方法可以做到100%的安全，必要的时候需要多种验证方法相结合，比如在银行办理业务时，需要身份证、签字、按指纹、扫描人脸图像等。

现在“指纹解锁”和“人脸识别”技术已经非常成熟了，不管是从安全性，还是从便捷性来说，很难一较高下。但我们也不能过度地依赖它们，而是应该采用多种认证方式保障自己的个人隐私。

以上个人浅见，欢迎批评指正。

刷脸的分为两种，一种是安卓系统自带的2D图像识别。另一种是iPhoneX开始启用的3D结构光。由于结合了3D建模，这种面部识别按照苹果的说法是百万分之一的破解概率，但是依然会有一些问题，比如双胞胎或是“特制雕像”解锁之类的，这些之前都有新闻爆出来过。

而由于人体指纹的唯一性，目前最安全的显然还是指纹识别，这也是为什么大部分安卓厂商对指纹识别依然很坚定。

多说一句，三星曾有一段时间用过虹膜识别，安全性显然比2D面部要更高，但是由于体验实在太糟心，几代之后三星自己也放弃了。

智能手机刷脸和指纹哪个更安全呢，我认为目前来说指纹更加的安全，刷脸还是比较小儿科一点儿。

现在智能手机的安全做的是相当不错的，与指纹的接触式不同，刷脸感觉是很高大上的，但是它的安全性还是比较差的，因为它是靠的形，虽然现在苹果或是华为手机都使用了3维式的刷脸方式，提高了安全性，也只能说是提高了而已，它并没有解决实质性的问题，那就是可以随意的仿出人脸出来，想想变脸是不是很简单，它真的是可以的，但是指纹就不一样了，指纹必须是活体的，并且指纹本身就是不重复的，它的纹理又非常有判断性，和人脸的简单化不一样的。

所以我认为是指纹更加的安全一点儿，只能说人脸更加的方便，或是未来可能成为主流。但是目前来说，安全性还是差的很远的。