数字识别（DigitalIdentification）因其在智能手机的应用为人熟知，并服务于金融、医疗、教育等重要领域，提供高效的社会保障服务，促进数字经济发展。
本期的智能内参，我们推荐来自世界银行的数字识别技术概论，从数字身份的含义出发分析技术应用潜在的社会影响，评估其技术进展、剖析核心技术。
以下为智能内参整理呈现的干货：
什么是数字身份
▲数字生命圈（IdentityLifecycle）
▲数字生活示意（该图从用户界面、数据存储、后端程序三个层次，描绘了瑞秋的数字身份信息从出生开始就不断扩充，并应用于生活）
数字身份利用数字技术贯穿个人的生命周期，包括注册（Registration）、核发（Issuance）、认证（Authentication）、批准（Authorization）、管理（IdentityManagement）五大流程，形成了“数字生命圈”。
其中，身份验证的最高级称为IAL3，即通过现场验证，结合人口统计（如人身份识别号码、个人密码）和生物特征信息（如指纹、照片）进行数字身份注册，删除库内重复数据，实现1:N标识（一个或多个生物识别标识符对整个生物特征数据库进行标识）；随后，生物信息经权威机构与申请人的现实生活相联系，为服务方（如金融机构）和政府机构提供访问权限等，并进行（风险）评估。
需要指出的是，在发展中国家，居民可能缺乏一些基本文件，如出生证明、身份证、驾照、护照、社保卡等。此时，注册数字身份就需要一名介绍人，来帮助确认申请者的身份、地址可信度。
一旦完成数字身份验证，其生物信息、重复信息将结合申请人的身份声明，应用于将来的身份交互中。理想的情况下，数字识别系统将与官方的民事等级相结合，记录出生、死亡、婚配、养育等重要事件。
数字证件管理则始于核发，其次是基于安全策略的个人信息维护（取回、更新和删除凭证）和撤销（删除分配给凭证的特权）。期间，需要注意数字识别技术的通用性，即独特的核心生物特征，以实现跨区域的互操作性。
▲七大社会层面的考量
关键识别和认证技术
▲六大类识别与认证技术（生物信息、证件卡、证件码、移动设备、数据分析、官方认证和信任框架）
身份识别与认证技术覆盖生物信息、证件卡、证件码、移动设备、数据分析、官方认证和信任框架（区块链）等，本节主要介绍生物识别、卡片和移动设备三大子技术，并基于六个参数给出技术水平评估。
▲身份识别技术的六项评估参数（对应高、中、低、不适用四个等级）
生物识别技术
▲七类生物识别技术
生物识别即基于个体独特的生理和行为特征识别并验证其身份，分为特征捕获（收集和存储用户生物特征数据）和数据匹配（终端信息的实时响应）两大分支，其发展速度不同。
常见的生物识别技术有指纹识别、虹膜识别、面部识别、语音识别、行为模式识别、血管识别、快速DNA识别七类，各项技术随着传感器越来越精准、硬件计算越来越强、算法不断迭代而持续发展。
1、指纹识别（FingerprintRecognition）
▲指纹识别技术评估结论
这项技术成熟度和性能等级比较高，带有假阴性识别，并可以随着数据库中的用户数量增加而提高准确率。
指纹信息的维度包括录入的指纹特征类别（谷线、脊线、汗腺孔等）、手指个数（根据安全等级需求分别可有1到10个个人指纹信息，目前单指错误率1.9%，十个手指错误率0.09%）。
从传感器的类别来看，常用的方式包括光学传感器（本质上是结合算法利用指纹“照片”的明暗结构进行识别）、电容传感器（利用电流形成指纹的谷、脊等图像）、滑动传感器（利用动态图像构建指纹模型）、超声波传感器、热学传感器、混合传感器、光发射传感器、光学薄膜晶体管传感器等。
2、虹膜识别（IrisRecognition）
▲虹膜识别技术评估结论
该项技术的成熟度和可扩展性都比较高，信息捕获率（4岁以上87%到98%）、拒真率（0.2%）和认假率（0.%）都低于指纹识别。
虹膜识别本质是利用相机捕捉眼部图像，并检测巩膜和瞳孔边界，根据算法识别虹膜的独特特征（色素、斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等），实用中对于设备与用户的距离有要求（多为0.8到1.2米）。
3、面部识别（FaceRecognition）
▲面部识别技术评估结论
该项技术的成熟度比较高，目前主要用于安防（边界、监视等）以及设备访问授权等，最近金融服务机构也在进行几项面部识别试验。
面部识别/人脸识别的算法分为2D和3D（苹果FaceID）两类，本质上是利用利用相机捕捉不会随着年龄或手术而发生显著变化的面部特征（深度地图），如眉脊、颧骨、嘴巴边缘、眼睛之间的距离、宽度鼻子、下巴和下巴的形状等，结合算法实现身份识别。
4、语音识别（VoiceRecognition）
▲语音识别技术评估结论
该项技术历史悠久，分为扬声器验证（主导地位）和扬声器识别两类匹配系统，现在被许多银行用作认证生物识别技术，特别是在通过电话向客户提供银行服务。
声音既是一种生理行为，也是一种行为生物特征，涉及多个生理和行为因素（包括发音，强调，速度语音、口音、声道、口腔和鼻腔通道），可以创造出一个独特的个人声音签名。
5、行为模式识别（BehaviorRecognition）
▲行为模式识别技术评估结论
该项技术的成熟度还较低，现被应用于在线银行、电子商务、支付和高端认证市场，并正在与机器学习结合进行发展。
行为模式识别通常是在多模式系统中结合一种或多种其他生理形态，如签名动力学（一个人签名的速度和压力）、步态、击键力学、鼠标使用和触屏交互等，设备往往配置触摸屏、加速计和陀螺仪来捕捉行为数据。
6、血管识别（VascularRecognition）
▲血管识别技术评估结论
血管识别本质上是利用近红外光谱光识别皮肤下的静脉生物特征（在浅色的背景下呈现出黑色和不同的颜色）。
纽约大学朗格医疗中心就有血管识别系统，用于识别病人，并从数据库中获得他们以前的医疗记录；65年日本的金融服务部门
7、快速DNA识别（RapidDNAProfilingandDNAMatching）
▲快速DNA识别技术评估结论
该项技术随着DNA检测的进步而发展（设备小型化、分析处理缩短至90分钟），具有较高的可扩展性，通过测量（来源有口腔等）DNA中的短期重复序列而起作用。DNA序列的长度提供了一个高度精确的属性，它唯一地标识了整个人类中的个体人口。
卡片识别技术
▲五类卡片识别技术
数字身份卡片应用广泛，年有亿张，预计年将增长至亿张，发行的国家有个。
各种格式的数字身份卡片可以通过专门的数据输入设备或使用技术的读卡器读取，其形式包括磁性捕捉（MagneticStrip）、条形码（BarCode）、物理识别特征（PhysicalSecurityFeatures）或文本（Machine-readableText）等。
根据读卡器的不同，卡片识别技术可区分为非智能RFID、智能接触、智能非接触、片上生物系统、非电子五类。年初，所有签发官方身份证的国家中，有82%实施了依赖于智能卡，或塑料卡（非电子卡），或生物识别卡。
1、非智能RFID识别（RFIDNon-SmartCards）
▲非智能RFID识别技术评估结论
射频识别（RFID）利用电磁能量读取储存在RFID中的信息标签，可以在不同的距离上操作（取决于为特定的应用程序选择），被用于旅行证件（MRTD）、护照等。
非智能RFID卡使用嵌入的RFID标签，内含微芯片，计算能力有限，有限的内存和天线。
2、智能接触识别（ContactSmartCards）
▲智能接触识别技术评估结论
该项技术的采用度较高，遵循ISO协议，在沙特阿拉伯、巴基斯坦、科威特和南非等被广泛采用。
智能接触卡带有嵌入式微芯片和处理单元设计用于在与读卡器进行物理接触时操作。微芯片里有一个处理器，内存和密码控制器，提供更高的数据存储量和处理速度，以及更好的安全性。
3、智能非接触识别（ContactlessSmartCardsorDocuments）
▲智能非接触识别技术评估结论
智能非接触识别适用于需要保护个人信息和安全通信的应用（如电子护照）。该类卡片（ISO）提供了类似智能接触卡的处理能力，物理尺寸相同，但添加无线电频率（RF）收发器和天线，以便近距离识别，传输速度要慢一些。
4、片上生物系统识别（BiometricSystemonCard）
▲片上生物系统识别技术评估结论
该项技术的安全性较高，可用于移动支付（万事达、VISA）等，只有在持卡人使用生物特征信息激活后才能生效。
BSoC本质上是将生物识别系统与处理器（matcher）集成到了一起：传感器捕捉生物特征样本，处理器从图像中提取生物特征并将其与已录入的特征数据（集）进行比较验证。
5、非电子识别（NonelectronicCard）
▲非电子识别技术评估结论
该项技术的成熟度、性能、采用度、可负担性都较高，本质上利用的是条形码或