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与虹膜和指纹一样，每个人的心跳信号都是独特的。当五角大楼的这款远距离心跳识别设备运行时，你会在不知情的情况下被识别和记录，整容、戴面具也将无法隐藏你的身份。

在远程生物特征识别领域，面部识别是应用最为广泛的技术，但它也存在一定的局限性：面部识别往往需要良好的正面视角，这在实际应用中（尤其在无人机上）难以获得。同时，被探测者也很容易通过粘胡子、戴墨镜或者头巾等方式进行伪装。

另一项远程生物识别技术是步态分析，它通过一个人走路的方式来识别身份。不过，与面部识别一样，步态也可以发生改变或进行伪装。

于是，为了更精准地识别目标，研究人员开发了一款远程心跳识别设备，可以通过心跳特征来识别人的身份。

200米远程识别

这款识别技术能在200米外捕捉到独特的心脏信号。

此项技术通过激光振动仪（laser vibrometry）来检测由心跳引起的肌肤表层运动，然后运用算法从激光信号中提取心脏信号。

激光振动仪是一种用于表面非接触振动测量的科学仪器。仪器发射的激光束直接对准待测的表面，通过反射的激光束随表面运动的频移，可以提取出待测表面的振幅和频率。

不过，新技术使用还是有限制条件的。为了获得较好的感应信号，激光信号点需要在目标上停留30秒左右，因此这项设备只对静止的人有效。此外，激光信号可以穿透衬衣和夹克，但不适用于厚衣服（例如冬袄）。

比人脸识别强大

除了人脸、指纹、虹膜等已经得到广泛应用的生物识别技术，近年来的一系列研究发现，由于心电图特征主要取决于心脏和身体的解剖学结构，每个人在心电图（ECG）上的心跳特征也具有唯一性，可以作为识别个体的要素。

在近期的一项研究中，加州大学伯克利分校的Nikita Samarin和爱丁堡大学的Donald Sannella就在55名自愿者中验证了心电图验证身份的稳定性：ECG识别的准确率超过了97%。

不过，心电生物识别技术也面临着一些挑战。Nikita Samarin和Sannella就指出，由于人的心脏及身体结构会随时间发生缓慢的变化，心电生物测定能力会随着时间的推移而“退化”。在上段研究中，采样4个月后，ECG识别的准确率就下降至90%。

因此，使用者必须对目前人群定期进行心电图数据采样，以抵抗正常的生理变化。而且，目前还没有用于心电生物特征研究的标准化数据集。

纽约州立大学布法罗分校华人科学家许文曜团队研制出一种利用雷达远距离扫描，分析心脏的结构及跳动特征的身份识别系统，扫描距离为30米。许文曜认为心脏识别比面部识别更有效：“与人脸相比，心脏生物测量学更加稳定，准确率可以达到98%以上。”

目前，基于心跳识别的安全认证已被用于商业用途。

Nymi是一家专门从事生物特征认证的公司，它提供一种腕带，可以将使用者的心电图作为指纹识别的替代品。NASA也开发了一项新技术，可以根据一个人的心电图信号来验证身份，但这两种方法都需要直接接触受试者的皮肤。

来自B-Secur的心电图生物特征识别方案有望在2020年的车型中得到应用，用于驾驶员身份验证和驾驶状态监控。

隐患

尽管心跳信号识别技术得到了验证，它仍面临着与任何生物识别安全系统相同的挑战——它们收集的数据可能成为犯罪分子有兴趣窃取的目标。而且，一旦投入使用，生物识别数据不易撤销，因为它们追踪了个体的持久生理或行为特征。

因此，在保护这些有价值的数据方面，政府和科技公司还需制定一套更严密、更先进、能够让公众信服的数据保护策略，以防止数据的滥用与窃取。

当生物识别技术成为智能认证时代不可避免的基础设施时，公众也需要让自己适应网络安全带来的好处，以及所伴随的风险。

编辑：张鹏
责任编辑：樊丽萍

来源：环球科学、科学网等。