生物辨識技術加持 門禁管理更安全

生物辨識獨特性高，已成為門禁管理系統的重要技術。（Siemens）

使用RFID的門禁卡，由於容易被仿冒、偷竊，成為門禁管理上難以解決的系統盲點，因此具有獨特性的生物辨識已成為此一領域的新興技術，而生物辨識技術中，又以指紋為當今主流，然而指紋辨識準確度與成本息息相關，若只從成本考量，系統效率非但有可能不彰，還可能成為系統運作的阻礙。

在城市的商業區中，幾乎每人身上至少有一張門禁卡，這類使用RFID技術的系統，已成為現在門禁管理的主流，不過儘管已如此普遍，但應用於此的RFID仍有部份難以避免的盲點，相信不少人自己或週邊都有遇過，公司明文規定，持非本人門禁卡代刷卡者會有罰則，此一規定凸顯出RFID在安全上的最大盲點，此一盲點所產生的影響可大可小，小的頂多是員工出勤上不公平爭議，大的則有可能被有心人士取得，對公司帶來重大損失，在此情況下，生物辨識就成為現在門禁管理系統的重要技術。

指紋辨識已成門禁系統主流

目前生物辨識的技術主要有4種，包括指紋、虹膜、掌紋靜脈、臉孔，這4種技術又以指紋辨識的應用最廣、操作最容易，虹膜技術因需先用光線偵測視網膜，以記錄網膜型態，有對眼睛產生傷害的疑慮，掌紋靜脈是透過每個人獨有的手掌靜脈分布圖進行辨識，據統計每1,000萬人中，可能只有8人的手掌靜脈分布圖相似，有別於指紋辨識與其他辨識技術，手掌靜脈的辨識技術更安全。

同時，手掌靜脈辨識不須直接碰觸感應器，也就是非接觸的方式，透過紅外線的感應方式來偵測，從「衛生」的角度而言，比起指紋辨識更合理，也毋須擔心病菌傳染等問題，不過相對的，掌紋靜脈價格較高，有成本上的考量，由於跨入發展的廠商不多，產品價格調降不易，至於臉部辨識應用也相當廣，其作法是透過攝影機攝取人的臉部影像，從中擷取特徵點的位置與距離，再經由數學運算方式轉成特徵值。

此一方式雖然成本較低，但使用環境的光線亮度卻會對辨識結果造成很大的影響，只要現場環境的光線不足或過亮，都有可能發生錯誤辨識的情況，因此就整體來看，指紋仍是門禁系統的應用主流。

指紋辨識的作法，是先將手指放在掃描器上，由掃描器讀取指紋圖像，再將訊息送回後端資料中心比對，目前指紋辨識技術共有3種，包括光學式、電容式、射頻式，光學式掃描器使用光線來擷取指紋影像，掃描器本身具備光源（通常是LED燈），將光線均勻打在指紋接觸面，由於手指上的脊紋與溝紋會對光線產生不同反應，故能描繪出指紋影像。

不過，一般光學式指紋辨識產品體積較大，且成本較高，雖光學式指紋辨識技術遭遇上述問題，但光學式具備影像清晰、不易受氣候影響且取像穩定等特質，因此能有效擷取清晰指紋，針對乾手指，亦為提高演算法之演算效能，加上光學式可設定其掃描區域與深度，如可掃描表皮、真皮層與其他部分，因此可多方收集指紋資料，以確保乾手指指紋能清楚辨識，上述特點也足以說服客戶使用成本較高的光學式指紋辨識產品，現在應用在門禁管制系統上較多。

電容式掃描器運用人體靜電原理來辨識指紋影像，在半導體晶片內植入電容板作為感應器，當手指放置其上時會改變原先的電荷，由於脊紋與溝紋所吸收的電荷量不同，故能據此得出指紋影像，而射頻式掃描器則是對手指發送射頻訊號，並截取來自真皮層的反射訊號，從中描繪出指紋影像，至於射頻式，則是先將射頻電波打進皮膚真皮層，因指紋波峰波谷反射距離、時間不同，藉以得到指紋形狀的資料，射頻式所面臨之最大瓶頸為乾手指之使用者，因其手指保水性較低，指紋波峰與波谷距離較短，因此不易感測。

針對此問題，射頻式指紋辨識只須提升運算軟體運算功能，即可解決，不過目前射頻式的主要應用領域多為行動裝置如手機，在門禁系統導入並不多。

安全性與讀取率的考量

指紋辨識技術在應用上，目前的主要爭議有2，包括安全性與讀取率，安全性方面，在電影情節中有時會看到不法份子偽造指紋、或砍下使用者手指頭的情況，雖是電影情節，不過就現實方面仍是可行，要防堵此漏洞，可以在系統中加入偵測溫度和血管的設計，比較難解決的是讀取率問題，讀取率與指紋辨識系統的讀取方式有關，現在系統擷取的指紋影像有兩種，一是擷取是皮膚表面的指紋、二擷取是皮下真皮層的指紋。

擷取皮膚表面指紋容易有成像失敗的問題，當手指表面出現損壞、污染、乾燥、沾水、紋路細小…狀況時，掃描器所讀取到的指紋影像就容易失真，導致系統無法正確辨識，指紋辨識系統剛被導入至門禁系統時，常會出現部份使用者因指紋條件不佳導致系統無法辨識或是辨識錯誤的狀況，平均每100位進出者中，會有30位受到系統無法辨識的緣故，因此必需同時配有按鍵系統，輸入密碼才能進出，這種狀況直到2009年左右，真皮層影像擷取技術成熟後才獲得改善。

真皮層影像擷取因其讀取對象是皮膚活體層的指紋，而不是皮膚表面的指紋影像，所以手指皮膚狀況不太會影響讀取結果，現在的作法是使用穿透式光線直接打入手指表層皮膚，經由反射、讀取的方式來截取指紋影像，並安裝特殊玻璃保護其上的CCD鏡頭，降低手指因乾燥、沾水等情況而產生的影響，進而提高讀取率，目前系統的錯誤接受率（FAR）已低於0.0002%、錯誤拒絕率（FRR）則低於0.05%。

此外，影像解析度也會對系統的讀取結果有所影響，影像解析度是指紋辨識系統中相當重要的因素，它會影響系統的辨識效果，當解析度越高、成像越清楚、辨識效果就越好，然而，提高解析度有技術和成本上的門檻，當解析度越高、光線強度也必需隨之而增強，否則影像就會模糊，因此，部份系統會對指紋影像進行優化動作，例如：加強對比、提昇銳利度等等，但這種做法又會有影像失真的問題，因此現在有廠商使用開發出指紋掃描模組，將解析度提高至1,000 dpi，在避免影像失真的同時，也克服提高解析度的技術門檻。

成本與讀取率息息相關

指紋門禁管理系統除了重視讀取率問題外，還可以在硬體設計上強化安全性，以增加系統的附加價值，例如提供反脅迫功能，讓管理者可以預先設定，當使用者遇到歹徒挾持時，要使用哪一根手指作代號，例如，在正常狀態下使用食指按壓系統，倘若遇到不法分子的挾持則改成大姆指，當門禁管理系統辨識到大姆指的指紋影像時，就得知使用者已經受到脅迫，便會立即通知相關單位緊急處理。

截至目前為止，指紋門禁管理系統在台灣的發展並不普遍，主要原因在於市場價格落差頗大，由於指紋辨識技術差異大，導致同樣一套指紋門禁管理系統的價差可能高達3倍。

當然，正確讀取的機率也差了3倍，但多數使用者多半無法體認這當中的差異，只是一昧地從價格來考量，導入低價系統後，因為讀取率低而無法彰顯指紋門禁的成效，進而造成惡性循環，使用者認知度不足，只以價格為唯一取向，已成為指紋辨識門禁管理系統在發展上的最大阻礙，要破除此一循環，必須從系統整合商層面著手，對市場進行教育，生物辨識技術在門禁管理才會逐漸普及。