5篇必读的数据科学论文，帮你保持领先地位

但是，支撑这些进步的数据爆炸正使那些创建产品，服务和支持基础架构的人头痛。许多早期的物联网设备都依靠云来处理其收集的数据。该模型的部分驱动力是云中有效的无限计算能力，再加上许多物联网设备的受限板载处理能力。

数据上传到云端的局限性

但是，向云发送数据和从云发送数据都有其缺点。

首先，传输数据会消耗能量和带宽。更多数据意味着您需要更多昂贵且有限的网络资源。

其次，将数据发送到云会引入延迟，这会限制某些应用程序的有效性。

第三，外部信息带来了隐私和安全风险。例如，由智能家居设备收集的数据将揭示有关您在家中和外出时的大量信息。如果此信息发送到云，您可以确定它已安全完成吗?它以什么形式存储在哪里?谁有权使用它?

引入边缘智能的优势

随着越来越多的设备收集更多(和更敏感)的数据进行处理，解决这些挑战的需求变得越来越紧迫。这是“边缘智能”兴起的主要推动力之一。

在此模型中，不是将所有数据发送到云，而是在本地网络的“边缘”，在连接设备附近完成密钥处理和决策。这减少了上述延迟，能耗和带宽使用，同时使用户能够将私有数据保留在其自己的基础架构范围内。

边缘智能的核心是机器学习。目前，在这种情况下，我们主要讨论机器推理。这是边缘设备使用预先训练好的的机器学习模型基于本地传感器收集的新数据做出决策的地方。
 

人脸识别

人脸具有唯一性，因此人脸辨认是身份识别十分普遍运用的一种方式。目前，我国人脸识别技术取得一定进步，在各产业逐步实现初步应用，其中以身份验证、支付、行政破案等等方面尤为突出，在我国市场已经开始普及。

从市场角度看，技术自身的成熟度以及安全防护手段要加快跟进。面对公众对于人脸识别安全性的质疑，接下来产业界还需要进一步加强相关研究，不断提升技术水平、开展测试认证、建立行业基准，让真正成熟安全的人脸识别技术与产品脱颖而出。

虹膜识别

和指纹识别相比，虹膜识别最大的优点就是使用虹膜识别的时候不会留下任何物理印记，不容易被盗用，另外由于虹膜识别只能检测活体信息，因此拿照片、视频都是无法蒙混过关的，安全性较高。目前虹膜识别系统在受控条件下可以高精度确认用户身份，已广泛应用于社保福利、教育考试、国民证照、金融证券、边检通关、门禁考勤、互联网络、信息安全等重要领域。

目前国际上和我国的一些标准化组织对虹膜的数据、设备、应用制定了一些标准规范，对于虹膜识别技术和产业发展具有重要意义，但是目前标准体系还需要进一步完善。

指纹识别

指纹是人体手指末端正面皮肤上凹凸不平的纹路，其排列具有一定的规律性。指纹的细节特征点有多种，而指纹识别技术就是利用这些细节特征点，通过对比来进行鉴别。目前的指纹识别技术已经较为成熟，指纹识别设备在更新迭代之后也有了较高识别率。

超声波指纹识别、光学指纹识别、电容式指纹识别作为三种主要的指纹识别类型，正在各自的应用场景发挥价值。其中，OLED屏幕拥有的自发光、可弯曲，厚度薄等特性，是光学屏下指纹识别技术的有力支撑。光学屏下指纹识别可以有效地避免环境光的干扰，在复杂环境下的稳定性表现较佳。

结语：

从技术上来说，传统生物识别技术在准确性、抗攻击能力等方面，近年来已经实现大幅提升。比如，突破2D人脸存在景深数据丢失的局限性，3D人脸识别技术开始在识别准确性较高的场景得推广。

有分析人员指出，未来生物识别技术的趋势将会是从传统的只提取人体生理特征，向人、数字世界、物理世界融合的认证方向发展，生物识别的安全性、易用性、可拓展性，也将成为各方布局的重点切入口。

（编辑：江门站长网）

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