相信大家在好萊塢大片中都看到過這樣的場景，主角利用倒模技術復制他人指紋，甚至可以打開銀行保險柜，你是不是已經開始為自己的“錢袋子”擔憂了？日常生活中指紋識別的場景處處可見，但是安全性卻有待商榷。

不過，來自英國愛丁堡大學和利茲大學的研究人員日前在英國《Scientific Reports》雜志上發表的研究結果表明，舌頭表面微小的乳突隱藏著個體之間獨特的生物學信息，這或許可以解決我們的這一煩惱！

“看舌識人”的基石：乳突的微觀世界

3D掃描技術進行特征提取的過程

（圖片來源：參考文獻1）

舌頭表面布滿了各種乳突，它們是味覺和觸覺感受器的載體。其中，菌狀乳突和絲狀乳突是最常見的兩種類型。菌狀乳突較大，分布稀疏，頂部呈半球形，是味蕾的所在之處，負責感知味道。而絲狀乳突則較小，數量眾多，形狀復雜，主要負責感知食物的質地和口腔內的摩擦。盡管乳突的形態和功能已經被廣泛研究，但科學家們對乳突在不同個體之間的獨特性仍然知之甚少。

近年來，隨著人工智能的發展，我們有機會更深入地探索這些微觀結構。該研究通過3D掃描技術和機器學習獲得舌頭的3D點云數據構建了舌頭乳突的數字圖像，在進行了幾何特征和拓撲特征分析后發現，人的舌頭上的乳突形狀具有獨特性，乳突的形狀在不同個體之間顯示出顯著的差異性。

事實上，這些差異如此之大，以至于僅憑單個乳突的特征，研究者就能夠以48%的準確率識別出參與者的身份。這表明舌頭乳突可以作為一種獨特的生物標識符。

每個人的乳突都是有差異的

（圖片來源：參考文獻3）

我們日常生活中比較常見的身份識別方式主要有指紋識別、虹膜識別等，本研究所揭示的舌頭的獨特性為現代身份識別又增加了新途徑，而且舌頭作為識別方式有其天然的優勢。

首先舌頭具有獨特性和唯一性，單一乳突就有一定的獨特性，那么舌頭上密密麻麻的乳突自然能夠更好地保障識別的準確性了。

其次，舌頭具有隱蔽性舌頭位于口腔內部，相對較為隱蔽，不易被他人直接觀察或復制，降低了身份特征被惡意獲取和偽造的風險。

此外，舌頭的生理特征在人的一生中相對穩定，不會因年齡增長、體重變化或常見的外部因素而發生顯著改變，保證了長期可靠的識別效果。而且由于舌頭的復雜結構和內部特征，要偽造或模仿他人的舌頭特征極其困難，增強了身份驗證的安全性。

人工智能：解讀舌頭乳突的幾何和拓撲特征

研究過程中的乳突識別和拓撲特征提取

（圖片來源：參考文獻1）

盡管每個人的舌頭乳突的幾何和拓撲特征各不相同，但是靠我們的肉眼可是很難做到“看舌識人”的，究其原因在于，人類很難理解和記憶如此復雜的幾何和拓撲特征。而這些復雜的特征，恰恰是人工智能所擅長的領域。

人工智能的能力包括對圖像特征的深度理解和精確識別。通過使用先進的機器學習技術，人工智能能夠從圖像中提取出我們肉眼難以察覺的細微差別。

人工智能通過學習和分析大量的圖像數據，可以準確地識別并分類這些復雜的幾何和拓撲特征。特別是在醫療和生物學領域，人工智能的應用為我們提供了前所未有的洞察力。比如，前文提到的研究人員利用人工智能分析3D掃描圖像，發現舌頭乳突的幾何和拓撲特征可以作為獨特的生物標識，用于識別個體和診斷疾病。

基于人工智能的圖像識別流程通常包括以下幾個步驟：

首先，收集和準備大量高質量的圖像數據。接下來，使用數據預處理技術對圖像進行去噪、歸一化等處理，以提高圖像質量和一致性。然后，將預處理后的圖像輸入到人工智能模型中進行特征提取和模式識別。

在圖像識別的過程中，人工智能模型是關鍵所在。其中卷積神經網絡（CNN）是一種專門用于處理圖像數據的深度學習模型。那么卷積神經網絡是如何工作的呢？

利用CNN處理圖像數據的全過程

（圖片來源：參考文獻4）

卷積神經網絡通過一系列步驟來識別圖像中的內容。讓我們來一步一步看一下這些步驟：

分塊看圖：首先，卷積神經網絡會把整幅圖像分成小塊，就像你用一個小窗戶在圖像上滑動一樣。每次只看一小塊，然后繼續移動這個小窗戶，直到看完整幅圖像。

尋找特征：在每個小塊中，卷積神經網絡會尋找特定的特征，比如邊緣、顏色變化和紋理。這就像是你在看一張照片時，會注意到不同物體的邊緣、顏色和質感。

逐層分析：卷積神經網絡有很多層，每一層都會從前一層提取的特征中找到更復雜的模式。最開始的幾層可能會識別簡單的邊緣和顏色變化，接下來的幾層會識別出更復雜的形狀和物體。

整合信息：通過逐層分析，卷積神經網絡會把所有特征整合起來，形成對整個圖像的理解。這就像是拼圖一樣，把每一個小塊拼在一起，最終形成完整的圖像。

分類結果：最后，卷積神經網絡會根據提取到的特征，判斷圖像中是什么。例如，它會告訴你這是一只狗、一輛汽車，還是一片風景。

另一種先進的模型結構是Vision Transformer。與傳統的卷積神經網絡不同，Vision Transformer引入自注意力機制來更好地捕捉圖像中的全局特征。它可以更好地處理圖像中的全局間依賴關系，適用于處理具有復雜背景和多種對象的圖像。

ViT處理圖像的過程

（圖片來源：參考文獻2）

總的來說，人工智能通過其強大的計算能力和復雜的模型結構，使我們能夠深入理解和分析如舌頭乳突這種復雜的幾何和拓撲特征。

訓練好的機器學習模型甚至可以預測乳突類型

（圖片來源：參考文獻3）

應用前景：從日常生活到高端科技

這項研究為身份識別提供了一些新思路，相信未來不管是日常生活還是一些高端科技領域舌頭識別都可以與現有的指紋識別、面部識別等技術相結合，形成多模態的生物識別系統，進一步提高身份識別的準確性和可靠性。

未來舌頭識別技術具有以下潛在應用場景：

一是智能家居領域，如個性化的家居設備控制和訪問權限設置可以根據家庭成員的舌頭特征實現智能化的家居管理。

二是金融服務領域，如利用舌頭識別技術保證高安全性的賬戶登錄和交易認證，為重要的金融操作提供額外的安全層級，以及信用卡或移動支付的身份驗證，增加支付過程的安全性。

三是安防領域，重要場所的門禁系統如政府機構、科研實驗室、機密檔案庫等，再如邊境管控和出入境檢查，都可以利用舌頭識別技術輔助確認人員身份。

四是醫療保健，用于患者身份驗證，確保醫療記錄的準確性和安全性，防止醫療信息錯誤匹配。以及特殊醫療設備的使用授權，例如某些需要嚴格身份認證才能操作的高端醫療設備。

五是司法領域用于罪犯身份識別和監管，確保對罪犯的準確追蹤和管理。

結語

看到這里，或許會有讀者認為用舌頭識別是否讓人感覺侵犯隱私，是否會讓人覺得不適呢？其實看了舌頭識別的潛在應用場景就能發現這一技術的應用場景本身就多是適用于比較先進的科技領域其實本身就是私密領域的場景，況且其可以與其他識別方式復合使用形成多模態的生物識別系統以增加高端科技等領域的安全性，所以大可不必擔心這一技術所帶來的心里不適，因為沒人看得見。相信隨著人工智能技術的持續發展，舌頭識別技術將有更廣泛的應用場景，能更好地為人類身份識別服務。