生物識別技術涵蓋不同的解決方案，包括指紋識別、臉部識別、虹膜識別等等，現在都能提供更高的可靠度以及準確度；接下來介紹幾項生物識別技術在軍事應用上的進展。

士兵專用的可穿戴身份驗證標章

美國陸軍作戰能力發展司令部（CCDC） C5ISR中心旗下戰術網絡保護分部（Tactical Network Protection Branch）的計算機科學家Ogedi Okwudishu表示，陸軍的可穿戴式身份驗證標章（authentication token）自2019年完成第一代原型之后繼續演化，這種標章結合了以公鑰為基礎的憑證，以及商用無線支付與軟性混合電子的技術演進。

可穿戴式身份驗證標章能放進口袋或是別在衣物、腕帶上。（圖片來源：美國陸軍）

“在戰術IT環境中使用智能卡在操作上是不可行的；”Okwudishu表示，就像內含生物識別資料的美國國防部通用存取卡（common access card，CAC），陸軍的身份識別標章會使用以公鑰為基礎的身份驗證平臺（authenticator），士兵會用它們透過藍牙低功耗技術無線、安全地鏈接個人終端裝置。他們必須以一個PIN碼作為第二身份驗證元素，讓網絡系統授權他們存取受限制的區域；一旦超出系統的范圍，他們就會被注銷。

該身分驗證標章目前還在原型階段，“政府開發項目將持續到2021年，”Okwudishu表示：“接下來的商用開發預計在2021年底展開，現場實地測試則會在2023年初開始；”他表示，目前項目小組正在布署測試士兵身分驗證（Soldier Authentication）平臺，接下來幾個月，該小組將專注于Windows與Linux裝置的生物識別身分驗證，以及為人因測試開發的行動版本標章，還有美國陸軍自主開發的其他無線通信協議與技術的使用。

在夜色中辨別敵軍

美國陸軍研究實驗室（Army Research Laboratory，ARL）進行了一項實驗性的測試，結合了臉部識別與熱成像技術，讓士兵能在夜色中更容易進行特定人物的識別。新技術利用了AI、機器學習以及紅外線攝影機，能藉由探測皮膚的輻射熱來識別臉部形狀。

結合熱成像與臉部識別技術的方案。（圖片來源：美國陸軍）

ARL智慧感知部門的開發團隊領導人/電子工程師Sean Hu 表示，AI與機器學習的進展，能讓熱成像與臉部識別技術的整合效果更好，硬件開發也有進展，下一代內建熱成像臉部識別功能的手持式雙筒望遠鏡原型已經在開發中；在2019年開發的第一代手持式雙筒望遠鏡原型能支持短距離掃瞄，新一代原型將支持更長距離。同時ARL也致力于改善算法；實驗室的科學家團隊已經開發出第一代算法，并將數據與軟硬件整合平臺綁定。

Hu指出，熱成像技術能偵測皮膚或物體的輻射熱，在經過適當校準之后，成像技術還能量測出皮膚的絕對溫度。熱成像技術的最大優勢，是能夠擷取面罩覆蓋下的特征，并實現在夜間或是低光線條件下的臉部識別。然而該方案的挑戰在于目前只能支持非常薄、非常緊貼臉部之面罩下的成像；Hu解釋，若是比較厚的面罩，就得用到像是機場掃描機使用的毫米波成像技術，但這種技術就無法小型化。

生物識別數據庫的現代化

美國陸軍已經利用一種更新軟件，將一個有20年歷史的生物識別數據庫現代化，以協助那些駐扎在海外檢查哨的美軍實時識別特定人物。CCDC C5ISR中心密碼現代化分部（Cryptographic Modernization Branch）的工程師William Daddario表示，“原始數據庫是靠軟件與表格建立關聯，我們則是在數據庫里建立關聯，這是一種更有效的作業方法；”如果在數據庫的某個區域有一個變更，就會傳播到整個數據庫。

一名士兵以美國陸軍生物識別自動化工具組采集虹膜影像。（圖片來源：美國陸軍）

士兵可利用手持式美國陸軍生物識別自動化工具組（Biometrics Automated Toolset-Army，BAT-A）來收集并處理生物識別數據，像是虹膜、指紋與臉部的影像。被采集虹膜影像的對象，可以是戴著眼鏡或隱形眼鏡，所收集到的數據會與儲存在美國國防部內含100萬個生物識別項目的數據庫進行比對。Daddario表示，C5ISR中心還對美國國防部生物識別項目管理辦公室（PM DoD Biometrics）之舊系統進行了安全漏洞評估。