滚动生物识别还面临的一个问题是便捷性，如果化个妆、戴个眼镜等都不能识别出来，便捷性必定大打折扣。中新网注意到，目前很多生物识别这方面还待改善，多种情况下生物识别准确率受影响。
对于指纹识别，腾讯优图实验室专家表示，“从生理学上讲，人的一生指纹不会发生改变。但对于指纹识别，手指上的伤痕或者手指泡水后的肿胀都会影响指纹识别的准确率。”蚂蚁金服专家也称，“无指纹以及指纹磨损都影响识别的精准度。”
面部识别一个棘手的问题是对化妆用户的识别，腾讯优图实验室专家表示，“对于一般的化妆，人脸识别技术能够解决，但过度的化妆会影响识别准确率。”蚂蚁金服生物识别资深专家陈继东说，“用户化妆后，理论上还是能被识别出来，因为人工智能会从海量照片图像数据中自动学习出，注意到人眼不易关注到的关键细节。”
虹膜识别方面，吴军说，如果识别对象眼镜片颜色覆盖性太强，强得无法让摄像头捕捉到人的眼睛，那对虹膜识别来说确实会比较困难，“但是一般的眼镜、隐形眼镜，是没有问题的。”
腾讯优图实验室专家还特别说到，墨镜对于虹膜识别影响比较大，需要摘掉墨镜后才能做虹膜识别。
这些技术或已“OUT” 指纹还是藏好为妙
在采访中，中新网记者还注意到，在生物识别方面，一些技术或已经落伍，也带来隐患。比如“盗取指纹”是不少电影的桥段，现实中，这种技术可行吗？专家给出肯定答案。
腾讯优图实验室专家表示，理论上可以通过多种方式复制指纹，并用一些材料制作还原，但一些安全级别较高的指纹识别系统，除了会做指纹形状匹配，还会做一些指纹图形是否来自真人手指等判断。
上述专家还表示，一般的视频资料无法通过眨眼、摇头等类型的“活体取证”，因为这些简单动作可以通过组合的方式来增加随机性，“但这类简单动作的‘活体取证’无法阻挡实时合成类视频的攻击。”(完)
