虹膜识别技术并非这两年才出现，大家在影视剧以及一些安防技术展会中也见到过其“身影”，甚至其实2015年虹膜识别技术就已经被日本富士通应用在了大众型手机上，只不过由于种种原因未能成为潮流，大多数人也因此仅止步于“知道”这一技术，难称“了解”。近日借助着三星那款高颜值的NOTE7手机，虹膜识别技术终于一炮而红，彻底从小众转变为科技“红人”，那么你对虹膜识别的了解到底有多少呢？相信阅罢此文，大家对于这一技术至少会有更为全面和深入的理解。
虹膜识别的由来
从产生历史来说，虹膜识别的相关理论最早始于 1930 年代，但直到1990 年代才开始商业化应用；而真正将方法付诸实施、研究出虹膜编码、比较的数学算法之人，则是剑桥大学John Dargman博士，被业内称作是虹膜识别算法理论的开创者。
虹膜识别的原理
虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。
虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
·虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储；
·图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能满足要求，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作；
·特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码；
·最后，特征匹配是指根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对、验证，从而达到识别的目的。
虹膜识别本身技术优势
1）准确性
科学界的研究表明，虹膜识别的错误率远远低于其他生物特征如指纹、人脸、静脉等。两个不同虹膜产生足够导致错误匹配的相似代码的概率，理论上可以达到120万分之一，甚至达到500万分之一，这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。虹膜识别系统的性能非常优异，几乎适用于所有人。
2）安全性
虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。一个人的虹膜在发育成熟后终生不变，且具有极高的唯一性，因此，是一种安全性（密切量）极高的人体生物特征。另外，人眼的颜色由虹膜决定的，且虹膜不受眼球内部疾病的影响。
虹膜识别技术目前的缺陷
和大部分技术推向市场的初期类似，虹膜识别在目前的使用上也存在一定的局限性，这在一定程度上也使得它完全取代指纹识别或面部识别仍需时日。
首先，最明显的缺陷当属眼盲患者、尤其是眼球外伤患者是不能适用虹膜识别技术的。与此类似的是佩戴眼镜、佩戴美瞳等隐性眼镜的情况下，同样也不能进行虹膜信息的录入。在录入虹膜信息以及使用虹膜识别时还会受到环境光的影响，也就是说你在周围比较黑的地方或者是夜晚，使用虹膜识别就可能不那么方便了。
另外虹膜识别还有一个有效识别距离的问题。即便是你处在一个合适的光线环境下使用虹膜识别，手机也要与用户的眼睛保持在一个特定的距离范围内，两者的距离太远或太近都会影响虹膜识别的正常发挥。这对用户的使用体验会有一定的影响，不过相信也是可以在技术上攻克的。
最后，由于目前虹膜识别主要面向的是军工、银行等安全级别更高的应用场景，一般的厂商很难拥有大量可供虹膜算法自主学习的数据库，也就是大量的虹膜信息库。因此虹膜识别当前最多还只是进行一些简单的解锁内容，而所谓引爆手机市场、普及移动支付、进入大规模商业化应用，目前还为时尚早。
对虹膜识别技术的认识误区
由于普通大众对技术了解不深，加上一些影视产品的误导，造成虹膜识别出现许多不同解读，有一些甚至是误解。首先，并非所有扫描眼部的技术都叫虹膜识别。
1）眼纹识别、眼球识别、虹膜识别不是一回事
从取样方式来说，眼纹识别与眼球识别更加类似。眼纹识别与眼球识别其实是对眼白部分的信息进行提取与识别。这里要提取的是眼白部分的血管构成，对着镜子仔细看看，你就能看到自己眼白部分那些淡红色的小血管，通过高像素的前置摄像头捕获到这些血管还是完全没问题的。
而“虹膜识别”就是对我们瞳孔外边那一个圆环来进行信息数据的提取和识别，虹膜就像指纹一样有着明显个体差异。通常情况下，虹膜识别取景框中不是彩色画面，而是偏绿色的图像，就和市面上那些红外夜视仪拍摄下来的图像很近似。所以说，严格意义上的虹膜识别，是结合了红外与夜视摄像头来提取人眼信息的。
也就是说，眼纹识别、眼球识别(巩膜识别)都是针对眼白进行的识别，常被称作“巩膜识别”；而虹膜识别则是针对瞳孔外圆环部分的虹膜进行的识别。
2）简单的眼球摘取难以达到暴力认证的目的
一旦眼球脱离活体，就会立刻失去生物活性，那时瞳孔对于任何光照刺激都不再有缩放反应。所以正常的虹膜识别设备都会迅速检测到这种反应，并判断虹膜非活体，导致认证失效。
因此许多电影中将人眼球摘取后进行身份认证打开门禁的情景，在现实中是不太可能实现的。
潜力市场
随着各种生物识别技术的不断发展，生物识别技术在市场上的应用也日益增多。虹膜识别技术也正由最初的刑侦用途、门禁与考勤用途正逐步扩展到与人们日常生活息息相关的各个领域的各个方面。例如：人社领域养老保险待遇领取资格认证、金融领域VTM机实名开卡、教育领域考生身份认证、安防领域访客出入身份认证、卫生领域新农合医疗身份认证等。
1）金融行业
在银行系统中，将虹膜识别技术引入到自助发卡机、VTM等自助终端设备以及银行柜面、银行移动等运营环节，将是人脸识别之外的另一个应用潮流。
同时，随着近来移动支付的发展，大众对安全性的要求越来越高，虹膜支付近来的呼声也越来越高，加上虹膜识别硬件产品成本降低、趋于微型化、易于集成等发展趋势，三星、苹果等手机厂商正在计划或已经开始应用虹膜识别技术，相信凭借着高精准性，虹膜识别未来会在移动支付场景将迎来大爆发。
2）教育行业
教育行业一直以来最头疼的莫过于“花样百出”的替考了，如何科学有效的确认考生身份也成为教育机构亟待解决的问题，而虹膜识别技术本身具备较高的准确度和复杂性，因此将会给身份复制和仿冒带来较高的阻碍。从今年高考多地已经采用人脸识别技术与指纹识别技术来看，未来升级到虹膜识别的趋势非常明显。
3）社保行业
冒领、骗保等现象常见诸报端，而造成这种现象的根本原因就是参保人员身份认证问题，尤其是社保局为了照顾远距离、年龄大等特殊参保人员，允许亲属代领社保金，但这种善举却让很多不法分子钻了漏洞。为了便于参保人员实现资格认证，杜绝不法分子冒领、骗保，全国多地省份的社保局社保局纷纷借助指纹识别、人脸识别、虹膜识别等生物识别技术打造智慧社保。
结语
虹膜识别技术虽然依靠著名手机品牌三星彻底火了一把，但作为安防企业其实更应该理性看待这一技术的应用潜能与市场前景。目前来说，在手机上的应用更多被看作一种营销噱头，真正严肃的应用仍在于门禁、刑侦类较高级别和冷门的场所，不过此次更多大众了解到这一生物识别技术之后，将极有利于推动其向其它市场拓展。最后也需要注意，包括虹膜识别在内的所有的生物识别技术目前都难称完美，因此多模式结合应用，以及具体应用具体选择，将是目前以及未来一段时间内最为合理的技术应用形式。
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