虹膜辨識技術並非這兩年才出現，大家在影視劇以及一些安防技術展會中也見到過其「身影」，甚至其實2015年虹膜辨識技術，就已經被日本富士通應用在了大眾型手機上，只不過由於種種原因未能成為潮流，大多數人也因此僅止步於「知道」這一技術，難稱「瞭解」。
近日借助著三星那款高顏值的NOTE7手機，虹膜辨識技術終於一炮而紅，徹底從小眾轉變為科技「紅人」，那麼你對虹膜辨識的瞭解到底有多少呢？相信閱罷此文，大家對於這一技術至少會有更為全面和深入的理解。
虹膜辨識的由來
從產生歷史來說，虹膜辨識的相關理論最早始於 1930 年代，但直到1990 年代才開始商業化應用；而真正將方法付諸實施、研究出虹膜編碼、比較的數學算法之人，則是劍橋大學John Dargman博士，被業內稱作是虹膜辨識算法理論的開創者。
虹膜辨識的原理
虹膜辨識技術是通過一種近似紅外線的光線，對虹膜圖案進行掃描成像，並通過圖案像素位的異，或操作來判定相似程度。虹膜辨識過程首先需要把虹膜，從眼睛圖像中分離出來，再進行特徵分析。
虹膜辨識技術的過程，一般來說分為：虹膜圖像獲取、圖像預處理、特徵提取和特徵匹配四個步驟。
·虹膜圖像獲取是指使用特定的數位攝影器材，對人的整個眼部進行拍攝，並將拍攝到的圖像，通過圖像截取卡傳輸到電腦中儲存；
·圖像預處理是指由於拍攝到的眼部圖像，包括了很多多餘的訊息，並且在清晰度等方面不能滿足要求，需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作；
·特徵提取是指，通過一定的算法，從分離出的虹膜圖像中，提取出獨特的特徵點，並對其進行編碼；
·最後，特徵匹配是指根據特徵編碼，與數據庫中事先儲存的虹膜圖像特徵，編碼進行比對、驗證，從而達到辨識的目的。
虹膜辨識本身技術優勢
1）準確性
科學界的研究表明，虹膜識別的錯誤率遠遠低於其他生物特徵如指紋、人臉、靜脈等。兩個不同虹膜產生足夠導致錯誤匹配的相似代碼的概率，理論上可以達到120萬分之一，甚至達到500萬分之一，這也是目前已知的所有生物識別技術中最為精確的。虹膜辨識系統的性能非常優異，幾乎適用於所有人。
2）安全性
虹膜是瞳孔周圍的環狀顏色組織，它有豐富而各不相同的紋理圖案，構成了虹膜辨識的基礎。一個人的虹膜在發育成熟後終生不變，且具有極高的唯一性，因此，是一種安全性（密切量）極高的人體生物特徵。另外，人眼的顏色由虹膜決定的，且虹膜不受眼球內部疾病的影響。
虹膜辨識技術目前的缺陷
和大部分技術推向市場的初期類似，虹膜辨識在目前的使用上也存在一定的局限性，這在一定程度上也使得它完全取代指紋辨識或臉部辨識仍需時日。
首先，最明顯的缺陷當屬眼盲患者、尤其是眼球外傷患者，是不能適用虹膜辨識技術的。與此類似的是佩戴眼鏡、佩戴美瞳等隱性眼鏡的情況下，同樣也不能進行虹膜訊息的錄入。
在錄入虹膜訊息，以及使用虹膜辨識時，還會受到環境光的影響，也就是說你在周圍比較黑的地方或者是夜晚，使用虹膜辨識就可能不那麼方便了。
另外，虹膜辨識還有一個有效辨識距離的問題。即便是你處在一個合適的光線環境下，使用虹膜辨識，手機也要與用戶的眼睛保持在一個特定的距離範圍內，兩者的距離太遠或太近，都會影響虹膜辨識的正常發揮。這對用戶的使用體驗會有一定的影響，不過相信也是可以在技術上攻克的。
最後，由於目前虹膜辨識主要針對的是軍工、銀行等安全級別更高的應用場景，一般的廠商很難擁有大量可供虹膜算法自主學習的數據庫，也就是大量的虹膜資料庫。因此虹膜辨識當前最多還只是進行一些簡單的解鎖內容，而所謂引爆手機市場、普及行動支付、進入大規模商業化應用，目前還為時尚早。
對虹膜辨識技術的認識誤區
由於普通大眾對技術瞭解不深，加上一些影視產品的誤導，造成虹膜辨識出現許多不同解讀，有一些甚至是誤解。
首先，並非所有掃描眼部的技術都叫虹膜辨識。
1）眼紋辨識、眼球辨識、虹膜辨識不是一回事
從取樣方式來說，眼紋辨識與眼球辨識更加類似。眼紋辨識與眼球辨識其實是對眼白部分的訊息，進行提取與辨識。這裡要提取的是眼白部分的血管構成，對著鏡子仔細看看，你就能看到自己眼白部分，那些淡紅色的小血管，通過高像素的前置攝影機，捕獲到這些血管還是完全沒問題的。
而「虹膜辨識」就是對我們瞳孔外邊，那一個圓環，來進行資訊數據的提取和辨識，虹膜就像指紋一樣有著明顯個體差異。通常情況下，虹膜辨識取景框中不是彩色畫面，而是偏綠色的圖像，就和市面上那些紅外夜視儀拍攝下來的圖像很近似。所以說，嚴格意義上的虹膜辨識，是結合了紅外與夜視攝影機，來提取人眼訊息的。
也就是說，眼紋辨識、眼球辨識(鞏膜辨識)都是針對眼白進行的辨識，常被稱作「鞏膜辨識」；而虹膜辨識則是針對瞳孔外圓環部分的虹膜進行的辨識。
2）簡單的眼球摘取難以達到暴力認證的目的
一旦眼球脫離活體，就會立刻失去生物活性，那時瞳孔對於任何光照刺激都不再有縮放反應。所以正常的虹膜辨識設備都會迅速檢測到這種反應，並判斷虹膜非活體，導致認證失效。
因此許多電影中將人眼球摘取後，進行身份認證打開門禁的情景，在現實中是不太可能實現的。
潛力市場
隨著各種生物辨識技術的不斷發展，生物辨識技術在市場上的應用也日益增多。虹膜辨識技術也正由最初的刑偵用途、門禁與考勤用途，正逐步擴展到與人們日常生活息息相關的各個領域的各個方面。
例如：人社領域養老保險待遇領取資格認證、金融領域VTM機實名開卡、教育領域考生身份認證、安防領域訪客出入身份認證、衛生領域新農合醫療身份認證等。
1）金融行業
在銀行系統中，將虹膜辨識技術引入到自助發卡機、VTM等自助終端設備，以及銀行櫃面、銀行行動等營運環節，將是人臉辨識之外的另一個應用潮流。
同時，隨著近來行動支付的發展，大眾對安全性的要求越來越高，虹膜支付近來的呼聲也越來越高，加上虹膜辨識硬體產品成本降低、趨於微型化、易於整合等發展趨勢，三星、蘋果等手機廠商正在計劃或已經開始應用虹膜辨識技術，相信憑借著高精準性，虹膜辨識未來會在行動支付場景將迎來大爆發。
2）教育行業
在對岸中國，教育行業一直以來最頭疼的莫過於「花樣百出」的替考了，如何科學有效的確認考生身份，也成為教育機構亟待解決的問題，而虹膜辨識技術本身具備較高的準確度和複雜性，因此將會給身份複製和仿冒帶來較高的阻礙。從今年高考多地已經採用人臉辨識技術與指紋辨識技術來看，未來升級到虹膜辨識的趨勢非常明顯。
3）保險福利行業
冒領、騙保等現象常見諸報端，而造成這種現象的根本，原因就是參保人員身份認證問題，尤其是社保局為了照顧遠距離、年齡大等特殊參保人員，允許親屬代領社保金，但這種善舉卻讓很多不法分子鑽了漏洞。為了便於參保人員實現資格認證，杜絕不法分子冒領、騙保，全國多地省份的社保局社保局紛紛借助指紋辨識、人臉辨識、虹膜辨識等生物辨識技術打造智慧社保。
結語
虹膜識別技術，雖然依靠著名手機品牌三星徹底火了一把，但作為安防企業其實更應該理性看待這一技術的應用潛能與市場前景。
目前來說，在手機上的應用更多被看作一種營銷噱頭，真正嚴肅的應用仍在於門禁、刑偵類較高級別和冷門的場所，不過此次更多大眾瞭解到這一生物辨識技術之後，將極有利於推動其向其它市場拓展。
最後也需要注意，包括虹膜辨識在內的所有的生物辨識技術，目前都難稱完美，因此多模式結合應用，以及具體應用具體選擇，將是目前以及未來一段時間內，最為合理的技術應用形式。
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