Are Iris Scanning and Face ID Safe For Your Eyes?
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來源:中国安防展览网
虹膜即位於人眼表面黑色瞳孔,和白色鞏膜之間的圓環狀部分,包含很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等細節特徵。虹膜是人體中獨特結構之一,是唯一一個能從外面看到的內部器官,不會像指紋一樣存在磨損問題。在很多情況下,虹膜能夠成為唯一辨識個人身份的生物特徵。
18歲—65歲及以上的人指紋誤識率大約是0.8%,人臉誤識率大約 2%,而虹膜辨識可低至百萬分之一。
當下,人臉辨識與指紋辨識已經普及,為何與二者統稱為生物辨識技術三巨頭的虹膜識技術,卻遲遲未見消息?
使用端應用虹膜辨識動力不足
技術出身的人做成果,轉化工作常說的,就是:我的「產品」比你用的東西,在技術上要先進得多。然而,與想像中不同,市場首先考慮的,往往是成本和性價比。
對用戶來說,他為什麼需要你的新產品?如果他現有的產品還能用,並且還能解決主要問題,他就沒有用新產品的積極性。更何況,使用虹膜辨識技術,成本要比人臉或指紋辨識的成本高。
因此,目前指紋和人臉辨識在用戶端加速普及,在二者尚能滿足主要需求的情況下,很難有大批用戶選擇更換成,成本更高的虹膜辨識設備。
易用性有待提升
除使用成本外,虹膜辨識在易用性上也略有不足。用戶進行虹膜辨識時,需要將眼睛以一定的距離對準攝影機,過遠則不能辨識。
而廣受時髦人士歡迎的「美瞳」,對虹膜辨識來說,也是一項挑戰:美瞳會遮擋用戶黑眼球,導致設備無法看到虹膜上的紋路,而且市面上美瞳款式琳琅滿目,一一算法解決,也不太現實。同理,若眼鏡鏡片很髒,或有鏡面反射,會在虹膜紋理上造成一些斑點,阻礙辨識。儘管可以要求用戶摘下美瞳和眼鏡,但有損技術易用性。
技術難題尚待攻克
成也蕭何,敗也蕭何。虹膜特徵終身不變的特性,也預示著一旦丟失,就會失去,無法重新修改或者發佈模板來彌補損失。
系統虹膜圖像特徵數據庫中的海量數據,也對該技術的研究提出了很大挑戰,尤其在認證技術的正確匹配率、錯誤拒絕率、認證速度等,安全性目標苛刻要求下,更對該技術,是否能實現進一步發展的嚴峻考驗。這些安全性威脅的存在,正嚴重限制虹膜辨識技術的進一步發展。
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結語:綜上所述,雖然虹膜辨識技術,是將來身份辨識的重要方式,其在公共安全與行業應用方面,都有著很大的市場需求空間,但是受到核心技術、設備限制等原因,虹膜辨識行業要想取得突破性發展,實現和人臉辨識同樣的普及程度,還有很長一段路要走。
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