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虹膜识别：一米开外扫一眼，百万人中识身份
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2020-05-07 12:05
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生物特征识别是目前最为方便与安全的识别技术。它不需要随身携带任何证件，记住任何密码，是一种方便、快捷、可靠的识别方法。生物特征识别是通过人体所固有的生理特征或行为特征对个人身份进行鉴定的技术。常见的生物特征有指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸形、声音、笔迹、DNA、人体气味等。其中，虹膜识别是一种重要的个人身份识别手段。视频中可以了解到，人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。它和指纹，人脸等常见的生物特征相比虹膜识别准确度更高，误识率更低，无需重复注册，非接触式，极难伪造等优点。比如对指纹识别来说，伤痕，干燥、污渍、甚至长时间游泳都可能影响识别效果。而人脸识别则容易受到光线、年龄、肤色、姿态、表情、妆容等多方面因素影响。虹膜识别技术目前在海关，机场、军事等安防领域推广普遍。虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生，十分科幻神秘，又比较常见的感知识别技术，我们常常在科幻作品中看到它。虹膜识别技术号称是最精准最不可作伪的感知识别技术，这就更增添了它的神秘感。虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。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。每个人具有独一无二的虹膜纹理，即使同一个人的左右眼或者同卵双胞胎，其虹膜纹理也有显著差异。虹膜纹理在人胚胎发育的第三个月到第八个月行程，终生稳定。虹膜是一个外部可见的内部器官，可以实现非接触图像采集，使用方便，卫生。在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。从科学的角度来讲，目前没有一种生物识别技术能达到100%的识别率，虹膜识别当前面临最大的难题之一就是美瞳，隐形眼镜。
美瞳会把黑眼球遮挡起来，导致设备无法看到虹膜上的纹路。而且现在美瞳款式太多，无法一一用算法来解决。远距离虹膜识别常应用于机场港口检查，驾驶员身份识别，考勤打卡，无人超市等领域有着广泛应用，甚至未来在电梯的广告间都可以安装此类设备，根据人眼神停留的情况进行精准的广告推送。
