浅谈虹膜识别技术

                                           浅谈虹膜识别技术

 一、时代背景  

       在如今这个信息高速流通的时代，信息的传播与交互已然变得急速与快捷。 通过互联网，人们每天随时随地就可以收到世界各地的咨询。在深深受惠于网络的便利之后，现如今人们开始关注于自我私密信息的保护，因为没有人希望自己的秘密被公布于天下。由于人们已经脱离保存实物档案的时代，因此在大环境的驱使下，各类应用于现代电子产品上的私密保护措施应运而生。从初期的密码锁、图案锁，到后来的指纹锁，再到现在的面部识别。随着技术的不断更新，保密级别也越来越高。而我在此就是想简略的谈论一下一种我认为可能是未来主流的电子设备隐私保护措施——虹膜识别技术。

 

二、概述

        虹膜识别是一种生物特征识别的自动化方法，它利用数学模式识别技术对人眼虹膜的一个或两个虹膜的视频图像进行识别，其复杂的模式是独特的、稳定的，并且可以从一定距离就可以识别到虹膜。（而视网膜扫描是一种不同的、基于眼睛的生物识别技术，它利用人视网膜血管上的独特模式，常常与虹膜识别混淆。）

        虹膜是一种在眼睛瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，不存在两个一样的虹膜。

        而虹膜识别技术就是利用微细近红外照度的摄像机技术，获取虹膜表面可见的细节丰富的、结构复杂的图像。由数学和统计算法从这些模式编码的数字模板中识别到底是某个人或者是伪装成该个人的人。

        注册模板的数据库由匹配器引擎以每秒每(单核)CPU数百万个模板的速度搜索，错误匹配率非常低。为了方便起见，世界上几个国家的几亿人注册了虹膜识别系统，例如如免护照自动越境程序和一些国家的身份识别程序。虹膜识别的关键优点，除了匹配速度快和对错误匹配的极端抵抗力外，还在于虹膜作为一个内部受保护但外部可见的眼睛器官所拥有的稳定性。

        在包括指纹识别在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是现如今最方便和精确的一种。未来在安防、国防、电商等领域的应用中，虹膜识别技术必然会作为重点应用与发展。这种趋势已经开始在全球各地的各种应用中逐渐显现，因此虹膜识别技术的市场应用前景非常广阔。

 

三、原理及其背景

       虹膜识别技术主要通过红外图像获取虹膜信息以用于识别。

        所有公开部署的虹膜识别系统，在受到电磁波频谱的近红外波段(近红外:700-900 nm)的光照射时，都能获得虹膜的图像。世界上大多数人都有“深褐色的眼睛”，这是人类最主要的表型，大众波段下眼睛纹理不太明显，但近红外波段下眼睛看上去结构丰富。此外，使用近红外光谱还可以阻挡来自明亮环境的角膜镜面反射，从而只允许那些来自窄带光源的近红外波长进入虹膜相机。

        虹膜黑色素，又称色团，主要由两个不同的非均质大分子组成，分别为真黑素(棕黑色)和褐黑素(黄红色)，它们在近红外光谱中较长的波长下的吸光度可以忽略不计。然而，在大众光谱中波长较短的情况下，这些色素团会被激发并产生丰富的图案。Hosseini等人对这两种成像方式进行了比较。提出了一种新的大众虹膜图像特征提取编码方法，为多模态生物识别系统提供了一种新的方法。

 

四、识别过程

        虹膜识别就是通过对比分析虹膜图像的不同特征与数据库中储存特征的相似程度来确定被识别者的身份。虹膜识别技术过程一般来说包含以下四个步骤：

1．虹膜图像获取

        使用特定的摄像器材（主要是红外）对人整个眼部进行拍摄，并将所得图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。

2．图像预处理

        对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。

        虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。

        虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到虹膜识别系统中设置的标准尺寸。

        图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。

3．特征提取

       采用特定的算法从处理之后的图像中提取出虹膜识别所需的不同特征点，然后对这些特征进行编码。

4．特征匹配

       将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配对比，然后通过分析相似程度来判断是否为相同虹膜，最后输出识别结果。

 

五、优缺点

1.优点

     （1）虹膜是一个内部器官，被高度透明和敏感的眼角膜周全保护，因此很难受到损害和磨损。这就将其与指纹区分开来，后者在多年从事某些体力劳动后很难被识别。

     （2）虹膜大部分是扁平的，它的几何形状仅由两块支配瞳孔直径的互补肌(括约肌和瞳孔扩张肌)控制，这就使虹膜的形状比脸的形状更容易检测。

     （3）虹膜具有唯一性，就像在胚胎孕育过程中被随机确定的指纹一样，也是独一无二的。然而，在这些虹膜和指纹的形成过程中，有很多因素会导致两者的错误匹配几率极低。即使是基因相同的个体(以及相同个体的左眼和右眼)也有完全独立的虹膜纹理。

     （4）虹膜识别不需要物理接触，在远距离即可进行，因为虹膜扫描类似于拍照，可以在10厘米到几米远的范围内进行，不需要被识别的人触摸任何设备（不同于指纹识别）。而进行视网膜扫描,眼睛必须非常接近一个目镜(如显微镜）以进行识别。

     （5）虽然有一些医疗和外科手术可以影响虹膜的颜色和整体形状，但虹膜的精细结构在术后几十年里仍然非常稳定。事实上，一些虹膜识别在术后30多年依旧成功。

     （6）虹膜识别在清晰的隐形眼镜、眼镜和非镜像太阳镜下仍然可以正常工作。

 

2.缺点

     （1）许多商用虹膜扫描仪很容易被高质量的虹膜或人脸图像所欺骗。

     （2）扫描仪通常很难调整，而且对于不同身高的一群人，连续使用会变得相当麻烦。

     （3）虹膜识别的精度会受到光线变化的影响。

     （4）虹膜扫描仪比其他生物识别技术、密码等安全系统要昂贵得多。

     （5）虹膜识别很难在超过几米的距离上进行。

     （6）与其他摄影生物识别技术一样，虹膜识别容易受到图像质量差的影响，导致识别正确率下降。

     （7）某些专业人士可以利用数据库内储存的虹膜数字编码生成图像来欺骗虹膜扫描仪。而罪犯可以利用这个漏洞盗取他人的身份。

     （8）白内障可以改变虹膜纹理，使虹膜识别不再可行，或增加被误拒绝的概率。

 

六、应用

        从2001年起，在荷兰阿姆斯特丹史基浦机场，虹膜识别系统通过Privium计划，允许快速、免护照的边境安全通行。

        IrisGuard公司首次在虹膜自动取款机上取款。

        约旦哈希姆王国——2009年，IrisGuard在开罗安曼银行(Cairo Amman Bank)部署了世界上第一台可操作的虹膜自动柜员机(ATM)。

        2011年开始，谷歌就使用虹膜扫描仪来控制对数据中心的访问。

        2015年5月28日，富士通发布首款虹膜扫描智能手机ARROWS NX F-04G。

        2015年年中，肯尼亚教育科学技术部为了给所有上课(点名)或校车(上下车)的学生提供准确的出勤跟踪，使用了虹膜生物识别系统。

        2015年底，微软推出了两款Lumia手机(Lumia 950和Lumia 950 XL)，采用虹膜扫描来验证用户身份。

        2018年3月，世界粮食计划署(WFP)首次在乌干达的粮食分配系统中部署虹膜识别系统。

 

七、总结

        尽管虹膜识别技术现在还不成熟，并且存在着自己的缺陷，但它仍是当前安全性仅次于DNA的生物特征识别技术，而其识别速率却要远远强于DNA识别。虹膜识别的缺点并不是不能克服，只要相关技术得以发展与成熟，就可以解决它的大部分缺陷。退一步来说，即使现在将它应用于某些特定的设备上，它也足够安全与快捷。只需加以发展，虹膜识别必将发挥出它所拥有的的巨大作用，成为安全保卫，隐私保护行业极其重要的一环。