虹膜识别为什么那么快，为什么说虹膜识别不太可能取代指纹识别

来源：整理时间：2023-09-04 08:26:35 编辑：安防经验手机版

1，虹膜识别速度快吗现在可以应用在哪些方面呢

速度快，识别速度<1s。主要应用于公共安全、虹膜识别移动终端、金融银行领域虹膜识别身份认证、虹膜识别门禁、矿山人员虹膜识别安全。中科虹霸在国际虹膜识别算法大赛获得一等奖。

虹膜识别速度快吗现在可以应用在哪些方面呢

2，为什么说虹膜识别不太可能取代指纹识别

尽管在安全性上，虹膜识别可能能够胜过指纹识别，但是需要明确的是，指纹识别在当下的流行，不仅仅在于它让设备更安全，更在于它在易用性上也达到了一定高度。就拿 iPhone 来说，其将 Touch ID 模块直接做在 Home 键里，按压即可实现解锁。这对用户而言不存在什么学习成本，直接上手就能用，并且实体键设计让用户甚至在黑暗环境和手机放在口袋里时，仍然可以快速实现解锁。而虹膜识别在易用性上则有点问题。首先它需要你的眼睛对准手机摄像头，并且要保证一定的距离（实测距离需要在30公分左右，过远则不能识别）。这就对握持姿势有一定的要求，不像指纹识别那么方便。除此之外，虹膜识别的成功几率还和环境光线、眼部遮挡有一定关系。虽然现阶段 Lumia 950 已经可以实现在暗光环境下和佩戴墨镜的前提下成功识别，但是仍然存在着较高的延迟和较低的成功率等问题，解锁速度仍达数秒。而反观部分指纹识别手机的解锁速度已经达到了 0.5 秒甚至更低，这就使得虹膜识别在「快准稳」三个要素方面，都不如指纹识别来的方便。更主要的是，部分搭载虹膜识别的手机为了便于用户验证，还会专门设计两个定位框来引导用户对准眼部。这点就好像当年的人脸识别一样，初衷是好的，但是在大部分场合当中，把手机举起来以对准眼睛和面部的举动还是显得有些浮夸（另一个例子就是语音识别）。偶尔玩玩可以，实际体验比指纹识别还是差了很大一截。

为什么说虹膜识别不太可能取代指纹识别

3，虹膜识别有哪些特性有行业专家详细介绍一下吗

识别速度很快,小于1秒,应用在安全级别比较高的场所,监狱,银行,机房,实验室,或者不适合人脸,指纹识别的场所,工地,煤矿,海关机场出入境.唯一性高由信息组合的复杂性决定。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理也不相同。稳定性高虹膜纹理在胎儿7个月时已经形成，出生6—18个月后终身不变，不随年龄、职业、生活方式的变化而变化，不被污染，不会磨损，不因疾病改变纹理结构。抗欺骗性强不能人工仿造或手术仿造他人虹膜组织，使用克隆技术也不能复制。虹膜不留印迹，不会因痕迹残留导致他人非法获取特征信号。可采集性强虹膜具有可见外形，可从一定的距离处采集信号，不需用户接触设备，可在无光照情况下进行采集。

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4，都是刷眼虹膜识别与眼纹识别有何不同

　　【IT168 评测】月初刚刚发布的三星Galaxy Note7以其秒开的虹膜识别功能引发了众多网友的关注，国行版的三星Galaxy Note7也将于今晚发布。而在此之前，Lumia950/950XL以及富士通Arrows NX F-04G也均支持虹膜识别，另外一方面近两年国产厂商也有不少推出了具有眼纹识别(有些厂商为眼球识别功能，以下统称眼纹识别功能)的手机，例如vivo X5 Pro、nubia布拉格S、中兴天机等等。那么既然都是刷眼，目前手机上的“稀有物种”虹膜识别与较为常见的眼纹识别有什么不同呢?今天小编就来带你一探究竟。　　简单来说虹膜识别与眼纹识别最本质的区别就是：在原理上两者识别的区域完全不同。虹膜识别顾名思义识别的是眼睛的虹膜部分，而眼纹识别则是识别眼睛的巩膜部分。通俗的说，虹膜识别是识别“黑眼仁儿”的纹理，眼纹识别则是识别“眼白”的血管排布情况。▲虹膜识别与眼纹识别进行识别的区域完全不同　　识别技术　　目前手机上见到的眼纹识别基本都是来自于美国EyeVerify公司的Eyeprint技术，EyeVerify表示该技术只要摄像头不低于100万像素即可拍清楚巩膜的血管分布情况。另外人的眼球会因为过敏、熬夜等种种原因发生充血的状况，但这些并不会影响巩膜上血管排布。　　现有搭载了虹膜识别的手机的这三款机型有一个共同的特点就是：除了普通的前置摄像头之外，还配备了红外LED以及虹膜识别摄像头。首先前置摄像头确定用户的眼睛位置，然后红外LED发射红外线，虹膜识别摄像头透过红外线获取虹膜图案信息，与预先设置存储的虹膜新机进行比对。但三家在最关键的识别算法上均采用了各自专属的技术，这也使这三款机型在虹膜识别上呈现的效果不同(具体不同的技能点详见下页“各种特殊场景使用情况”)。　　无论是虹膜还是巩膜都具有很高的唯一性，即使是双胞胎也不相同。不过虹膜识别在容错率、信息量以及稳定性方面相比眼纹识别优势明显，不过技术门槛和成本更高一些，这也是现在虹膜识别手机相对于眼纹识别手机较少，并且仅运用于高端旗舰机型的原因。　　录入方式　　由于识别区域的不同，虹膜识别与眼纹识别在录入方式上也有所不同。眼纹识别录入的为“眼白”部分，因此在录入时需要按照提示左看看右看看，基本上一次录入下来已经把四周都看遍，为了获取更完整的巩膜血管分布情况，同时也避免了使用图片的情况出现。　　虹膜识别因为是识别虹膜部分，因此录入时需要盯着屏幕几秒，整体录入过程相当快。那么录入完样本之后我们一起来看下虹膜识别与眼纹识别在使用上有何不同。　　夜晚识别　　既然都会用到利用前置摄像头，那么夜晚能否使用。虽然如果仅从原理上讲，眼纹识别仅利用前置摄像头，在晚上应该无法使用。但在实际使用中，采用眼纹识别功能的厂商们显然也考虑到了夜晚的使用场景，于是在使用眼纹识别时会利用屏幕对眼睛“打光”，但是夜晚的识别速度势必会受到影响。　　而虹膜识别由于有红外LED的加持，所以夜晚识别不在话下。那么自然会有一个问题就是：虹膜识别用太多的话会不会伤眼睛?　　需要说明的是，一般用于虹膜识别的红外线波长在700-900纳米之间，能量小，低于国际安全标准，对眼睛几乎没有伤害。使用10万次的辐射小于打1分钟电话，光照强度跟自然光差不多。　　眼镜、美瞳、墨镜识别　　现在戴眼镜的人越来越多，比如一组8个人里只有1个人不戴眼镜!然而不论由于框架眼镜存在反光的问题，因此佩戴框架眼镜对两种识别方式的速率多少都有些影响。不过如果是隐形眼镜的话，对眼纹识别完全没有影响，对虹膜识别也是因为反光而可能会有影响。▲眼镜反光这可就尴尬了　　至于爱美女生戴的美瞳，只能说要是带美瞳的话就还是老老实实地指纹识别吧。这主要是佩戴美瞳可以让眼睛的“黑眼仁儿”看起来更大一些，因此会盖掉一部分眼白，将会导致眼纹识别失败。另外美瞳自身带有图案，必然会影响虹膜识别对虹膜本身图案的识别。　　而如果戴了墨镜的话，眼纹识别是指定用不了的，因为前置摄像头想透过墨镜去看清“眼白”的血管分布几乎是不可能的。而虹膜识别的话就得依不同的算法来看了。　　前面我们说过目前搭载了虹膜识别功能的三款手机在最关键的识别算法上均采用了各自专属的技术。在软件算法上富士通与三星都更倾向于解锁速度，因为相对于成熟的指纹识别，虹膜识别的解锁速度确实稍显慢了点儿，不过尽管富士通Arrows NX F-04G是全球首款支持虹膜识别的手机，它的解锁速度还是相当令人满意的；而三星Galaxy Note7作为最新款支持虹膜识别的手机，在解锁速度上更是达到了新的高度，不戴眼镜的同事在实际体验中，甚至有多次在屏幕上还没来得及出现对准眼睛的框就成功解锁进入桌面。不过如此快的解锁速度是对于不带眼镜的朋友，Note7的虹膜识别算法对戴眼镜的朋友就没那么友好了，解锁成功率较低。至于富士通Arrows NX F-04G对于戴眼镜的准确率，由于该机未在国内上市加上小编看不懂日语暂时无法查证。▲Lumia950XL墨镜解锁　　而Lumia950的识别算法就是不同路线了，解锁速度略慢，大约在两秒左右。然而点亮了几个神奇的技能点，对戴眼镜的朋友也还是比较友好，解锁成功率较高，另外经外媒实测，就算戴着墨镜Lumia950 XL也能够进行解锁，解锁时间与一般情况下几乎无差异。

5，虹膜识别的原理是什么

虹膜解锁的原理是什么简单问题简单答，下面我们针对虹膜解锁，进行一个简单的拓展，感兴趣的朋友可以继续往下看。一、虹膜识别的由来与简介虹膜识别的方法最早由美国的眼科医生Leonard Flom 和 Arin Safir在1987年提出来的。虹膜识别的算法是由剑桥大学John Dargman博士研究出来的。他提出了对虹膜进行编码、比较的数学算法。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。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。理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。虹膜识别因为设备复杂，扫描距离短（一般要求在7英寸范围以内），以及使用者心理上对健康的担心，而未能在民用市场大量使用。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。虹膜是与视网膜不同的概念，它存在于眼的表面（角膜下部），是瞳孔周围的有色环行薄膜，人眼的颜色就是由虹膜决定的，不受眼球内部疾病的影响。虹膜读取装置主要是摄像机，只要眼睛正视摄像头就可完成信息读取。它的特点是不需要接触识读设备，但也需人体配合（不能闭眼，侧面对摄像机）才能摄取有用信息，因不便严格规定人的位置，系统的误识率很低，拒识率则较高。虹膜作为特征的另一优势是不易仿造，但环境条件的限制，在安全防范系统中应用尚不普遍。二、基于虹膜的人体特征识别方法研究虹膜识别技术的一般过程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。获取眼部图像本文的虹膜图像摄取装置如所示，采用的是卓为（SOVIC）SP-313 摄像头。该摄像头采用的是最新CCD效果的CMOS感光芯片，图像分辨率为 35万像素（640×480 无软件插值），内置低照度的辅助光源，能最大限度减少对人眼的刺激，使用时配以人工暗室，使人的眼部图像更清晰、明亮。是本设计采用的摄像头获取到的人眼部图像。虹膜图像摄取装置获取到图片数据后，只需要将其按照一定的图片格式写入文件，即可完成需要的眼部图像在计算机中的存储。本文程序中采用的是BMP格式的图像文件，因为BMP图像文件存储的图像数据没有经过压缩，方便以后对图像进行的预处理。人的眼部图像眼部图像的预处理BMP图像文件格式主要有1、4、8、16、24和32位等图像格式。32位BMP图像文件格式表示该图像有232种颜色，图像中的每个像素用32位表示，一般情况下该文件格式没有调色版，32位中的最高8位保留，其余8位表示红色，8位表示绿色，8位表示蓝色。8位BMP图像文件表示该图像有256种颜色。图像中的每个像素用8位表示，并用这8位作为索引在彩色表中查找该像素的颜色，8位BMP图像一般也叫做灰度图像。在本文获取到的图像是32位的彩色BMP图像。32位的彩色图像存储的图像色彩数据较多，图像文件的尺寸也较大。但是从本文图像识别的要求来看，这些都是不必要的，因此有必要将其转换为8位的灰度图像。转换公式如下所示。其中Gray （i， j）为转换后的黑白图像在（i， j）点处的灰度值，由于公式中绿色所占的比重最大，所以转换时可以自接使用G值作为转换后的灰度。转换后的灰度图像如所示。从图像上看与 32 位RGB 图像没有大的不同，但是图像文件的尺寸从1.17Mb缩小到了301Kb。人眼部图像的灰度图像将获取到的眼部图像转换为灰度图像之后，还需要对灰度图像进行去噪声处理。本文采用的是空域法中的加权均值滤波，它是用一个有奇数点的滑动窗口在图像上滑动，将窗口中心点对应的图像像素点的灰度值用窗口内的各个点的灰度值的平均值代替，如果滑动窗口规定了在取均值过程中窗口各个像素点所占的权重，也就是各个像素点的系数。提取虹膜图像此过程需要读取眼部图像的数据，检测虹膜图像的内外边缘，提取内圆圆心坐标及短半径，再求出虹膜长半径，建立极坐标系，分离虹膜图像，最后进行特征提取。和眼睛的其他部分相比，瞳孔的灰度值要小得多，也就是颜色要暗得多，而且在灰度级上有一个明显的突变，也就是说在瞳孔的灰度级要比其他部分的灰度级“黑得多”。因此，可以充分利用这个特性，对图 2进行直方图分析，结果如图 4所示。灰度直方图对计算结果可以得出，图像灰度值从 62 开始，且图中存在若干个峰值点。我们已知瞳孔的颜色最暗，因此可以判定第一个波峰为瞳孔的灰度分布。具体观察第一个峰值，其基本呈正弦函数状分布，以72为波峰（值：884），左侧62（值：0）为波谷，1/4 周期为10。据此，我们确定右侧的波谷为 82。根据分析结果，对图 4进行二值化，阈值为 82，可以求出虹膜的长半径，如所示。虹膜长半径三、手机虹膜识别手机应用虹膜解锁是否实用既然前面网友问到了是否靠谱的问题，那么我们就接着这个问题来延伸着谈一谈，不考虑技术问题，如果虹膜解锁能够克服环境的影响，那么将其应用在手机中还是比较实用的。如果可以实现百分百的识别，从生物特性来说，虹膜解锁，要比指纹扫描更加安全，理论上来说，只有DNA才能超过它。在人体生物特征识别领域，认假率是十分重要的指标，它的数值越低，就代表识别越精确，也就越能减少出错的可能性。虹膜识别的认假率为1/1500000，而TouchID的认假率为1/50000。而从唯一性来说，当人到两岁以后，人类眼睛的虹膜就几乎不会再发生变化，所以将虹膜作为“密码”有着更好的“长期安全性”。能否取代指纹识别既然虹膜解锁认假率如此之高，看起来如此安全，那么可能就会有很多朋友提问了，虹膜解锁究竟能否取代指纹识别呢？其实这是一个开放性的问题，毕竟目前在手机领域，指纹识别都还没有真正的普及，对于识别率还没有真正达标的虹膜解锁，我们更不好去为它的未来下定论。