什么是虹膜识别

首先，系统会在眼睛图像中定位虹膜的内外边界（瞳孔和虹膜边缘）。然后，它会检测并排除遮挡虹膜部分区域的眼睑、睫毛和高光反射，只包含虹膜的像素集合会被归一化处理，以补偿瞳孔扩张或收缩的影响。

归一化后的虹膜图案会被分析以提取编码信息，用于比较两个虹膜图像的不同之处。我们通常采用 Gabor 小波变换来提取虹膜的局部振幅和相位信息，大部分振幅信息会被丢弃，2048 位的虹膜模板主要由相位信息（Gabor 小波投影的复数符号位）组成。这确保了模板不受光照变化或相机增益的影响，有利于生物特征模板的长期使用。

为了识别或验证身份，采集的虹膜模板会与数据库中存储的模板进行比较。如果汉明距离低于决策阈值，则可以确定为同一个人，因为不同个体虹膜模板中如此多位的偶然匹配在统计学上极其不可能出现的，这得益于虹膜模板的高熵性。

在进行大规模人群交叉比对时，虹膜识别能够避免"碰撞"（误匹配）的发生，具有非常低的误匹配率，这是其主要优势之一。虹膜是一种内部器官，受到很好的保护，不会像指纹那样因为某些体力劳动而难以识别。虹膜的细微纹理是在胚胎时期随机形成的，即使是遗传相同的个体，虹膜也是独一无二的。这种独特性和可靠性使虹膜识别成为一种非常安全的生物识别技术。虹膜识别模板基本不受光照或相机增益变化的影响，因此具有长期可用性。这种长期稳定性是虹膜识别技术的又一重要优势。虹膜识别可以在远达 10 米的距离上进行，甚至可以在实时摄像机画面中完成识别，为诸如自动化边境检查等应用提供了便利。这种便捷性使虹膜识别技术在许多场景下都具有应用前景。

虹膜识别系统在距离超过 1-2 米或被识别对象不配合的情况下，很难获取高质量的虹膜图像，这严重限制了其应用场景。

不同的光照条件会影响虹膜图像的质量，从而降低识别的准确性。因此虹膜识别系统需要在恒定的光照环境下工作，以确保良好的性能表现。

一些商用虹膜识别系统可能被高质量的人脸照片所欺骗，这使得它们不适合用于无人值守的门禁控制等场景。此外，虹膜识别技术也可能被政府滥用来追踪公民，引发隐私争议。

与密码或近距离卡等其他生物识别系统相比，虹膜识别系统的部署和维护成本通常更高，这在一定程度上限制了其推广应用。