微软与谷歌为何力推虹膜识别技术？ - 安防知识网

大多数人对虹膜识别的第一印象仍然停留在好莱坞大片中，事实上虹膜识别已经渗透到我们的生活中，相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。在指纹和人脸识别之外，这门生物识别技术不可忽略。

　　编者按：指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟，也正在被应用到更丰富的场景，逐渐改变我们生活的方方面面。但在大多使用场景中，很多人发现原来指纹可以复制，双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚……某种程度上对指纹识别、人脸识别的安全性提出了挑战。

　　技术永远存在bug，那么要实现精准识别，还能通过什么样的不可替代的生物体特征?答案可能是虹膜识别。

　　人类一直有一个关于“精准身份识别”的梦想，人脸、指纹、虹膜这些不可替代的生物体特征陆续被技术所用。指纹识别、人脸识别的准确度受到质疑的时候，不得不提到虹膜识别。虹膜识别，可能是一项更具有安全性的技术。

　　一

　　先做个普及，到底什么是虹膜识别：

　　简单来说，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，是眼球中瞳孔周围的深色部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节特征。

　　而平时我们常见的近视眼、白内障、红眼病对虹膜也完全不会造成破坏，这些特征决定了虹膜特征以及身份识别的唯一性。

　　虹膜识别技术则是人体生物识别技术的一种，被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，可用于未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用。

　　基于虹膜扫描的身份识别理论最早始于 1930 年代，直到 1990 年代才开始商业化应用，虹膜识别算法程序的开发者是一位名叫 John Daugman 的美国数学家，他被业内称作是虹膜识别算法理论的开创者。

　　虽然虹膜识别这项技术并不稀奇，但大多数人对虹膜识别的第一印象仍然停留在好莱坞大片中，事实上虹膜识别已经渗透到我们的生活中，今年5月在日本运营商NTT DoCoMo举办的新机发布会上，富士通便推出了搭载虹膜识别技术的新款机型Arrows NX F-04G，这也是全球首款量产的具备虹膜识别技术的智能手机。

　　国内厂商中，中兴天机3和 Vivo X5 Pro，也都配备了眼纹识别技术，但注意眼纹识别与虹膜识别有着巨大的差异，无论是安全等级和识别率都比虹膜识别低，不过 Vivo 和中兴在产品上配备眼纹识别，也意味着手机厂商开始尝试指纹、人脸识别之外的生物识别方式。

　　除去手机厂商，也不乏一些科技巨头的力推，比如：

　　今年3月微软便宣布 Windows 10 将引入生物识别认证，就包括用虹膜识别代替密码;

　　谷歌到目前为止已经申请了多项利用隐形眼镜进行虹膜识别的专利，意欲利用隐形眼镜探测虹膜反射光线，生成一个 “虹膜指纹”，之后将 “虹膜指纹” 与存储的样本比对，以此判定是不是同一个人;

　　英特尔主导成立了全球首个虹膜支付联盟，联想和民生银行均已加入......

　　各大公司几乎都在将虹膜识别技术作为重要的技术储备，最主要的原因无非是看中了虹膜识别蕴含的巨大市场潜力。美国智库 Acuity Market Intelligence 发表的《生物识别的未来 The Future of Biometrics》报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年快速普及，并且占全球生物特征识别市场份额的16%，虹膜识别产品的总产值将达到35亿美元。

　　二

　　虹膜识别技术受追捧的另一个因素是：安全。因为人眼的虹膜在出生 6 个月后即发育成熟，之后就会保持终生不变，更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况，而且眼球剥离人体后虹膜会随瞳孔放大而失去活性，很难被伪造。相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。下图是虹膜与市场现有其他生物特征的比较：

　　在国内，早期虹膜识别技术被广泛用于煤矿行业的考勤。西安中媒科技、北京中科虹霸是当时最大的两家虹膜识别设备提供商，前者的技术来源于西安交大，后者主要成员来自于中科院自动化所。它们都具备技术研发的基础，同时也做代理国外产品的生意，比如中媒科技就是LG在中国的最大代理商，后来中媒科技由于内部出现问题分支出两家公司：西安中虹智能科技、西安凯虹电子科技，同样是做代理。

　　一位专注虹膜识别研究多年的业内人士告诉钛媒体，当时虹膜识别设备的均价大概是10W一台，业绩好的公司每年能够有800W人民币的流水。

　　但问题也随之而来，趋于高额的利润，一些没有技术研发能力的公司纷纷代理LG、Panasonic 的产品，然后包外壳，号称是拥有自主研发知识产权。这样一来，就导致虹膜考勤行业的整体利润大幅降低，形成了一种劣币驱除良币的现象。

　　有意思的是，当时国内争相代理的 LG 和 Panasonic 的产品也并非自主研发，而是购买了 Iridian 的虹膜核心算法授权， Iridian 是最早的虹膜识别算法供应商，称得上是虹膜识别领域的技术开创者，曾先后两次被收购，目前属于法国赛峰(SAFRAN)集团，前文所说虹膜识别技术的开创者 John Daugman 就是 Iridian 公司的股东之一。

　　虽然行业被搅乱，利润被压缩，但虹膜识别整个市场的需求却有增无减，于是一些企业开始在国内寻找具备成型产品的公司。直到2009、2010年的时候，国内虹膜产品市场形成了三个层面的划分：

　　1、真正拥有自主知识产权的技术研发和供应商，国内仅有2到3家;

　　2、生产厂商，从技术供应商那里购买算法授权，再经过自家的工业设计提高品牌溢价，凭借庞大的客户资源和销售渠道进行全球范围的分发，LG 和 Panasonic 就属于这一类;

　　3、纯代理商，没有任何技术研发，全靠代理国外设计成型的产品，从中赚取差价。

　　三

　　当时，国内的虹膜识别技术提供商，主要来源于中科院自动化所和上海交通大学图像所，它们分别衍生了前文所提到的中科虹霸和聚虹光电两家公司，这两家公司在虹膜识别技术的研究时间都超过10年，业内人士称之为：北中科，南聚虹。

　　从技术研发角度来看，中科虹霸和聚虹光电均属国内一线阵营，作为技术提供商，处于价值链的最上游，主要以算法授权为主，面向的是厂商和集成商，并不直接面对终端客户，所以行业外的人对此所知甚少。

　　国内虹膜技术的研发方向是针对东亚人的黑色虹膜识别，黑色虹膜由于纹理少，表面色素多，光线原因导致不稳定性又强等因素，是被虹膜识别理论创立者 Daugman 公认的最难识别的，这也决定着黑色虹膜在可见光下是不能看到的，必须用到红外光识别。中国恰恰又是黑色虹膜最大样本市场。所以，这两家目前在煤矿、电力、安全等领域都有落地的案例。

　　除去以上两家，也有一些其他的研究机构或公司在做虹膜识别算法研究，但都属初级，从技术转化为消费者体验的产品这方面，面临着巨大障碍。

　　一位业内人士告诉钛媒体，随着近两年生物识别的火热，从科研机构衍生的有技术积淀的公司里出现了一种“以项目的方式做产品、以噱头的方式来做产业”的运作模式。

　　简而言之，就是写论文、开展会、报基金、拿项目，但就是不做产品。

　　“这样一批人钻的是国家的漏洞，写写论文就能拿项目，然后靠做代理、包外壳赚钱，日子过的很滋润，他们不在乎技术研发，也不在乎积累，更没有动力去开发一个批量生产、满足用户需求的产品，于是行业内就出现了看似虹膜技术国际领先的假象，实则却让整个行业表面文章太过吹嘘”，以上业内人士接着说道。

　　事实上，由于虹膜识别算法对技术的要求甚高，虹膜识别技术的研发和突破，是需要大量的终端使用数据反馈，结合特定使用场景来做现场优化的，没有10多年的2B项目积累，是不可能有所成就的。毕竟终极的技术评估标准不是论文，而是真正落地的产品，也只有被感知的产品和用户体验才有意义。

　　这就衍生出一个问题：大量有需求的企业本身不足够了解虹膜行业，那么他们怎样选择虹膜识别技术供应商?

　　一位经手过多项虹膜识别设备案例的业内人士说道：经过与一些合作伙伴的接触，他们初期找寻虹膜识别设备提供商的途径就是“通过百度搜索，谁靠前基本上就会选谁”......

　　啼笑皆非!要知道虹膜识别技术在国内商业化应用已经有10年之久了啊。

　　编辑也去百度了一下“虹膜识别”，发现思源科安、释码大华、虹安翔宇这三家企业轮换显示在百度搜索首页第一的位置，查看介绍之后得知他们都宣称拥有虹膜识别核心技术及完全自主知识产权。

　　其中，释码大华还曾拿到过联想和英特尔的投资，但是当我在全国企业信用信息公示系统查询时发现，这家公司经营范围一栏中并没有“技术研发”相关的显现，更多的是“代理”、“进出口”、“销售”等字眼，这不禁让人疑问：没技术研发何来完全自主知识产权?详情见下图：

　　莫非......这就是传说中的百度推广?隐约觉着这三家公司的业绩一定都很不错!

　　四

　　虽然目前来看，国内虹膜行业呈现的状态很混乱，行业不规范，但虹膜识别的应用场景却非常广阔，尤其是与医疗、社保、信用、金融相关涉及信息安全、身份验证的领域。

　　值得一提的是，虹膜识别的应用，互联网技术落后的印度这次竟然走在了前面。2009年2月，印度就启动了全民虹膜注册项目“AADHAAR”，计划用8年时间，注册总人数达到12亿。无独有偶，2011年，墨西哥将虹膜识别技术用于国民身份证，第一期项目截止2013年，注册总人数达到2800万;2013年，北约部队采用虹膜识别技术为阿富汗人建立身份认证系统，注册总人数达到160万……

　　可以想见，海外的一些国家(比如印度)基础设施虽然落后，但思路清晰，就是要规范化的利用高科技的手段来管理人口。而国内相较而言，虽然生物识别验证喊了很多年，但并没有出台相关规定与政策，这也是虹膜识别无法普及最关键的因素。

　　市场教育不足、价格昂贵也是虹膜识别技术普及面临的难题，一方面大众群体对信息安全缺乏理解，依然沉浸在指纹识别、人脸识别的狂欢中;另一方面，国人面临高科技产品昂贵的价格，最常用的解决方案就是用人为的因素来掩盖技术管理的不足。

　　事实上，抛开用户市场和社会因素，虹膜识别核心算法在国内并未完全成熟，比如识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等等因素，都会影响虹膜识别的精准度。尤其是双Camera(双眼)的虹膜识别，相当于是建立一个双目立体视觉系统，对高质量的图像采集，两路数据的同步传输，都具有极大的挑战，同时成本也更高。

　　除此之外，虹膜识别大多局限于工业领域的应用，极少有成型的产品投放到个人消费市场，即便有了，囿于虹膜市场产品的层次不齐，用户也不知如何去选择，这也解释了为何很多用户只听闻虹膜识别这项技术，而真正体验过产品的却很少。

　　所以，目前生物识别领域，指纹识别和人脸识别依然占据了主流市场。虹膜识别短时间内不可能普及，也不会立即取代其他生物识别方式。

　　但是随着 To B 市场大批案例应用的数据积累，以及虹膜识别算法的趋于成熟，行业内没有技术积累、靠忽悠作秀赚快钱的入局者注定要被时代抛弃。到了那一天，想必只要涉及身份识别的场景，就都有可能使用专业的虹膜识别技术。最后，我们不妨大胆预测下，未来“人脸识别+虹膜识别”是否会成为一种更安全的组合验证方式呢？