虹膜识别怎样才会红

虹膜即位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，包含很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征。虹膜是人体中独特结构之一。在很多情况下，虹膜能够成为唯一识别个人身份的生物特征。

公安部物证鉴定中心原主任、中国工程院院士刘耀透露，18岁—65岁及以上的人指纹误识率大约是0.8%，人脸误识率大约2%，而虹膜识别可低至百万分之一。

当下，人脸识别与指纹识别已经普及，为何与二者统称为生物识别技术三巨头的虹膜识技术却迟迟未见消息?

用户应用虹膜识别动力不足

技术出身的人做成果转化工作常说的就是：我的“产品”比你用的东西在技术上要先进得多。然而，与想象中不同，市场首先考虑的往往是成本和性价比。虹膜识别在安全性上远胜指纹和人脸识别，但指纹识别和人脸识别在当下流行的原因不仅在于安全。

“对用户来说，他为什么需要你的新产品?如果他现有的产品还能用，并且还能解决主要问题，他就没有用新产品的积极性。”中科虹霸马力表示。更何况，使用虹膜识别技术成本要比人脸或指纹识别的成本高。

因此，目前指纹和人脸识别在用户端加速普及，在二者尚能满足主要需求的情况下，很难有大批用户选择更换成成本更高的虹膜识别设备。

易用性有待提升

除使用成本外，虹膜识别在易用性上也略有不足。用户进行虹膜识别时需要将眼睛以一定的距离对准摄像头，过远则不能识别。

而广受时髦人士欢迎的“美瞳”对虹膜识别来说也是一项挑战：美瞳会遮挡用户黑眼球，导致设备无法看到虹膜上的纹路，而且市面上美瞳款式琳琅满目，一一用算法解决也不太现实。同理，若眼镜镜片很脏或有镜面反射，会在虹膜纹理上造成一些斑点，阻碍识别。尽管可以要求用户摘下美瞳和眼镜，但有损技术易用性。

技术难题尚待攻克

“成也萧何，败也萧何”。虹膜特征终身不变的特性也预示着一旦丢失，就会失去，无法重新修改或者发布模板来弥补损失。

系统虹膜图像特征数据库中的海量数据也对该技术的研究提出了很大挑战，尤其在认证技术的正确匹配率、错误拒绝率、认证速度等安全性目标苛刻要求下，更是对该技术是否能实现进一步发展的严峻考验。这些安全性威胁的存在，正严重制约着虹膜识别技术的进一步发展。

结语：综上所述，虽然虹膜识别技术是将来身份识别的重要方式，其在公共安全与行业应用方面都有着很大的市场需求空间，但是受到核心技术、设备限制等原因，我国虹膜识别行业要想取得突破性发展，实现和人脸识别同样的普及程度，还有很长一段路要走。