中国科学院孙哲南研究员：带你认识虹膜识别研究进展和发展趋势

2016 人工智能湖南论坛 暨自兴人工智能研究院揭牌仪式，来自国内外的许多顶级专家在会上给我们做了报告。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室研究员、天津中科智能识别产业技术研究院院长 孙哲南 研究员就 虹膜 识别这一话题做了详细的讲解。以下为 孙哲南 演讲的主要内容（有删减）。

今年是人工智能60周年，像虹膜、人脸、指纹识别是比较实用的人工智能，也是发展利用比较成功的几个方向。现在的智能手机基本上都是用指纹识别来解锁，最近三星发布的新手机就会有虹膜解锁，因此现在很多人不太了解虹膜识别，我给大家做个科普。

什么是虹膜？

虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状薄膜，在红外光下呈现出丰富的视觉特征，如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等。

为什么使用虹膜识别

现在识别人的 身份 主要有人脸识别和指纹识别，其实虹膜有很大的优势。

1. 唯一性 ：虹膜的形成主要是由胚胎发育环境的随机因素所决定，虹膜纹理中随机分布的细节特征决定了虹膜模式的唯一性。

2. 稳定性 ：虹膜纹理出生八个月后稳定成形，终身不变。

3. 非侵犯性 ：采集非接触，有可能远距离获取。

4. 安全性 ：相对指纹、人脸特征不易窃取。虹膜大部分需在红外线下进行识别，因为虹膜在黑色的瞳孔和白色的瞳孔之间，大部分中国人虹膜色素是在近红外以下才能显示细节特征，可以非常精确识别一个人的身份。

虹膜识别发展简史

最早是1936年眼科医生发现每一个人的虹膜不一样，他发现可以用虹膜进行人脸识别，1985年另外两个眼科医生在美国申请第一个虹膜识别的专利，他们认为虹膜识别是可以通过计算机来实现，但是他们不知道怎么去实现，后来当时在美国哈佛大学的研究人员John Daugman发明了第一个虹膜识别算法，他是把虹膜识别能够用算法的形式把它表达出来，并且成功地实现了虹膜识别。

然后在90年代就有陆续有一些虹膜识别的产品开发出来，后来虹膜识别就是被证明是一个非常安全可靠的身份识别技术之后，在各个领域得到了广泛的应用，包括海关、机场、国民身份证。目前有三个国家以虹膜作为身份识别的标识，像印度每个人都有分配一个编号采集虹膜，现在有10亿虹膜识别特征，在印度应用得非常成功，墨西哥、印度尼西亚，现在他们的国民身份证也加了虹膜特征，中科院自动化研究所是1999年开始研究虹膜产品，后面我们发明了手机终端的虹膜应用，大概虹膜是这样的发展历史。

虹膜识别的应用

目前虹膜识别应用领域非常的广泛，不管是物理空间还是在网络空间，只要涉及人员身份识别都可以使用，包括像安检通关都可以用虹膜，或者是安全反恐也是用到的虹膜，一些恐怖分子可以化妆甚至可以易容，或者是用烫伤的方式把指纹换掉，但是防恐要求精确识别，虹膜是很重要的方式。目前在国外的银行自助提款机用虹膜身份证就可以取款。

另外三星新发布的手机就是用虹膜识别，支付宝也会虹膜识别，他们也明确将来虹膜使用是很重要的方向，因为指纹可以造假，很可能通过造假的指纹就可以盗取支付宝里面的资金，包括摸过茶杯水杯的指纹都可以被窃取用来安全攻击。在公安司法监狱管理部门，包括煤矿工人的考勤都有使用，在门禁控制方面，虹膜也有广阔的适用前景。

虹膜识别的主要流程

第一步是虹膜图像的获取，虹膜图像的采集用普通的相机不能采集到清晰的虹膜纹理，因为人的虹膜物理尺寸比较小，并且需要一些近红外光的配合。

第二步是虹膜图像的处理，我们需要把它有效的分割出来，然后把它进行归一化处理。

第三步是虹膜图像特征比对，这也是虹膜比较关键一步，1998年我们发展了虹膜计算理论和方法。

虹膜识别的机遇与挑战

在完成虹膜技术识别之后，我们通过技术转移转换之后，对于监狱犯人的管理、机场安检、计划生育、防恐、国外提款机都有应用，我们今年也会发布虹膜安全手机。现在虹膜虽然经过多年的发展，可以取得很好的识别效果，但是并不一定完全解决虹膜识别的问题，因为在复杂场景中，特别是在远距离、多目标包括沟通量的条件下，精确识别人的身份还需要很大的研究。

包括用户处于不同的姿态和速度，环境不同的光照等等，都是这个系统未来的发展方向。特别是网络条件下，为虹膜识别提出了无处不在新的机遇，比如说三、五米甚至十米之外实现虹膜采集和识别，包括互联网上、移动互联网怎么在手机上进行识别。我们认为有三个挑战：一是便捷性的挑战，二是鲁棒性的挑战，三是安全性的挑战。

虽然虹膜内在的安全性比指纹跟人脸识别高很多，但是也有可能别人是玻璃眼球，或者是戴有隐性眼镜来进入虹膜识别系统。因此虹膜要从近距离到远距离，从被动成像到主动成像，从静态成像到动态成像。以后不管在什么样情况下，我们可以同时采集多个人的虹膜，包括从远距离到近距离，甚至人可以呈现3D的人脸，包括成像的获取和用户的配合。我觉得虹膜在生物特征采集上还需要变革的 创新 ，因为虹膜采集的对象、距离都是千变万化，因此用固定的模式去应对变化的场景，很难保证每次都能采集到高质量的虹膜成像。

现有虹膜识别技术的局限

我们认为现在很大的一个问题是， 感和知之间是互相孤立的。因为 感和知都是单向的流程，做成像的做成像，做识别的做识别，两者没有做考虑彼此。

最后，我们团队是从虹膜信息获取的源头进行系统创新，打通了虹膜识别从科学研究到产业化的完整链条，实践了获取装置、数据资源、识别算法、集成系统、应用一个技术路线，虽然我们已经取得一些进展，但是对于虹膜识别，我们认为在从受控场景到复杂场景，仍然有很多的问题需要解决，需要解决便捷性、鲁棒性、安全性的问题，我们也会再接再励，做更好的虹膜系统。

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