指紋“退休”眼紋識別來了

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眼紋識別 生物識別黑科技

生物識別簡單說就是利用每個人獨特的生物特征進行識別的技術，比如很多朋友都知道的指紋、人臉、虹膜識別等技術。眼紋識別顧名思義就是利用每個人特有的“眼紋”數據進行識別的技術。

既然之前已經有指紋、人臉、虹膜識別等技術，那么螞蟻金服為什么還要開發眼紋識別？這是因為這些生物識別技術均有不足。以虹膜識別為例，該技術需要專門的硬件支持，也就是遠紅外虹膜掃描儀，這種識別設備的造價不菲，導致配備虹膜識別手機普遍售價較高，比如三星GALAXY S8報價多在5000元上下，價格過高也直接制約了虹膜識別技術的普及（圖1）。

當然其他如指紋識別（環境要求高，有些人的指紋特征并不明顯，脫皮、有傷痕等低質量的指紋識別率低）、人臉識別（相似度臉型識別率低）也有各自的局限性。因此各大廠商都在研發其他更為先進的生物識別技術，比如螞蟻金服開發的眼紋識別技術，該技術對攝像頭沒有特殊要求，普通智能手機的前置攝像頭在可見光環境下就滿足要求，在采集過程中也只需要用戶自然看著手機就可以精確識別，目前在實驗室場景下已能識別長相極端相似的同卵多胞胎（圖2）。

掃眼識人 眼紋識別是怎么分清你我

上面簡單介紹了眼紋識別技術的特性，那么在實際的識別操作中，眼紋識別技術是怎樣實現對用戶的精準識別？

首先我們來了解一下什么是眼紋？眼紋就是人的眼白區域的紋理，眼紋識別就是通過人體眼白區域的血管排布情況來區分人的身份。生物識別的一個重要特征就是唯一性，眼紋和虹膜類似，每個人的眼紋也是獨一無二的，因此眼紋就可以和指紋、虹膜一樣作為人的生物特征來進行識別（圖3）。

那么眼紋識別技術怎樣實現對人的識別？眼紋識別技術和常見的生物識別技術一樣，整個識別過程主要分為采集和比對。

首先是對眼紋的采集，在手機應用中，眼紋數據的采集主要是借助手機的攝像頭進行。當用戶打開手機攝像頭對準眼部區域的時候，通過攝像頭會采集到用戶的眼紋數據。一方面，為了確保采集到的是活體眼紋數據，眼紋識別集成活體檢測技術，以保證采集到的是人類活體數據（而不是視頻、照片等非活體數據），從源頭保證采集的眼紋是活體數據。另一方面則集成了圖像增強算法，因為人類的眼紋數據區域較小，而且只是普通手機攝像頭，圖像增強算法則可以確保采集到的眼紋圖像足夠清晰，以便系統可以從中提取到有效的特征點數據，方便后續的比對（圖4）。

接著系統使用特征編碼算法將眼紋特征轉換成一個不可逆的密碼（保證用戶數據的安全性），同時根據特定的算法生成對應用戶的特征碼，并將眼紋數據數字化保存在系統數據庫中，每個用戶的眼紋數據會生成和用戶對應的唯一特征碼。這樣當眼紋識別再次采集到需要識別的用戶眼紋時，系統會將采集到的眼紋數據和數據庫中存儲的眼紋數據進行比對。眼紋識別技術通過特征比對算法可以快速實現比對操作，如果特征碼一致則解鎖手機，否則提示錯誤拒絕解鎖，從而可以在手機上實現對用戶的精準識別（圖5）。

眼紋識別 不僅僅是手機解鎖

上述介紹主要是針對手機解鎖進行眼紋識別的應用，既然手機解鎖可以實現對使用者身份的精準識別，這種身份識別同樣可以應用在生活中的很多區域。

比如現在很多無人商店都推出刷臉結算功能，但是人臉識別還是會受限于相似臉型的困擾。為了更有效地提高識別效率，那么可以在人臉識別的基礎上疊加眼紋識別，因為兩種技術都是對人類的臉部進行掃描，這樣在人臉識別系統無法識別人臉數據時，通過疊加的眼紋識別+人臉數據就可以很精確地識別顧客了（圖6）。

眼紋識別還有更多的應用，因為人類的眼紋數據并不會隨著年齡的增長發生很多的變化，如果預先采集到兒童的眼紋數據，那么在兒童走失多年后如果找到，同樣可以通過眼紋技術進行甄別。當然因為人類的眼紋是要通過對人類眼白區域的血管排布情況進行標記和精準識別，因此眼紋識別的研發難度很高，比如如何從普通可見光攝像頭拍攝的圖片中提取出血管分布細節，如何克服眼球反光、眨眼、眼睫毛干擾等因素。我們期待有更多便捷、安全的生物識別技術，給我們的生活帶來更多的便利！