虹膜识别的简单过程

    了解了虹膜的特点之后，下面让我们来看看，想要完成一个完整的虹膜识别过程，需要经历哪些操作步骤。

虹膜识别过程

   为了便于理解，笔者将文献资料中的整个虹膜识别过程通过上面这张图进行了总结，从左到右的是虹膜识别的主要环节。

    首先来看虹膜图像获取，这个过程需要使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像经过图像采集卡传输到计算机中存储。

    接下来的图像预处理指的是由于拍摄到的眼部图像包括了多余信息，并且清晰度较差，需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预操作。其中虹膜定位是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。虹膜图像归一化目的是将虹膜大小调整到固定尺寸。图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。

    特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码。编码结束后，就是对已有的数据进行比对或者新数据录入完成了。

配备虹膜识别的门禁装置（图片引自史丹利EYELOCK官网）

    虹膜识别的优缺点有哪些

    明晰了虹膜识别的过程之后，让我们来总结下虹膜识别有哪些优势。相比于指纹识别来说，其最大的优势当然是更安全。指纹识别安全性虽然很高，但使用特殊材料仍然可以进行复制，而“眼球识别技术”只能检测活体人类。

    另一项比较明显的优势在于，虹膜识别不需要物理接触，不必紧贴采集装置就能获得合格的虹膜图像，相比于指纹等更加干净卫生。

虹膜识别技术看上去更加炫酷（图片引自govtech）

    阳光背后必有阴影，在优势明显的背后虹膜识别也有着一系列的功能缺陷或技术不足，主要表现在以下几点：

    ·黑色眼睛很难读取：黑色虹膜由于纹理少、表面色素多、光线原因导致不稳定性强等因素，被虹膜识别理论创立者Daugman定为最难识别的眼球，这也决定了黑色虹膜在可见光下是不能被看到的，必须用到红外光识别

    ·硬件工艺成本等：实现虹膜识别的图像获取设备较难小型化，而使用普通镜头产生的图像畸变让识别可靠性降低，改用定制设备又会增加成本

    ·软硬件两大模块：目前指纹识别可以做到零点几秒之内成功，但虹膜识别需要处理大量的数据，所以对软硬件要求会比较高，而且相应的分析算法也需要经过大量的实验进行完善

    虹膜识别核心算法存在着识别距离远近、复杂光线环境、睫毛遮挡、异形瞳孔等问题影响虹膜识别的精准度。尤其是双Camera的虹膜识别，相当于是建立一个双目立体视觉系统，对高质量图像采集，两路数据的同步传输都是很大挑战，也让成本更高。