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| 本文作者： AI研习社 | 2019-10-12 10:58 |
AI研习社AI职通车按：虹膜被认作是除DNA外“最可靠的生物特征”之一，非接触、高精度、独一无二、终身稳定，在侦破刑事案件、打击非法出境工作中发挥着重要作用。在人流、物流高度发达的当今社会，仅凭身份证、护照等证件资料难以精准地确定人员身份，用科技手段进行公民身份的精准认证是今后治安工作的重要方向，国外部分发达国家和发展中国家已经开始收集出入境旅客的虹膜生物特征信息，开展相关测试研究。在本次公开课中，讲者将深度分享现代虹膜识别技术的发展现状以及在安防等领域的行业应用。
公开课回放链接：http://www.mooc.ai/open/course/681
雷锋网AI研习社将其分享内容整理如下：
大家好，非常感谢AI研习社提供这样一个平台，能够和大家分享现代虹膜识别技术及其应用这样一个主题，也非常感谢今天抽出时间来参与这场分享的各位AI领域的工程师，希望在这次的介绍中为大家带来一些有价值的信息，也希望大家关注聚虹光电在AI领域的人才需求，能够积极地投递简历。
下面开始进入到本次分享的主题，现代虹膜识别技术及其应用。我是来自上海聚虹光电科技有限公司的宫雅卓。
首先我们来看这次分享的框架，分成以下四部分，如图所示：
下面进入第一部分，概念及技术原理。虹膜识别的概念其实是一个非常前卫的概念，出现还不到三十年，是在上个世纪90年代才开始正式进行技术研发的，我们可以看到下面这张图，非常清晰明确地展现了虹膜到底是哪个区域。中间黑色的是瞳孔，旁边白色的是巩膜，瞳孔和巩膜之间的环形区域就是虹膜，是一个环形的圆环状，上面分布了大量细密的纹理，每一个人的纹理都不一样，基于这些纹理所做的生物特征识别就是虹膜识别。
我们来看一下虹膜识别的基本原理：如果我们把它的算法过程用一句话来表达，就是将一个环形的虹膜原理图像变成一串纹理编码，如下图所示（具体讲解请观看视频回放）：
下面我们来看一下虹膜识别中比较关键的步骤，第一步是眼睛检测，在一个非常清晰的大分辨率的图像中快速地找到眼睛，是虹膜识别的第一个算法上的挑战。下图展示了三张图片，有的图像中只有一只虹膜，有的是两只虹膜，如何快速地找到眼睛实际上需要非常复杂的一些算法，我们可以用传统的数字图像处理的方法，比如圆检测、瞳孔检测、光斑检测去辅助判断哪个部位是眼睛。也可以采用机器学习新的方法，在速度和精度上也更有优势。（具体讲解请观看视频回放）
接下来开始分割，当我们得到一幅原始的眼睛虹膜图像之后，要将它分出来，也就是要标识出环形结构的位置，步骤如下图所示，具体讲解请观看视频回放：
完成分割并得到一个环形纹理区之后，就可以做归一化，下图中右侧所示即为典型的归一化图示：将一副环形的虹膜展开成矩形的虹膜。得到矩形图之后是对其进行子块的划分，对每一个小块进行特征提取，然后再把所有小块形成的虹膜特征编码连在一起，得到一个完整的虹膜编码，详细讲解请观看视频回放：
以上就是虹膜识别的大致完整过程，接下来我们看看虹膜特征主要是一些什么样的生理结构，如图所示，具体讲解请观看视频回放：
下面我们来看一下虹膜识别的优势，这里总结出了五条优势，如下图，详细讲解请观看视频回放：
现在我们进入第二部分，虹膜识别的发展历程及现状，首先来看发展历程，如图所示，详细讲解请观看视频回放：
来看一下虹膜识别在海外的发展过程，以Iridian公司为例，公司由虹膜识别的创始人创立，详细讲解请观看视频回放：
刚才我们看的是海外的情况，现在来看看整个行业的现状，从整个行业来看，国外的厂商逐渐在退出市场，而国内的厂商异军突起，详细解释请观看视频回放：
接下来看一下整个行业的现状，国内拥有自主知识产权的虹膜识别公司最早都是学术机构，上海聚虹的核心研发团队来自上海交大图像所和香港理工大学，融合了两岸顶尖的虹膜识别技术人才，详细讲解请观看视频回放：
我们再来看第三部分，虹膜识别的应用趋势及技术难点，第一个虹膜识别的应用趋势是远距离。虹膜在最早诞生的时候，成像距离是非常近的，大约只有十几到二十厘米的作用距离，最大距离也只有三十到四十厘米，而且需要用户非常配合虹膜识别的采集过程，所以用户的体验并不是很好，在整个识别过程中侵犯感比较强，从而也对虹膜识别的采集以及虹膜识别技术的推广造成影响。详细讲解请观看视频回放：
第二个是移动式，移动式、小型化实际上是生物识别发展的一个方向，这里可以提到两种产品形态。一种是三星之前提到过并把它产品化的Galaxy系列，把虹膜识别集成到手机的前置摄像头，可以完成用户的虹膜解锁或者虹膜支付，这是三星在手机上做的虹膜识别的应用形态。另一个是专用的移动设备如手机、平板，详细讲解请观看视频回放：
第三个趋势是多模态，虹膜作为单一的可以提供最高识别精度的生物特征，这方面是没什么挑战的，但如果把它和其他特征融合，可能会带来更好的用户使用体验，比如虹膜与人脸，详细讲解请观看视频回放：
下一个趋势是规模化，在日常生活中我们似乎还没有太多见到虹膜应用的案例，但实际上虹膜目前大规模应用已经成为全球化的趋势，这里给出了三个地区案例，详细讲解请观看视频回放：
具体可以看一下海外虹膜建库的案例，最具代表性的案例就是印度，另外的案例就是印尼和新加坡，详细讲解请观看视频回放：
接下来看看虹膜在国外执法部门的应用，详细讲解请观看视频回放：
为什么这么多海外国家都采用虹膜识别，它的受众群体有什么样的特性呢？我们做了一个简单的总结，如图所示，详细讲解请观看视频回放：
无论国内还是国外，虹膜识别技术既然有这么大的市场潜在需求，那么它有什么难点呢?第一个难点是黑色虹膜的识别，详细讲解请观看视频回放：
下一个技术难点就是低质量的样本处理，如果采集到的是非常高质量的样本，眼睑开口很大，所有的虹膜纹理都有暴露，同时纹理又非常丰富和细腻，表面没有任何光斑和遮挡，这样高质量的样本是可以帮助我们做高精度的虹膜识别的。但是在真正使用的现场，是没有办法这样要求用户，进而得到这样高质量的样本的，会有各种各样的低质量的图像，详细讲解请观看视频回放：
第三个难点就是远距离的识别，详细讲解请观看视频回放：
最后来看看聚虹光电的介绍，聚虹光电作为专业的虹膜识别算法公司，做了一些什么事情，我们在整个行业当中是怎样的地位，我们期望未来能达到一个什么样的高度。
首先来看一下公司的简介，聚虹光电是国内最早进行虹膜识别研究的技术团队，如下图所示，详细讲解请观看视频回放：
接下来看一下聚虹光电技术路线总览，以虹膜识别为核心，同时结合人脸识别，并且将眼动、眼周、微表情视线跟踪进行多维的特征融合，向用户提供高度自动化、非协作、无感的身份认证、活体检测产品和解决方案。可以这样理解，跟虹膜识别相关、跟眼睛周边的动作特征相关的所有交互识别技术都在聚虹的研发范围内，并且我们也取得了一系列的成绩，详细讲解请观看视频回放：
接下来我们看技术创新，技术创新部分主要针对东方人的黑色虹膜，下图是我们取得的一些研究成果，详细讲解请观看视频回放：
下面是聚虹光电所获得的权威资质，满足公安部大规模的建库要求，如下图：
接下来讲一下聚虹光电对生物识别人才特别是AI人才的渴求，生物识别总体上是属于人工智能的一个领域，近年来生物识别也受到了极大的关注，从最早的指纹到人脸、从2D人脸到3D人脸这样一个过程迭代，可以预计到虹膜在未来的三五年，应该会成为一个新的技术热点，特别是虹膜和人脸的多模态结合。岗位需求情况如下图所示：
今天的分享就到这里，谢谢大家。
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