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06-18
雷锋网注：本文由作者作为思源科安虹膜算法工程师撰写。
近日，三星Galaxy Note7正式发布。
作为三星的新一代机器，虹膜识别新功能成为其亮点之一，备受大众关注。
除了大家熟知的虹膜解锁功能外，虹膜识别还增加了一些扩展的应用元素。
例如：文件夹加密、移动支付、登录三星应用商店、开放Samsung Pass功能，让开发者将虹膜识别技术与应用程序集成。
虹膜识别到底是一种什么样的技术，三星为何押注于其最新旗舰手机？要解读虹膜识别，我们首先要了解虹膜是什么。
虹膜是眼睛外侧的肌肉，可调节瞳孔的大小并控制进入眼睛的光量。
它是根据褪黑激素含量而形成的眼睛的有色部分。
虽然虹膜的颜色和结构与基因有关，但细节有所不同。
胚胎过程中形成紧密且折叠的虹膜群，出生前瞳孔张开并变形，形成随机且独特的虹膜图案。
因此，虽然基因相同，但每个人的虹膜结构也不同，这使得它可以用于身份识别。
。
虹膜识别技术是一种基于生物识别技术的身份认证技术，也称为生物安全技术。
虹膜识别因其高安全性和便捷性，近年来成为许多领域流行的身份验证技术。
|那么，虹膜识别在移动终端上是如何实现的呢？首先，微虹膜模块必须集成到手机中。
该模块主要由CMOS图像传感器、专用微型光学镜头、红外滤光片和外部结构件组成（图1）。
图1 该虹膜识别模块的图像传感器是在目前常见的彩色图像传感器的基础上改进的，提高了红外部分的感光度。
它配备了专用虹膜识别镜头，可以采集25cm至60cm范围内的虹膜图像。
。
虹膜识别的核心在于虹膜识别算法技术。
一般来说，虹膜识别算法通常包括虹膜图像质量评估、虹膜区域定位（包括粗定位和精定位）、虹膜预处理、虹膜特征点提取、虹膜模板生成、虹膜模板匹配等算法处理过程。
图2 图3 从手机摄像头获取图像后，首先对采集的图像进行初步的质量评估，评估图像的清晰度、亮度、运动模糊、焦距等基本参数。
如果图像不符合质量要求，则丢弃它并继续。
获取下一张图像。
如果图像满足要求，则进入虹膜区域定位。
首先进行粗定位，获得虹膜的大致面积，然后进行精定位，分别获得瞳孔和虹膜的中心坐标和半径。
获得虹膜面积后，通过预处理算法去除眼睑、睫毛、光斑等干扰因素，取出剩余的可用虹膜面积进行归一化。
然后进行特征点提取并对虹膜归一化图像进行分析。
如图3所示，R1区域受上眼睑和睫毛干扰严重，R2区域受下眼睑干扰，虹膜纹理主要集中在靠近瞳孔的区域，因此R3区域在选择归一化图像的右上部分作为特征提取区域。
，R3区域大小一般不小于归一化图像大小的1/6，这里为40×。
提取特征区域后，利用二维Gabor波进行滤波，将其绘制成相量。
相量的信息包括方向和空间频率（图像内容）以及图像位置。
这些矢量信息用来绘制“虹膜代码”，最后用虹膜代码进行匹配认证。
当用户激活该功能时，手机点亮近红外光源，将眼镜对准虹膜摄像头，摄像头进行成像。
手机采集摄像头图像并输出至算法处理模块，用于定位虹膜区域、提取特征点并生成虹膜活检。
特征模板，首次生成的虹膜特征模板将存储在手机上，作为特征库进行身份认证比对。
随后实时采集的虹膜特征与存储的模板进行匹配。
如果匹配通过，则可以完成手机解锁、APP解锁、虹膜支付等操作。
手机配备的近红外光源照射到眼睛的光强度仅为IEC 1生物安全测试标准规定光强度的1/10，远低于安全阈值，不会造成伤害到眼睛。
目前虹膜手机技术已经成熟，无论是摄像头硬件、IR LED照明还是虹膜算法，都满足产品级的应用需求。
市场上也出现了多款具有虹膜识别功能的手机。
当带有虹膜识别功能的手机越来越普及，基于虹膜识别的应用将不再局限于解锁、APP保护等基础应用，而将进一步拓展到包括权限控制、网络移动支付、文件数据加密、身份识别等。
认证等领域。
。
目前，支付宝的安全架构解决方案（IFAA2.0）已经支持虹膜识别功能，并将其作为行业标准中的一大亮点进行推广。
在不久的将来，我们只需一眼就能完成身份认证过程。
另一方面，我们不必担心忘记密码或指纹被盗。
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