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让IoT产业崛起的技术:虹膜识别

拜好莱坞所赐,如下场景早已被视作未来理所当然的一部分:某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门,他只需要“看一眼”屏幕即可来去自如。事实上,虹膜识别并不是一个初生事物,基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代,并于90年代逐渐实现商业化落地,如今也已应用在诸如金融,政府,机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知,人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业,遵循着与计算机,互联网,智能手机等颠覆性技术的相似步伐,如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚发布的Galaxy Note7,这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智能手机之上。

在不少人看来,考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力,与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia 950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长),三星的入局有望起到某种带动之力——据报道,三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来,人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信,愈到未来,安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。

而在这件事上,至少看起来,虹膜识别可以做到更多。

你的唯一

大体而言,在所有常规生物特征识别(包括指纹,人脸,虹膜,声音,掌纹等)当中,由于虹膜自身的精准性,防伪性,唯一性,稳定性,主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高级”的识别方式,要知道,相比于指纹0.8%,人脸2%左右的误识率,虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。

那到底何为虹膜?人眼结构由巩膜,虹膜和瞳孔三部分构成,虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分,属于眼球中层,负责自动调节瞳孔大小,从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝,斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的信息特征,也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提,虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上,后者DNA信息重合度非常之高),其复杂度远超如今在智能手机普及的指纹识别,有研究表明,虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。

可想而知,细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能,至少目前,无论照片,假眼,乃至在隐形眼镜上打印(对了,当眼球剥离人体,虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性),都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。

而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后,虹膜即终生保持不变,且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下,它不易受到外伤侵袭,更重要的是,目前看来,诸如红眼病,白内障,青光眼,沙眼结膜炎,近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着,虹膜不会出现指纹解锁时易磨损,灵敏度低,蜕皮或者潮湿而致使手机无法识别的困扰。

另外,最后想说,相较于指纹,虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。

怎么用

很好理解,虹膜识别技术能将虹膜信息特征转为密码储存。

在具体的实现路径上,拿Note7来说,在前置镜头同侧增加了IR LED与虹膜摄像头,在识别过程之中,前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓,再经由IR LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光传感器,要用独立的红外传感器,以保证能为暗光下使用),虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜信息,然后将虹膜信息转为编码,与已知密码进行比对,以最终决定是否解锁。通常来说,相比录入指纹时的繁琐,初次录入虹膜要迅捷许多,大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时,根据视频演示,虽不比指纹,但仍谈得上灵敏。

而直觉便知,虹膜识别的应用场景可被延伸至屏幕解锁之外,譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全文件夹”,通过虹膜解锁存放一些包括应用,照片,便签在内的私人数据或信息(你知道,每个人都有一些“不可告人”的小秘密),让其独立于其他手机数据之外,唯有虹膜可以打开,算是上了份双保险。

在我看来,这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上,至少在现阶段,作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系,而更接近于不同场景中的互补或进阶,Note7的安全文件夹即是如此,你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护,电影里出入神秘部门也得布防重重关卡不是?

嗯,在告知机器“我是谁”这件事上,人类经历了各种密码,数字证书,硬件KEY(譬如U盾)等多种方式,有理由相信,身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机交互历史,一个清晰的脉络是:主流计算设备的每次形态改变,必然伴随着人机交互难度下降,而随着虹膜等识别技术的完善,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。

未来由现实铺就,而“未来已经来临”。在科技领域,未来十年将会令过去的十年黯然失色,但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳

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