多模态虹膜考勤系统   |    活体生物识别技术

虹膜识别是目前最先进的认证流程。虽然许多人误将其误认为是视网膜扫描，但虹膜识别其实就是拍摄虹膜照片;此照片仅用于身份验证。那么，是什么让虹膜识别成为首选的认证系统呢？

• 稳定——人类虹膜的独特花纹在10个月大时形成，且终生保持不变

• 唯一性——两个上升产生相同代码的概率几乎不可能

• 灵活性——虹膜识别技术可以轻松集成到现有安全系统中，也可以作为独立系统运行

• 可靠——独特的虹膜图案不易被盗、丢失或泄露

• 非侵入性——与视网膜筛查不同，虹膜识别是非接触且快速的，与其他安全选择相比，准确度无与伦比，范围可达3英寸到10英寸

历史上，身份或认证惯例基于个人所拥有的东西（钥匙、护照或身份凭证），或是已知的事物（密码、问题答案或密码）。这种拥有或知识通常是确认身份或授予特权所需的全部条件。然而，这些惯例可能被破坏——因为错误的人持有代币或必要知识可能导致安全漏洞。

为了更紧密地将身份绑定于个人和适当的授权，一种新的身份惯例正变得越来越普遍。这些指标不是基于一个人拥有或知道什么，而是基于他们表现出的身体特征或个人行为特征，这些被称为生物特征——衡量行为或身体特征——比如个人的气味、走路、手语，甚至键盘上的打字、声音、手指、面部结构、静脉或虹膜中的图案。

在当今用于人类身份验证的所有生物识别技术中，普遍认为虹膜识别最为准确。结合这种高置信度认证，以及异常群规模、速度、使用/人为因素、平台多功能性和在识别或验证模式下的灵活性，以及解决数据库规模/管理和隐私问题等问题，虹膜识别也证明了其极为多样化，适合大规模人群应用。

IrisAccess 系统还整合了其他系统设计的元素。低调型身份控制器（ICU）提供了便捷、更便捷的集成，同时确保生物特征模板安全、受保护且安全地被成像仪保存。

就像雪花一样，每个人眼睛的虹膜——瞳孔周围的外部可见彩色环——都是绝对独一无二的，展现出一种独特的图案，这种图案在子宫内随机形成，称为混沌形态发生。事实上，据估计，两个虹膜（虹膜）相同的概率是十分之一78.

虹膜识别在身份验证中具有多种吸引力。

• 所有生物特征中最小的异常人口。很少有人不能使用这项技术，因为大多数人至少有一只眼睛。在少数情况下，即使是盲人也能成功使用虹膜识别，因为该技术依赖虹膜图案，而非视觉依赖。

• 虹膜的花纹和结构表现出长期稳定性。人类虹膜的结构形成从大约一岁开始固定，并且随着时间保持稳定（除非外伤、某些罕见疾病或某些眼科特殊手术可能带来的变化）。因此，一旦个人注册，重新注册的要求就不常见了。在其他生物识别技术中，声音音色、体重、发型、手指或手掌大小、割伤甚至体力劳动的影响都可能触发重新注册的需求。

• 非常适合处理大型数据库。虹膜识别是唯一设计用于1-n或穷尽搜索模式的生物识别认证技术。这使得它非常适合处理需要管理大型用户组的应用程序，比如国家文档应用程序可能需要的......大型数据库的安装在认证准确性上不影响。IrisAccess 平台与大型数据库后端如 Microsoft SQL 和 Oracle 9i 集成良好。

• 一对多搜索模式下的无可匹敌搜索速度是其他技术无法匹敌的，且受限于服务器管理所选硬件，而非数据库大小。在一项由英国政府委托的研究中，Iris ID的IrisAccess平台搜索记录的速度几乎是下一个最快技术的20倍。Iris ID开发了一款高速匹配引擎IrisAccelerator™，设计用于每秒提供1000万+匹配。

• 适用于一对多、一对一、Wiegand和代币环境。虽然虹膜识别最初设计为一对多搜索模式，但在1：1匹配或验证模式下表现良好，使该技术非常适合多因素认证环境，比如使用PIN码或近似卡、智能卡等令牌。在代币环境中，许多与生物特征数据库管理相关的隐私问题已无意义，因为用户仍掌控生物特征数据——一个每虹膜512字节的小模板。

• 安全与保安措施已到位。虹膜识别仅仅是从视频中拍摄虹膜图案的数字照片，并重建该图案的加密数字模板。512字节的虹膜模板是加密的，不能被重新设计或重构以生成任何形式的视觉图像。因此，虹膜识别为防止身份盗窃提供了高水平的防御，而身份盗窃是一种快速增长的犯罪。成像过程不涉及激光或强光，认证基本是非接触的。

• 便捷直观的用户界面。使用这项技术几乎是一种直观的体验，参与者的合作需求相对较少。接近传感器激活设备，该设备集成了镜面辅助校准功能。音频自动定位提示、自动图像捕捉以及视觉和音频认证决策提示完成了整个过程。

IrisAccess 采用虹膜识别技术，提供无需密码、密码或卡片即可准确的身份验证。注册时间不到2分钟。认证不到2秒。

基于视频的技术使报名变得简单，形成的模板在大多数情况下适合受试者的终身学习。

虽然“虹膜扫描”一词常用于指代虹膜识别技术，但实际上并未涉及扫描。虹膜技术基于模式识别，模式捕捉方法基于类似消费电子中常见摄像机的摄像机技术。与这些相机一样，图像捕捉过程不需要强光照明或近距离成像。

• 通过近距离传感器激活设备，距离招生选配单元3英寸至14英寸的受试者通过镜面音频辅助交互界面引导，自动对焦相机拍摄虹膜数字视频。

• 实时视频中的单个图像是用帧抓取器捕捉的。虹膜识别过程的创新算法分析瞳孔与眼白之间可见的虹膜图案，并将其转换为512字节的数字模板。该数值存储在数据库中，并传达给与对象拥有访问权限的门户关联的身份控制单元。

• 当接近由IrisAccess保护的传送门时，当受试者接近设备的操作范围时，近距离传感器会激活iCAM（虹膜摄像机）。受试者在注册时熟悉的镜像辅助、音频提示界面，有助于确保正确定位和快速识别。iCAM使用相同的视频和帧采集方法来创建、选择并数字化图像，以便与注册时存储的数值进行比较。

• 实时呈现的值会与分配给门户的高度安全识别控制单元（ICU）中存储的值进行比较。一旦虹膜匹配，要么发送直接信号激活门，要么通过魏甘信号发送到中央检修面板，促使授权进入者打开门。

几乎没有人会反对普遍认为——以及已有证据——虹膜识别是常用生物识别技术中最准确的一种。还有许多其他因素对需要大型数据库和实时认证的应用来说，虹膜识别具有重要优势。

• 就像一片雪花，每一朵鸢尾都是独一无二的。受试者的左右眼虹膜彼此之间差异如同与其他个体一样。据计算，找到两个随机形成的相同鸢尾花的概率几乎是天文数字的1/1078.

• 另一个影响准确性的关键因素是，无需人工干预来“设置”假接受和假拒绝的阈值。相反，人为因素在该技术的性能标准中没有任何作用，而其实现了无与伦比的FAR（假接受率）性能，达到1/120万。其他电子认证技术有时会选择多个模板代表“可能匹配”——这延续了错误的可能性，因为最终身份认定依赖于人工解读。

• 虹膜识别准确性的核心在于虹膜本身的数据丰富度。IrisAccess 系统在制定其算法模板时，捕捉了超过 240 个自由度或独特特性。指纹、面部识别和手部几何在模板构建中细节投入较少。事实上，可以公平地说，一个虹膜模板包含的数据比制作手指、面部和手的模板总和还要多。这也是虹膜识别即使在明显低于整个眼睛可见范围时也能自信认证的原因之一。

• 几乎所有其他生物识别模板都会随着时间显著变化，影响整体系统性能，并需要频繁重新注册。声音会变。手和手指会长大。从事的劳动类型，甚至天气、温度或个人的健康状况，都可能导致其他技术的模板变更。除非有外伤和某些眼科手术，虹膜的模式从1岁到去世都是恒定的。（死亡时，虹膜组织是所有身体组织中退化速度最快的之一，这也促使法医病理学家在估计死亡时间时使用它。）

• 没有其他生物识别技术能够实现大规模数据库的实时1-n次元搜索。英国国家物理实验室2001年的一项研究发现，虹膜技术每分钟能匹配的次数几乎是其最接近竞争对手的20倍。结合速度和准确性来看，没有其他技术能以接近虹膜识别的实时性能提供高精度认证。

• 相反，指纹搜索面临数据库规模的挑战，增加了搜索时间，或需要过滤作为搜索加速技术。即便如此，指纹技术常常会返回多个“可能匹配”，迫使引入人工决策因素，并增加身份验证决策中出错的可能性。

• 虹膜识别和IrisAccess系统非常适合大规模ID应用或企业物理安全以及以大型数据库为特征的应用。由于虹膜数据模板每个虹膜仅需512字节存储空间，因此可以管理和快速检索超大型数据库，而不会降低性能准确性。

• 成像和虹膜认证过程中不使用强光或激光。用户可以站得离设备最远10英寸，甚至佩戴眼镜或隐形眼镜，而不影响系统的准确性。与其他一些流行的生物识别方式不同，虹膜认证不涉及任何物理接触。这不仅意味着“无接触”认证，也意味着该技术非常适合使用橡胶手套或其他防护装备的环境。

• 虹膜识别应用通常是选择加入的——没有人脸识别常见的监控污名，后者会扫描人群寻找个体。也没有与执法机构维护的大型指纹数据库挂钩，后者常常给基于指纹的系统带来负面污名。