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[导读]   大众对虹膜的认识可能更多来源于科幻大片,但其实虹膜识别技术已经发展很长一段时间了,并已实现了安全化、小型化的处理。撘上物联网之风,催生虹膜识别应用无限可能。   万物互联,信息爆发,

  大众对虹膜的认识可能更多来源于科幻大片,但其实虹膜识别技术已经发展很长一段时间了,并已实现了安全化、小型化的处理。撘上物联网之风,催生虹膜识别应用无限可能。

  万物互联,信息爆发,怎么保证数据安全变的越来越重要。用户需要告诉他的各种连接应用"我是谁",同样,各种连接应用也需要知道对方"你是谁"才能保证连接、权限的安全性。虹膜技术因为自身的独特性、通用性、一致性、精确性、非接触性、活体识别,保证了它不会被伪造。

  虹膜技术背后是一个千亿级的市场。它正从传统的门禁产品、大型国家军工技术运用到消费类中,真正转变成小型化和微型化。赵阔现场演示了一款小型化的虹膜识别设备,即可以作为一个虹膜加解密的U盘,也可以对电脑所有文件进行虹膜加解密操作,保证了私有性和安全性。

  IRIS+手机

  IRIS在手机上的应用已有先例。除了富士康,赵阔现场还展示了一款释码大华与手机厂商合作推出的一款虹膜识别手机。手机解锁、手机内容加密、APP登陆、快捷支付等等,都可以通过虹膜快速、安全的实现,而不用担心被盗、忘记密码等烦心事。

  尤其移动互联网时代,快捷支付频繁。释码大华和一些手机厂商,包括方案商、国际大厂商一起合作,来建立虹膜应用的生态。在今年的IDF全球开发者大会上,释码大华和英特尔、联想,包括国内的中国银联和民生银行,共同发布了全球首个虹膜支付联盟的建立。

  IRIS+消费电子

  除了手机,虹膜技术还可以集成在平板电脑、甚至手表、手环等移动设备上面。基于云平台,可以让所有操作都免输入密码的过程。

  IRIS+物联网

  互联网金融和支付的痛点,在小额支付时或许感觉不深,但一旦交易额上升,人们对更安全、更便捷的方式来保证资金和帐户安全的需求就会马上加大。

  支付产业联盟有很多硬件厂家和应用平台商,包括中国银联和第三方支付平台等,现在要做的就是打破传统的支付方式和理念,用虹膜识别技术建立一个更安全、更便捷、更精确,更大众化的支付新革命。刘总还在现场通过视频介绍虹膜识别支付功能(包括银行和在线支付)是如何实现的。

  物联网时代,一个帐号、密码丢失将可能危及到一系列联动设备和应用。虹膜识别技术不但能改变这种危险,而且在智能联动中使体验更便捷。比如在智能家居的门禁系统上面做一个应用体验,回家时不用拿钥匙,而且回家后空调已经启动到舒适温度,电视打开在最喜欢的频道等等,让所有不同的智能家居有响应和动作,这是虹膜识别在物联网方面最大的应用点。

  最后,赵阔讲到,随着市场向印度倾斜,印度现在是全球最大的虹膜数据库国家。而释码大华是唯一一家在移动终端上的印度虹膜识别技术和算法供应商,对有志开发印度市场的手机硬件平台厂商,希望能合作一起去印度,把这块蛋糕吃下来!

  虹膜识别在智能终端的应用和挑战

  虹膜技术在物联网时代,迎来了新的机遇的同时,也将迎接新的挑战。现在虹膜识别实现在智能手机上的应用还有一段距离,如何更好的解决挑战至关重要。

  1.虹膜识别与人脸、指纹等其他生物识别技术的区别。虹膜的唯一性即使同卵双胞胎也不同,且稳定性好,终生不变;可以做到中远距离;比对速度快,一个64 位计算机的指令周期,可以做一次两个虹膜之间的比对;防伪性好,非法者可以贩卖指纹套,但虹膜是精密活体检测无法在虹膜上做类似犯罪活动。当然,虹膜识别在某些情况下,也还有一定的局限性。比如开车时候,直接用指纹识别比用虹膜识别就更方便。

  对于手机厂商而言,随着竞争加剧,逐渐开始在虹膜技术上关注。中科虹霸已经和一些一线手机厂商开始交流、合作。

  2.智能时代,虹膜识别技术的两大方向:一个是近距离应用,除了手机,还包括其他手持移动设备。另外一个是向2-3米的远距离、多种生物识别技术相结合的多模态、高通量发展。目前远距离方面,已经和公安部做了很好的合作。手机方面,中科虹霸的一款方案正在调试测试阶段,要做到零点几秒的识别过程。

  3.眼神支付——虹膜识别更酷的应用场景!马力认为,解锁并不是虹膜最擅长的方式。从应用范围看,最底层是虹膜成像模组和LED照明,再上一层为虹膜识别算法和用户交互,然后是TEE和FIDO等国际标准的支持。现在所有的都是进入TEE环境中,虹膜也要进入TEE环境,虹膜技术是安全的,但是本身手机是不安全的,再往上层,基于这个层次之上,构建支付的应用场景。目前国际上有些国家正在把虹膜信息集成到身份证中,尤其印度,已有8.5亿人完成虹膜采集。之后它会应用到一些新的行业应用中,如军事、安防、ATM支付等。

  4.目前虹膜技术在智能手机应用上的三大挑战。一是在复杂环境中的虹膜成像和算法。比如复杂光线环境下,微型成像模块生成虹膜图像的质量,以及虹膜识别算法的公开评测等。由于移动端用的算法和传统安防有很大不同,要将整个用户体验控制在半秒内完成。针对复杂环境的挑战,目前学习方法已经从传统基于建模的方法,发展到现在的基于数据自动学习的方法,精度提升了15%。

  第二个挑战是互联网中的虹膜识别安全解决方案。方案公司需要手机平台的Turnkey安全解决方案,而非仅仅虹膜识别软硬件方案。三是虹膜“眼神”支付生态环境的建设。虹膜应用生态环境的建设是一个过程,需要产业共同推动,包括应用场景的体验。

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