隨著科技不斷發(fā)展,虹膜識(shí)別技術(shù)在2025年迎來(lái)新的突破與發(fā)展機(jī)遇,其應(yīng)用領(lǐng)域也在持續(xù)拓展。尤其是在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)技術(shù)逐漸成熟并廣泛應(yīng)用于多行業(yè)的背景下,虹膜識(shí)別技術(shù)在 VR 一體機(jī)身份認(rèn)證中的應(yīng)用備受關(guān)注,有望為用戶(hù)帶來(lái)更安全、便捷的體驗(yàn)。
據(jù)《2025-2030年中國(guó)虹膜識(shí)別行業(yè)運(yùn)營(yíng)態(tài)勢(shì)與投資前景調(diào)查研究報(bào)告》指出,在消費(fèi)級(jí)電子產(chǎn)品的身份識(shí)別領(lǐng)域,指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和虹膜識(shí)別是較為常見(jiàn)的生物識(shí)別技術(shù)。指紋識(shí)別雖具有終生不變、唯一性的優(yōu)點(diǎn),但存在觸物留痕的問(wèn)題,且在 VR 一體機(jī)上使用時(shí),用戶(hù)需要摸索識(shí)別平面位置,極為不便。人臉識(shí)別中,3D 人臉識(shí)別技術(shù)雖提高了安全性,但 VR 一體機(jī)作為近眼設(shè)備,攝像頭難以拍攝到完整人臉圖像及深度信息,多攝像頭拼接也可能存在誤差。語(yǔ)音識(shí)別雖然能解放雙手,但識(shí)別精度受多種因素影響,不適用于安全性要求高的場(chǎng)景。
相比之下,虹膜識(shí)別技術(shù)具有顯著優(yōu)勢(shì)。在安全級(jí)別上,其安全性極高;在結(jié)構(gòu)方面,中高端 VR 產(chǎn)品標(biāo)配的眼動(dòng)追蹤功能,為虹膜識(shí)別模塊與其共用硬件設(shè)備提供了可能,且 VR 使用過(guò)程中眼睛和攝像頭相對(duì)位置穩(wěn)定,便于拍攝虹膜圖像;在算法層面,國(guó)內(nèi)外虹膜識(shí)別算法已成熟,相關(guān)產(chǎn)品供應(yīng)鏈也較為完善。通過(guò)對(duì)這四種生物識(shí)別技術(shù)在 VR 一體機(jī)身份認(rèn)證功能的對(duì)比分析可知,虹膜識(shí)別在安全性和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上優(yōu)勢(shì)明顯,具有較高的可行性。
人眼虹膜位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間,表面紋理豐富,約有兩百多個(gè)特征點(diǎn),其顏色受多種因素影響,分類(lèi)多樣。虹膜識(shí)別是將采集的虹膜圖像進(jìn)行處理和特征比對(duì)的身份識(shí)別技術(shù),其系統(tǒng)主要包括虹膜圖像采集系統(tǒng)和虹膜特征提取與識(shí)別系統(tǒng)。
在虹膜圖像采集過(guò)程中,通常使用近紅外 LED 燈補(bǔ)光。對(duì)于淺色虹膜,在光照充足時(shí),高像素可見(jiàn)光攝像頭可采集清晰圖像;而深色虹膜在近紅外光下,紋理信息更明顯。研究表明,波長(zhǎng)為 850nm 的補(bǔ)光燈下拍攝的虹膜圖像質(zhì)量最佳,但會(huì)出現(xiàn)紅暴現(xiàn)象;940nm 的紅外 LED 燈雖無(wú)紅暴,但需要更高輻射強(qiáng)度。在選擇 LED 燈時(shí),需綜合考慮波長(zhǎng)、輻射強(qiáng)度、使用距離等參數(shù),以保障用戶(hù)用眼安全。
虹膜圖像采集光學(xué)系統(tǒng)對(duì)攝像頭的像素點(diǎn)數(shù)量、使用距離、視場(chǎng)角、景深和光圈等都有特定要求。根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)虹膜直徑為 10.2mm 時(shí),采集到的虹膜直徑上的像素?cái)?shù)量不能少于 160pixel。當(dāng)前主流近距離虹膜采集設(shè)備使用距離約為 30cm,而 VR 一體機(jī)的特殊結(jié)構(gòu)使其在虹膜圖像采集上具有一定優(yōu)勢(shì),其出瞳距離和眼睛與攝像頭的距離有利于采集工作。同時(shí),視場(chǎng)角、景深、光圈等參數(shù)相互關(guān)聯(lián),影響著圖像質(zhì)量,在 VR 一體機(jī)的應(yīng)用中,需合理設(shè)置這些參數(shù)。
在 VR 一體機(jī)中實(shí)現(xiàn)虹膜識(shí)別,虹膜圖像采集是關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。在補(bǔ)光技術(shù)方面,要綜合考慮虹膜顏色、補(bǔ)光燈光源特性以及對(duì)用戶(hù)眼睛的影響。在光學(xué)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置上,需滿(mǎn)足虹膜圖像采集的像素、距離、視場(chǎng)角等要求,以獲取高質(zhì)量的虹膜圖像。
虹膜特征提取與識(shí)別技術(shù)同樣重要。對(duì)虹膜圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)能提升識(shí)別系統(tǒng)性能,目前常用多種異質(zhì)虹膜類(lèi)型融合的算法進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)。針對(duì)低分辨率、眼瞼和睫毛遮擋等異質(zhì)情況,可采用預(yù)設(shè)閾值剔除嚴(yán)重異質(zhì)圖像,或使用圖像恢復(fù)算法。在虹膜定位方面,傳統(tǒng)算法各有優(yōu)劣,基于深度學(xué)習(xí)的定位與分割算法則具有更高精度和速度。虹膜識(shí)別算法也在不斷發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的算法準(zhǔn)確率更高、泛化性能更強(qiáng)。
基于虹膜識(shí)別的身份認(rèn)證方案包括身份注冊(cè)和身份識(shí)別階段。在身份注冊(cè)階段,需依次完成虹膜圖像采集、質(zhì)量評(píng)價(jià)、定位與分離、歸一化、圖像強(qiáng)化以及特征提取和降維等步驟,將提取的特征存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫(kù)。在身份認(rèn)證階段,通過(guò)對(duì)比待識(shí)別虹膜特征與數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征來(lái)確定用戶(hù)身份。
將虹膜識(shí)別應(yīng)用于 VR 一體機(jī)身份認(rèn)證,可將虹膜識(shí)別模塊與眼動(dòng)追蹤模塊結(jié)合,這樣既能避免對(duì)整機(jī)結(jié)構(gòu)和成本的不利影響,又能實(shí)現(xiàn)多種功能。然而,這也面臨著技術(shù)難點(diǎn)。一是虹膜圖像高像素密度與眼動(dòng)追蹤大視場(chǎng)角之間的矛盾,現(xiàn)有 VR 產(chǎn)品的攝像頭參數(shù)難以同時(shí)滿(mǎn)足兩者需求;二是虹膜圖像質(zhì)量與攝像頭小型化之間的矛盾,VR 產(chǎn)品輕薄化趨勢(shì)與獲取高質(zhì)量虹膜圖像所需的攝像頭參數(shù)存在沖突。
未來(lái),VR 一體機(jī)虹膜識(shí)別技術(shù)有三個(gè)重要發(fā)展方向。一是建立低像素?cái)?shù)量虹膜圖像的高效算法框架,利用圖像超分辨率重建或去模糊技術(shù),在降低硬件成本的同時(shí)提高識(shí)別準(zhǔn)確度。二是研發(fā)小尺寸、高 QE 圖像傳感器,隨著制造工藝升級(jí),可在減小像素點(diǎn)尺寸的情況下提高紅外波段的 QE,獲取滿(mǎn)足算法要求的圖像。三是實(shí)現(xiàn)虹膜識(shí)別和眼動(dòng)追蹤的有效結(jié)合,可通過(guò)減小眼動(dòng)追蹤攝像頭視場(chǎng)角或使用超透鏡技術(shù),在滿(mǎn)足 VR 一體機(jī)小型化和輕量化需求的同時(shí),實(shí)現(xiàn)兩者的有機(jī)融合。
綜上所述,虹膜識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于VR一體機(jī)身份認(rèn)證具有可行性。通過(guò)對(duì)多種生物識(shí)別技術(shù)的對(duì)比,凸顯了虹膜識(shí)別在安全性和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上的優(yōu)勢(shì)。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)方面,對(duì)虹膜圖像采集、特征提取與識(shí)別等環(huán)節(jié)進(jìn)行了詳細(xì)闡述,并分析了將其應(yīng)用于 VR 一體機(jī)的實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù)難點(diǎn)。針對(duì)這些難點(diǎn),提出的未來(lái)發(fā)展方向?yàn)樵摷夹g(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了思路。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,虹膜識(shí)別技術(shù)有望為 VR 一體機(jī)用戶(hù)帶來(lái)更安全、便捷的身份認(rèn)證體驗(yàn),推動(dòng) VR 行業(yè)的發(fā)展。
更多虹膜識(shí)別行業(yè)研究分析,詳見(jiàn)中國(guó)報(bào)告大廳《虹膜識(shí)別行業(yè)報(bào)告匯總》。這里匯聚海量專(zhuān)業(yè)資料,深度剖析各行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)與趨勢(shì),為您的決策提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)。
更多詳細(xì)的行業(yè)數(shù)據(jù)盡在【數(shù)據(jù)庫(kù)】,涵蓋了宏觀(guān)數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、進(jìn)出口數(shù)據(jù)、價(jià)格數(shù)據(jù)及上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等各類(lèi)型數(shù)據(jù)內(nèi)容。
本文來(lái)源:報(bào)告大廳
本文地址:http://www.74cssc.cn/k/hongmoshibie/70562.html