干货篇：三星Note7的虹膜识别到底是啥？

　　而虹膜识别的核心在于虹膜识别算法技术。

　　总的来说，虹膜识别算法通常包括虹膜图像质量评估，虹膜区域定位(包含粗定位和精定位)，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。

　　图二

　　图三

　　当从手机摄像头获取到图像后，首先对采集到的图像进行初步质量评估，评估图像的清晰度，亮度，运动模糊，聚焦度等基本参数，如果图像不满足质量要求，丢弃继续获取下一幅图像。

　　图像满足要求则进入虹膜区域定位，先进行粗定位得到虹膜的大致区域，然后进行精定位，分别获取到瞳孔和虹膜的圆心坐标和半径。

　　得到虹膜区域后，通过预处理算法去除眼皮，睫毛，光斑等干扰因素，取出剩余可用的虹膜区域进行归一化。

　　然后进行特征点提取，对虹膜归一化图像分析。如图3所示，R1区域受上眼睑和睫毛干扰较严重，R2区域受下眼睑干扰，且虹膜纹理主要集中在靠近瞳孔的区域，所以选择归一化图像的右上部R3区域为特征提取区域，R3区域大小一般不小于归一化图像大小的1/6，这里取40×200。提取特征区域后利用二维Gabor波将其筛选和绘制为相量，相量的信息包括方向和空间频率(图像内容)以及图像位置。

　　利用这些向量信息绘制为“虹膜码”，最后使用虹膜码进行匹配认证。

　　当用户启动功能后，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，手机对摄像头的图像进行采集，并输出至算法处理模块进行虹膜区域定位，特征点抽取并生成虹膜生物特征模板，首次生成的虹膜特征模板将会被存储到手机上，用作身份认证比对的特征库。

　　后续实时采集的虹膜特征与存储的模板进行匹配，匹配通过即可完成手机解锁、APP解锁，虹膜支付等操作。手机搭载的近红外光源照射到眼睛的光线强度只有IEC 62471生物安全检测标准规定的光强的1/10，远远低于安全门限，不会对眼睛造成伤害 。

　　虹膜手机目前在技术上层面上，不管是摄像头硬件，IR LED照明灯还是虹膜算法，均已成熟，满足了产品级的应用需求，市场上也陆续出现了几款带虹膜识别功能的手机。当具备虹膜识别功能的手机陆续普及后，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，会进一步拓展到权限控制，网络移动支付，文件数据加密，身份鉴权认证等领域。

　　目前支付宝的安全架构方案(IFAA2.0)已经支持虹膜识别功能，并将其作为行业标准中的亮点重点推广。不久的将来，我们只需要看一眼，即可完成身份认证过程，相对的，不用担心密码忘记，指纹被窃取这类问题。