为手机配备虹膜识别功能，聚虹光电认为移动支付是杀手级应用场景

说起虹膜识别，很多人会觉得陌生，但以下这个场景对于大多数人来讲都应该见过：看剧的时候中情局或是某神秘部门角色在进入某个秘密场所或是开启某个神秘箱体前，都要扫描视网膜来验证身份。

其实虹膜识别并没有那么神秘，它同人脸识别、指纹识别、声纹识别等同隶属于生物识别。虹膜识别过程主要是利用近红外LED灯和专用摄像头采集近红外虹膜图像，然后使用内置算法对虹膜图像进行特征点提取、分析和比对。因为虹膜具有唯一性、一致性、防伪性，因此其安全性在生物识别技术中处于最高等级。

虹膜识别技术由于极高的安全性蕴含着巨大的市场潜力。根据美国智库Acuity的预测，虹膜识别技术占全球生物特征识别的市场份额，将从2015年的7％提升至2020年的16％，2020年总产值将达到35亿美元，对应复合年均增速为36.6％。但对于虹膜识别技术的未来发展形势，聚虹光电CEO宫雅卓并不认为虹膜识别会由于高安全性而完全替代现有识别技术，在未来人脸、指纹以及虹膜识别等技术会根据不同的使用场景以多模态的形式出现，优化用户的使用体验。

聚虹光电作为一家具有自主知识产权的虹膜识别技术提供商，业务覆盖虹膜识别的算法、模块、整机、云服务等，可提供虹膜识别的完整解决方案。

其中虹膜识别技术的核心是算法。虹膜识别算法其实和其他的算法技术同理，需要在搭建好的算法架构上输入大量的数据信息进行训练优化。宫雅卓告诉36氪，聚虹光电的核心算法技术团队来自上海交通大学模式识别与智能系统国家重点实验室，在算法构建方面具有比较丰富的经验和技术储备。

而在训练数据的收集方面，不得不承认虹膜识别存在一些局限性。首先从现成的数据数量来说，相较于指纹和人脸，虹膜图像本身就具有稀缺性。从2015年开始，中国的身份证录入系统会采集居民的人脸和指纹，因此人脸和指纹在数据量级方面具有先天优势。再从数据收集角度来说，虹膜图像的收集难度更大，本身虹膜的面积就非常小，且易受光线影响，想要采集到大量的虹膜图像则需要技术企业通过大规模虹膜注册项目来完成数据积累。宫雅卓告诉36氪，聚虹光电自2001年开始启动虹膜识别技术的研究，至今技术积累已超过16年，并在多个行业领域完成了合作示范项目，建立了较大规模的用户数据库。

在数据库方面，宫雅卓表示聚虹光电已拥有百万量级的通用数据库，以及数万量级的专业数据库。大量的虹膜图像数据帮助他们进行算法训练，减小拒识率和误识率，并保证在戴眼镜、戴美瞳等特殊情况下也能正常识别。通用的虹膜图像数据多是正常情况下采集到的虹膜图像，这些图像主要来自聚虹光电在国内、东南亚、中东的大型合作项目。专业数据库主要会搜集一些特殊的虹膜图像，大致从年龄、种族、性别等几个维度进行分类和收集。宫雅卓表示，从年龄角度来说老年人受到眼皮松弛的影响，可以采集到的虹膜范围相对较小，增加了识别的难度。从种族角度来说，不同种族的人在虹膜颜色、不同光照下的虹膜纹理呈现形态以及睫毛对虹膜的遮挡程度都不同。从性别角度，很多女性习惯佩戴美瞳，这也对识别能力提出了更高的要求。此外，戴眼镜、瞳孔形状特殊等情况也需要做更加细节性的研究。

谈到虹膜识别技术的应用领域，宫雅卓表示此前聚虹光电更多是和行业用户合作，如金融、安防、公安、教育、信息安全等。

虹膜识别的行业级应用初期多集中在采矿行业，因为采矿工人的脸上和手指上会沾上很多煤渣，所以用人脸识别和指纹识别进行身份认证并不适用。但在宫雅卓看来，采矿行业由于近些年的逐渐衰退，留给虹膜识别介入的市场并不大。 

在金融行业，聚虹光电已和多家大型银行联合开发了虹膜ATM。截至2015年底，全国联网ATM设备数量86.67万台，而未来5年行业还将保持较高增长率，预计在20%-25%之间，2021年ATM有望超过259万台。宫雅卓告诉36氪，银行用户的虹膜图像是由银行自行收集成库并进行统一管理，聚虹光电提供核心算法，使得ATM使用者的虹膜图像可以和后台数据库中的虹膜图像进行比对，从而完成身份验证。宫雅卓表示在ATM机上配备了虹膜识别技术，增加了用户使用的便捷度，用户无须携带银行卡只需要输入手机号码再进行虹膜比对就能完成存取款过程。而且由于虹膜识别的低拒识率和误识率使得用户的取款额度也可以提升，减少了排队去柜台取大额现金的麻烦。

另外在公安行业以及教育行业，虹膜识别技术也逐渐显示出了其优势性。宫雅卓告诉36氪，由于人脸识别的局限性，公安部门正在寻求在高铁、机场等公共场所同时加入虹膜识别技术进行身份验证，这就要求配套的硬件模组可以实现1-1.5米的中远距离虹膜图像采集。而2016年上半年，公安部生物识别的采购金额就达到了1471.08万元，其中绝大部分在人脸识别领域。在教育行业，虹膜识别技术可以精确认证考生身份，提高考场管理水平，杜绝替考等恶性事件。

聚虹光电也对消费领域进行了试水，并在2015年底推出了一款面向消费用户的USB虹膜识别设备——虹膜酷客，基于大量用户的使用反馈，宫雅卓认为这款产品更符合行业用户的需求，因此现在已作为一款行业级产品销售。宫雅卓告诉36氪，出于市场需求的考虑，他认为智能手机会是搭载虹膜识别技术最佳的消费级产品形态，而支付将是虹膜识别在手机上的杀手级应用场景。

移动支付现已渗透到生活的方方面面，移动支付关联到的金额也是惊人的。据悉2015年中国移动互联网市场规模达到30794.6亿元人民币，而移动购物占比高达67.4%。移动支付的普及同时带来了支付风险，相关产业链上的通信厂商和金融机构也越来越关心如何保证移动支付的安全。在指纹无法满足更高标准的安全级别时，虹膜手机势必将成为未来移动互联的主角担当。

同时宫雅卓表示，非接触式的身份识别在一些场合下更适用，比如使用者带了手套或是手指沾水。而且中国有9亿左右的体力劳动者不适用指纹识别，虹膜识别技术可以帮助他们进行安全的支付交易。

除了市场需求外，还需考虑手机厂商对此类方案的接受程度，主要是和工业设计和成本控制相关。宫雅卓表示现在已经出现了比较成熟的虹膜图像采集摄像头和普通前置摄像头二合一的方案，手机上方只需要再额外开一个放置近红外LED灯的孔即可，降低了工业设计的难度。在成本考量方面，宫雅卓认为虹膜识别技术的落地初期一定会是在主流品牌手机厂商的中高端机型上。但从长期发展来看，随着硬件技术的提高以及规模化生产，成本下降是必然趋势，最终得以应用在不同机型上。据行业人士透露，用于手机的虹膜识别模组的硬件成本甚至比指纹识别模组更低，未来虹膜识别功能也有望成为智能手机的标配，达到指纹识别在手机上的普及率。具体反映到模组出货数据上，我们可以参考指纹识别模组数据，到2020年预计国内指纹识别在智能手机中的渗透率能达到75%，国内指纹识别模组的需求将超过3.4亿组。

在市场有需求，手机厂商愿意尝试的基础上，宫雅卓还表示聚虹光电等技术提供商作为产业链上关键的一环很难被越过或是取代，包括手机厂商也是不具备虹膜识别技术研发能力和条件的。正如此前提到的训练数据在算法研发中的重要性，手机厂商很难直接获取大量的虹膜图像，也就很难提升算法精度。因此手机厂商依然会选择和虹膜技术提供商合作，或是像苹果收购指纹识别技术商AuthenTec一样，收购一家虹膜识别技术公司。

宫雅卓告诉36氪，在今年中下旬预期会有多款搭载虹膜识别技术的主流手机推出市场，像此前盛传的苹果以及华为，都有可能在新机型上加入这项黑科技，共同教育消费者市场。聚虹光电也已与一些主流的手机品牌商达成了合作意愿，并针对处理器平台、摄像头模组进行了虹膜算法的全面优化，部分已完成了测试。