虽然虹膜识别在容错率、信息量以及稳定性上均胜过眼纹识别，但所需的成本比眼纹识别要更高，所以后者的大规模商用远晚于前者。

文｜卢晓明

苹果iPhone X便推出基于人脸识别的Face ID时，就有人担心双胞胎怎么办？如果加入眼纹或者虹膜识别的功能，也许可以解决这个问题。

11月3日，蚂蚁金服旗下金融级生物识别技术品牌ZOLOZ（蚂蚁佐罗）宣布研发成功眼纹识别技术。蚂蚁方面表示，该技术在实验室场景下已能精准识别长相极端相似的同卵多胞胎。

此前，常见的面部生物识别技术包括人脸、虹膜等，但如果是同卵双胞胎，长相会极其相似，人脸识别难度大，而虹膜检测通常需要红外线摄像头等设备。眼纹的发现则提供了一个新的方向。

“眼纹”是指眼白上的血管排布，每个人的眼纹特征都是独一无二的，即便是双胞胎。据分析，人的眼球状况是会时常变化的，例如过敏、红眼或者熬夜宿醉等等都会造成眼球充血，但这并不会影响眼纹与眼内血管的排布，因此眼纹识别的稳定性相对足够。

蚂蚁金服方面介绍，眼纹识别主要分成采集和比对两部分，采集部分又包括活体检测算法和图像增强算法，其中活体检测技术需要保证所采集的眼纹来自于人体活体，而不是照片、视频或面具等伪造眼纹，而图像增强技术则是保证采集的眼纹图像足够清晰。比对部分包括鲁棒的特征编码算法和特征比对算法，其中特征编码算法是将眼纹特征转换成一个不可逆的密码，保护用户隐私同时保证足够的安全性。

至于与三星此前主打虹膜识别的区别，有分析认为，相比其眼纹识别，虽然虹膜识别在容错率、信息量以及稳定性上均胜过眼纹识别，但所需的成本比眼纹识别要更高，所以后者的大规模商用远晚于前者。

比如，虹膜识别需要专门的硬件支持，也就是远红外摄像头，这对手机的改造以及规模化商用是个挑战，这也是为什么虹膜识别长期以来主要的应用场景是军用和一些特定场合，比如机场安检，此外虹膜的采集过程中还需要用户很高的配合度，对普通用户来说学习的成本更高。

而眼纹识别对摄像头没有特殊要求，普通智能手机的前置摄像头在可见光环境就满足要求，在采集过程中也只需要用户自然看着手机就可以，因此从用户体验和成本上来说都更有利于规模化普及。

同时，这意味着眼纹识别能在不增加用户负担的情况下，对识别对象进行多维度的交叉验证，以提高识别的准确度和安全性。比如辅助人脸识别突破一些高难度场景：相貌极度相似的同卵多胞胎，面部被口罩、面纱等物品大面积覆盖的人，脸上覆盖着浓厚彩妆（如京剧脸谱）的演员和刚出井的煤矿工人等。

ZOLOZ资深算法专家李亮表示如何从普通可见光摄像头拍摄的图片中提取出血管分布细节，如何克服眼球反光、眨眼、眼睫毛干扰等因素，这些都非常具有挑战性。他表示，目前ZOLOZ已实现通过普通手机进行眼纹识别。

ZOLOZ是蚂蚁金服于今年10月发布的全球可信身份平台，这也是其孵化出的首个独立运营的科技平台。

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