虹膜识别才是真正的黑科技 6亿美元市场待挖掘
随着物联网应用逐渐丰富，生物识别技术迎来了大显身手的机会这很容易理解，在万物互联的时代，数据安全重要性不言而喻，市场需要一种更加靠谱的与机器进行交互的方式，生物识别技术能担当这一重任。生物识别技术指的是利用人的生理特征(比如指纹、面相与虹膜)或者行为特征(如声音、笔迹)来进行个人身份认定的方式。与传统的身份鉴定方式相比，生物识别技术在安全、保密与方便性上具有优势。
从识别方式来看，生物识别可以分为指纹识别、人脸识别、声音识别、虹膜识别与静脉识别等等。其中，指纹识别应用已经极为广泛，人脸识别应用正在兴起，这两项识别技术最为大众熟知。
近年，不少硬件厂商为增加产品卖点，将指纹识别、人脸识别作为黑科技宣传。然而，在业界看来，生物识别领域能充当黑科技存在的，应该是虹膜识别技术。
指纹、人脸识别有瑕疵，虹膜识别才是黑科技
指纹是人的手指末端正面皮肤上凹凸不平产生的纹路，每个人的指纹细节特征(纹路起点、终点、结合点与分叉点)都不会完全相同，因此，指纹能用于身份鉴定。
由于技术门槛低，指纹识别率先得到了应用，在考勤、手机解锁、保险箱开锁、门禁等众多场景中，都有指纹识别的身影。
不过，这项技术还是有一些不方便的地方。比如它对手指的清洁度、干燥度要求很高，脏、湿、油等因素都将干扰机器识别;进行指纹识别验证时，手指捺印角度不同、力度不同等因素都会影响到识别结果。
另外，每次使用指纹时，指纹采集器上都会留下用户的指纹痕迹，用户的指纹存在被复制的可能，安全性大打折扣。
于是，不用与机器直接接触的人脸识别技术应用兴起。
人脸识别的工作原理有三步，首先是建立人脸的面相档案，工作人员负责采集相关用户的人脸面相文件，或者把用户的照片形成面相文件，储存在面相档案中。
其次，用摄像机捕捉当前的人体面相。
最后，将捕捉的人像与面相档案中的进行比对。这一过程利用面纹编码方式，可以在百万人中精确地辨认出某个人。
与指纹识别相比，人脸识别具有不用接触、非强制性以及并发性(即一个场景可进行多个人脸的分拣与识别)的优势，这是其好的一面。
不好的一面是，人脸识别对场景光线环境敏感，另外，当前的人脸识别技术主要通过平面2D采集人脸与五官相对位置进行识别，它存在以照片形式蒙骗识别机器的可能。
基于指纹识别与人脸识别的瑕疵，虹膜识别作为终极BOSS开始登场。
虹膜识别基于眼睛中的虹膜(位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分)进行身份识别，它是业界公认的最精准与最安全的生物识别技术，业界透露，虹膜识别误识率可低至百万分之一，与之相比，指纹识别误识率为0.8%，人脸识别则为2%。
再加上虹膜识别技术需要活体的虹膜信息，眼球剥离人体后，虹膜会随瞳孔放大失去活性，将被机器拒识，因此，虹膜识别的安全性更高。
两大应用趋势，虹膜识别的黑科技可不仅仅是解锁
早前，虹膜识别主要应用在工业领域，比如煤矿行业考勤，少有成型的产品出现在个人消费市场上，因此虹膜识别技术没有被大众熟知。
好消息是，近年，虹膜识别在朝远程识别与移动化发展，在此趋势下，虹膜识别技术迎来了进入大众化领域的契机。
媒体报道，卡耐基梅隆大学生物识别中心已经研发出一种识别距离远达12米的虹膜扫描识别技术，它可以在车主眼睛不经意扫过汽车后视镜时，快速读取车主的虹膜信息，并将虹膜信息与数据库做匹配，从而显示出车主的名字以及其他信息。
这项黑科技可以帮助警察追踪逃犯，也可以在机场、旅游场所等承担安防的重任。
另一个方向是在智能手机上的应用。早前，富士通ARROWSNXF-04G与微软Lumia950XL都先后搭载了虹膜识别功能，不过，由于这两款手机太过小众，因此虹膜识别技术市场曝光率并不大。
直到今年8月，三星搭载虹膜识别技术的GalaxyNote7手机上市才将这一技术推向了一个小高潮。据悉，三星Note7搭载虹膜识别技术的消息一出来，资本市场上与之相关的概念股便蠢蠢欲动。
三星虹膜识别技术的原理是，用户先将自己的虹膜录入，虹膜测定技术能将虹膜外观特征转化为虹膜密码储存，当用户试图用虹膜解锁手机时，红外led等与虹膜摄像头将会同时启动，先获取用户眼部图像，再将虹膜信息转化为编码，与已经存储的密码进行比对，一致的话，手机就会解锁。
看上去，流程好像很复杂，不过据三星提供的视频演示，解锁功能速度相对较快。
除了手机解锁之外，三星Note7的虹膜识别技术还能用于加密手机安全文件、验证三星账号、登录三星应用商店。
要指出的是，受电池爆炸事件影响，三星大面积召回Note7手机，虹膜识别技术推广进程受到了一定阻碍。不过，考虑到三星早前表示会将虹膜识别技术公开，以及华为、苹果对这一黑科技也抱有极大兴趣，未来，虹膜识别还有大显身手的机会。
6亿美元市场掘金，虹膜识别成本瓶颈待解
移动支付、互联网金融快速发展的环境下，业界看好生物识别在金融领域的应用。
TrendForce集邦科技旗下研究品牌拓墣产业研究所(TRI)认为，生物识别技术在金融领域的应用产值有望从2015年的1.23亿美元上升至2019年的6.57亿美元，亚太地区成长潜力最大。
拓墣进一步指出，随着物联网时代来临，智能整合大举提高了电子设备的安全需求，安全度较高的生物识别成为厂商积极开发的重点，虹膜识别是其中之一。
另外，其他研究机构的数据表明，虹膜识别的市场占有率有望从2015年的7%上涨至2020年的16%，年均复合增速超过36%。
以上都说明了，虹膜识别美好的发展前景。不过，在美景降临前的现阶段，厂商还需攻破虹膜识别技术的成本瓶颈。
目前已经商用化了的虹膜识别系统主要通过波长为700～900纳米的近红外光LED辅助相机系统撷取虹膜特征影像，然而现有的相机为了成像质量，会屏蔽掉红外光，因此虹膜识别系统需要新的相机系统支持，这就带来了高成本。
这也是虹膜识别技术虽然出现较早，但普及速度缓慢，且只能搭载于高端旗舰智能手机身上的主要原因。推动虹膜识别技术发展，降成本是厂商必须过的槛儿。