根据国际市场研究公司 FMI 的一份新市场研究报告，对访问控制技术的需求正在飙升。生物识别解决方案位居榜首，基于虹膜识别的系统预计将出现最大的需求增长。

FMI 估计 2021 年全球门禁控制市场总收入为 153 亿美元，到 2031 年将飙升至 504 亿美元。市场驱动因素包括网络和数据安全问题以及云计算和无线访问控制的进步。

目前，指纹和人脸识别在生物识别门禁装置中占据最大份额。但 FMI 预计虹膜识别系统将在不断增长的市场中占据相当大的份额。

我们今天看到人们对鸢尾花越来越感兴趣有几个原因。该技术过去已被大型企业、军队和其他政府部门广泛使用，现在正在被许多不同的垂直市场考虑，包括交通、金融、医疗保健和执法。

虹膜识别技术的特性

1、唯一性

每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。英国剑桥大学John Daugman教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。

虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。

同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。

2、稳定性

虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。

3、防伪性

虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性

4、非接触

虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。

5、便于信号处理

在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。

唯一性，稳定性，防伪性，而这些都是包括二维码，RFID等其他感知识别技术所无法比拟的，加上虹膜作为唯一可以从外部直接观测的人体内部组织，自身蕴含丰富信息，虹膜识别成为了一项非常重要的，特别适用于保密性要求高的环境的感知识别技术

通常，虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡，因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界，从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。

用的定位方法大致分为两类，一是，边缘检测与Hough变换相结合的方法；二是，基于边缘搜索的方法。

这两种方法共同的缺点是运算时间长，因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法，但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。

虹膜图像归一化

虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。

图像增强

图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。

特征提取

特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点，并对其进行编码

识别精确

• 虹膜认假的统计概率是 1/120 万。

• 检查人眼 400 个可测量变量（自由度）中的 240 多个变量。

• 独特性 = 准确性

• 两个人有相同虹膜模式的概率是 1078

• 双胞胎尽管拥有相同的 DNA，但虹膜模式不同

• 左眼和右眼的虹膜完全不同

• 人发育到 1 岁后虹膜就变得相对稳定

可进行 1:N 识别和 1:1 验证

• 积极识别 – 虹膜是在数学意义上独特性最高的生物特征。

• 只有虹膜识别能够提供有效的 1:N 识别和 1:1 验证。

虹膜特征：生物测定学上的“最佳特征”

• 最小的离群值

• 物理差异影响小

• 年龄：稳定的模板：1 --> 99 *

• 一次性持久登记

• 最快的身份鉴别

• 1:N 识别和 1:1 验证

• 单或双因素模式

• 最低的 FAR（错误接受率） 和 最低的 FRR（错误拒绝率）。相当于错误率 1 x 120 万/眼

* 针对新生儿的有限数据，也不包括创伤/手术/低发病率疾病。

性能数据

• 与其他所有生物识别技术（DNA 除外）相比，复杂的虹膜会导致更多的自由度（数据点）

• 高质量的登记甚至能降低对完美“现场”呈现的要求。

LG 7000S虹膜识别一体化

IrisAccess 系统提供了其他生物识别技术中很少见的集成灵活性。IrisAccess 专为与标准安全基础设施轻松集成而设计，已成功集成到大多数领先的门禁控制面板以及工业和政府应用中常用的基于卡或 PIN 的输入设备。它也可以用作独立系统或与其他安全措施一起运行。

7000 配置（选项 1）

智能卡设备验证模式

iCAM 作为独立设备运行，用于验证 (1:1) 智能卡上的虹膜模板

用于 iData CMA 和/或带有由 IrisAccess EAC 或第 3 方应用程序创建的虹膜模板的预先存在的智能卡

集成新_1

7000 配置（选项 2）

智能卡设备验证模式

iCAM 作为独立设备运行，用于验证 (1:1) 智能卡上的虹膜模板

用于 iData CMA 和/或带有由 IrisAccess EAC 或第 3 方应用程序创建的虹膜模板的预先存在的智能卡

集成新_2

7000 配置（选项 3）

设备上 iCAM 控制和虹膜匹配模式

iCAM 在 iCAM 内受到控制和光圈匹配

在 iCAM 内提供 ICU 的功能

仅用于 IrisAccess EAC 软件

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7000 配置（仅限选项 3）

没有 iCAM4000 系列；仅限 iCAM7000 系列

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4000 配置（图 1）

带有门禁系统的简单系统 门禁系统

此图显示来自 iCAM 的韦根

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4000 配置（图 2）

带有门禁系统的简单系统 门禁系统

此图显示来自 ICU4000-W 的韦根

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4000V-H1 配置（图 3）

带门控的 4000V-H1 系统

CMS（卡管理系统）如图所示

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带门控的 4000 基本系统（图 4）

带门控制器的简单 4000 系统

DCU4000 如图所示

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系统图 - 5 门（图 5）

带有门禁系统的简单系统门控系统

每个 ICU 4 个 iCAM

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带有远程站点的“DCU”系统图（图 6）

使用门控制器的简单系统（使用 DCU4000 + ICU4000）

门与 Iris 摄像头分开显示以说明 TCP/IP 连接

未显示门控制连接的详细信息

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将 4000 添加到现有 3000 系统（图 7）

带有门禁系统的简单系统门控系统

3000 摄像头在现有 ICU3000 上运行

4000 台摄像机在新的 ICU4000-W 上运行

该图显示了基于韦根的系统

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将 7000 添加到现有的 4000 和 3000 系统（图 8）

带门禁系统的系统 门禁系统

7000 台摄像机独立运行；iCAM 在 iCAM 内受到控制和光圈匹配

4000 台摄像机在新的 ICU4000-W 上运行

3000 摄像头在现有 ICU3000 上运行

国际标准

自从我们最早涉足虹膜识别技术以来，Iris ID 就提倡在我们生产的产品和软件中使用开放式架构和标准。从数据格式、数据传输、数据安全性和安全性，我们坚持标准。Iris ID 积极参与有关标准及其如何影响技术开发和部署的讨论。

数据格式

直线和非分段/分段极坐标。

虹膜图像

Iris ID 支持在 M1/SC37 批准的 ISO 标准配置中生成虹膜图像，其中包括直线图像和对内存更友好的非分段极坐标图像选项（请参阅 iDAta Eclipse 软件，了解为此配置提供的工具的描述。 )

Iris ID 支持为客户提供安全保存虹膜图像的选项，以供将来在其他程序中使用或与其他可能可用的算法一起使用。

Iris ID 提供了一种以标准通用生物识别交换文件格式包装图像或模板的解决方案。

安全标准

Iris ID 产品符合 CE、IEC 608251-1、UL 294 和 UL 60950-1。

LED 的细微照明可在可见眼睛的潮湿、反射性凸面后面提供非侵入式虹膜图像捕捉，这完全符合美国和国际市场的 UL 和 ANSI 规定的眼睛安全标准。