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。

基于虹膜识别技术的蓬勃发展前景原因：

准确性 ——虹膜识别长期以来一直被视为可用的最准确的生物识别访问控制技术之一。它捕获一个人的虹膜图像。那是瞳孔和白色之间眼睛的有色部分，不要与眼睛后部的视网膜混淆。每个人的虹膜都是独一无二的，虹膜扫描仪收集了大约 240 个生物特征点，而指纹扫描收集的生物特征点要少得多。

成本 ——虹膜识别曾经被视为一种昂贵的高科技解决方案，其价格已大幅下降，使其成为许多组织和企业的可行选择。

零接触 ——COVID-19 大流行凸显了对非接触技术的需求。虹膜符合要求。用户站在距离相机 10 到 14 英寸的地方。识别/认证大约需要两秒钟。用户不必触摸任何东西。

方便 ——虹膜识别适用于许多环境。它不受戴手套、帽子、眼镜或头饰的人的影响。在这个 COVID-19 时代，它可以与口罩、护目镜或面罩等 PPE（个人防护设备）配合使用。

隐私——在数字身份识别方面，隐私已成为一个重要问题。虹膜识别需要个人选择加入该技术。

这些只是基于虹膜识别的访问控制有望实现快速市场增长的部分原因。期待听到更多关于该技术的许多好处和用途的信息。

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

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 虹膜识别系统配置

系统配置

IrisAccess 系统由 iData EAC（入口访问控制）软件和专有硬件组成，专门与我们的软件套件配对。可以使用几个硬件组件：iCAM4000 系列、ICU4000 系列、iCAM7000 系列和功能操作模式选项可以使用。

iCAM7000 作为 iCAM4000V

多因素身份验证

通过使用 EAC 软件、带有内置键盘的 iCAM7100 和利用支持卡 + PIN 作为身份验证模式的第三方物理访问控制系统 (PACS) 的组合，可以轻松设置多因素身份验证。结果是通过 Card + Iris + PIN 进行身份验证。所有 iCAM 型号均可与输出韦根的预安装外部读取器一起使用，以提供 2 和 3 因素身份验证解决方案。具体设置可在 iCAM7000 系列用户指南中的多重身份验证选项下找到。

3 因素身份验证：带有 PACS 系统（PACS PIN）的 iCAM7100

3因素

2 因素身份验证：不带 PACS 系统的 iCAM7100（本地 PIN）

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。