大家好，关于面部解锁体现人工智能很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于面部解锁体现人工智能技术吗的知识，希望对各位有所帮助！

本文目录

1. 声控灯和人脸识别门锁是否属于人工智能
2. 人脸解锁和虹膜解锁原理一样吗？
3. 人脸识别智能门锁是不是全自动的
4. 著名经济学家陈人通教授讲授的人工智能人脸识别有哪些特点

声控灯和人脸识别门锁是否属于人工智能

声控灯和人脸识别门锁不属于人工智能。声控灯就是通过一个驻极体话筒感受到声音的变化而产生电阻的变化从而控制开关三极管的导通和截止来实现灯的开和关。

人脸识别门锁就是通过摄像头对主人的面部进行扫描和存储在锁中主人的人脸信息进行比对，数据一样时，门锁就打开了，这与人工智能技术还相差甚远。

人脸解锁和虹膜解锁原理一样吗？

人脸解锁的科学名称应为人脸识别，简称脸识别。

虹膜解锁的科学名称应为虹膜识别。

这两种基于高现代科技而兴起的人体识别技术和方法，或者说人体解锁的原理是否一样，那就先让我们简要认知这两种识别的科学原理、依据和技术特征、应用特点以及技术发展与应用之后，再予确定。

一、人脸识别

人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

中文名：人脸识别；别名：人像识别、面部识别；

传统技术：可见光图像的人脸识别；

工具：摄像机或摄像头；

处理方法：人脸识别算法；

（一）发展历史

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

（二）主要特点

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

1.非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；

2.非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

3.并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

4.其他。除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

（二）技术流程

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

1.采集及检测

（1）人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

（2）人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

2.预处理

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

3.特征提取

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

4.匹配与识别

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

（三）识别算法

1.人脸识别

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

（1）人脸识别算法分类

（a）基于人脸特征点的识别算法（Feature-basedrecognitionalgorithms）。

（b）基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-basedrecognitionalgorithms）。

（c）基于模板的识别算法（Template-basedrecognitionalgorithms）。

（d）利用神经网络进行识别的算法（Recognitionalgorithmsusingneuralnetwork）。

(e)基于光照估计模型理论

提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法,并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。

(f)优化的形变统计校正理论

基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；

(g)强化迭代理论

强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；

(h)独创的实时特征识别理论

该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到最佳的匹配效果

（2）识别数据

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如ANeuralNetworkFaceRecognitionAssignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

2.配合程度

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。

3.优势困难

(1)优势

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

(a)所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

(b)不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

（2）困难

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

(a)相似性

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

(b)易变性

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

(c)在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（intra-classdifference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

4.主要用途

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

5.应用前景

生物识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。

当前社会上频繁出现的入室偷盗、抢劫、伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别技术已经得到广泛的认同，但其应用门槛仍然很高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高）。

人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

（1）企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

(2)电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

(3)公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

（4）自助服务。

（5）信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

(四)相关产品

1.数码相机

人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

2.门禁系统

受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。人脸识别系统可用于企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

3.人脸识别门禁

人脸识别门禁是基于先进的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计，人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离，实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输，支持远程进行控制和管理，可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。

4.身份辨识

如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从2010年4月1日起，其118个成员国家和地区，必须使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（TransportationSecurityAdministration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。

5.可在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。如银行的自动提款机，用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。

(五)应用

1.网络应用

利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

2.娱乐应用

人脸识别技术广泛地应用于日常生活中，如相机拍摄，图片对比等，尤其近两年来，相亲节目如火如荼，其中浙江电视台的爱情连连看中的最佳夫妻像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。

3.随着移动互联网的崛起，一些人脸识别技术的开发者将该项技术应用到娱乐领域中，如应用开心明星脸等，根据人脸的轮廓，肤色，纹理，质地，色彩，光照等特征来计算照片中主人公与明星的相似度。

4.应用示例

(1)2012年4月13日京沪高铁安检区域人脸识别系统工程开始招标，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统——人脸识别系统，以协助公安部门抓捕在逃案犯，人脸识别产品及系统解决方案的高科技创新型企业。由该领域内的专家组成了核心技术研发团队，专注于以人脸识别技术为核心，覆盖考勤、门禁安防等多领域的产品设计与研发项目。现今人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

(2)2013年9月5日，刷脸支付系统在中国国际金融展上亮相。刷脸支付系统基于天诚盛业自主研发的生物识别云金融平台，将自主知识产权军用级别的人脸识别算法与现有的支付系统进行融合，对接了我们生活中涉及到支付、转账、结算和交易的环节。在支付时人们不再需要银行卡、存折和密码，甚至是手机，只需要对着摄像头点个头、露个笑脸，刷脸支付系统将会在几秒内完成身份确认、账户读取、转账支付、交易确认等一站式支付环节，为用户创建更棒的支付体验。

(5)2014年8月起，日本将在部分机场的出入国审查(边检)处重启人脸识别系统的实验。2012年实施的首次实验因错误频发而一度中止，但法务省认为，为迎接2020年东京奥运会需提高边检速度，于是决定重启实验。实验将在2014年8月起进行约5周，对象为在羽田机场和成田机场乘机的日本人。负责实验的企业将于近期敲定。日本政府在各地机场设置了仅凭指纹识别便可通过的自动边检门，但因需要事先登记指纹，乘客利用率不高。人脸识别则无需事先登记。

（6）2015年3月15日汉诺威IT博览会(CeBIT)在德国开幕，阿里巴巴创始人马云作为唯一受邀的企业家代表，在开幕式上作了主旨演讲。在发表演讲后，马云还为德国总理默克尔与中国副总理马凯演示了蚂蚁金服的SmiletoPay扫脸技术，并当场刷自己的脸给嘉宾买礼物。马云选择的礼物是淘宝网上一枚1948年的汉诺威纪念邮票。他用手机登陆淘宝，首先选择产品；第二步进入支付系统，确认支付后出现扫脸的页面；然后扫脸(拍照后)后台认证；接着显示支付成功。马云现场为德国总理默克尔赠送了一份特殊礼物：一张纪念版的德国日历页，且恰好就是这位女总理的出生年月。

(7)2017年5月，北京师范大学一女生宿舍出现“人脸识别系统”，学生需要进行“刷脸”识别后才能进入宿舍。

二、虹膜识别

虹膜识别一般指虹膜识别技术。

虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。

中文名：虹膜识别技术；外文名：Irisrecognitiontechnology；

类属：人体生物识别技术的一种

组成：巩膜、虹膜、瞳孔

细节特征：斑点、细丝、冠状、条纹

(一)概述

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。

人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。外观上看，由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。

在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。

虹膜识别研究机构主要有美国的Iridian，Iriteck，韩国的Jiris公司、北京中科虹霸、北京虹安翔宇，日本松下。Iridian公司掌握虹膜识别核心算法，是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商，它和LG、松下、OKI、NEC等企业进行合作（如IRISPASS?，BM-ET300，IG-H100?等产品），以授权方式提供虹膜识别核心算法，支持合作伙伴生产虹膜识别系统。Iridian的核心技术还包括图像处理协议和数据标准PrivateID?，识别服务器KnoWho?，KnoWho?开发工具及虹膜识别摄像头等。

国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权，经过10年的不断努力，截止2013年，国内以形成北京为主虹膜研发生产聚集地，在多年研究的基础上也均开发出了各自虹膜识别的核心算法，成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别核心算法的单位之一，通过在矿山苛刻的环境下使用，证明了中国的虹膜产品不管是在识别速度、设备稳定、解决矿工黑脸问题上，都远胜国外虹膜产品。

作为中国首个开始虹膜识别机理研究的研究基地，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究的具有自主知识产权的虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别技术在国际领域的空白，而且可以和世界主流的算法相媲美。2005年，实验室的虹膜识别科研成果荣获“国家科学技术发明二等奖”。2006年9月，模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术的权威，参加了由国际生物识别组织举办的生物识别技术测评（2006BiometricConsortiumConferenceand2006BiometricsTechnologyexperiment）,其虹膜识别算法的速度和精度得到了国际同行的认可。此外，模式识别国家重点实验室的虹膜图像数据库已成为国际上最大规模的虹膜共享库。已有70个国家和地区中的2000多个研究机构申请使用，其中国外单位1500多个。

(二)虹膜识别技术

虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

(三)识别过程

虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：

1．虹膜图像获取

使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。

2．图像预处理

对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。

(1)虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。

(2)虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。

(3)图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。

3．特征提取

采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。

4．特征匹配

将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。

(四)优缺点

1.优点

(1)便于用户使用；

(2)可能会是最可靠的生物识别技术；

(3)不需物理的接触；

(4)可靠性高。

(5)快捷方便：拥有本系统，不需要携带任何证件，就能实现门控，可单向亦可双向；既可以被授权控制一扇门，也可以控制开启多扇门；

(6)授权灵活：本系统根据管理的需要，可任意调整用户权限，随时了解用户动态，包括客户身份、操作地点、功能及时间次序等，实现实时智能管理；

(7)无法复制：本系统以虹膜信息为密码，不可复制；且每一次活动，都可自动记录，便于追溯、查询，非法情况则自动报警；

(8)配置灵活多样：使用人和管理者可根据自身喜好、需要或场合的不同，设定不同的安装及运行方式。比如在大堂等公共场所，可以只采用输入密码的方式，但在重要场合，则禁止使用密码，只采用虹膜识别方式，当然也可以两种方式同时使用；

(9)投入少、免维护：装配本系统可以保留原来的锁，但其机械运动件减少，且运动幅度小，门栓的寿命更长；系统免维护，并可随时扩充、升级，无须重新购置设备。长远来看，效益显著，并可使管理档次大大的提高。

(10)应用行业广泛：广泛应用于煤矿、银行、监狱、门禁、社保、医疗等多种行业；

2.缺点

(1)很难将图像获取设备的尺寸小型化；

(2)设备造价高，无法大范围推广；

(3)镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；

(4)两大模块：硬件和软件；

(5)一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。

(五)发展历程

追溯至19世纪80年代。1885年ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。

1987年，眼科专家ARANSAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。

1993年，JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。

虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，由相当复杂的纤维组织构成，包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，这些特征在出生之前就以随机组合的方式确定下来了，一旦形成终生不变。虹膜识别的准确性是各种生物识别中最高的。

1.采集

从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。

2.算法：

第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样的范围。）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学知识。

3.精确度：

虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率：1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。

4.录入和识别：

虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的虹膜代码也有25%的变化，这听起来好像是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。

(六)应用案例

1.国外应用：

美国新泽西州肯尼迪国际机场和纽约奥尔巴尼国际机场均安装了虹膜识别仪，用于工作人员安检，只有通过虹膜识别系统的检测才能进入例如停机坪和行李提取处等受限制场所。德国柏林的法兰克福机场、荷兰史基浦机场以及日本成田机场也安装了虹膜出入境管理系统，应用于乘客通关。

2006年1月30日，美国新泽西州的学校在校园里面安装了虹膜识别的装置进行安全控制，学校的学生以及员工都不再使用任何形式的卡片与证件，只要他们在虹膜摄像头之前经过，他们的位置，身份便被系统识别出来，所有外来的人员都必须进行虹膜资料的登录才能进入到校园中。同时，通过中央登录与权限控制系统对进入这个活动范围进行控制。系统安装以后，校园内的各种违反校规以及侵犯、犯罪活动大大减少，极大的减轻了校园管理难度。

在阿富汗，联合国（UN）与美国联邦难民署theUnitedNationsrefugeeagency（UNHCR）使用虹膜识别系统鉴定难民的身份，以防止同一个难民多次领取救济品。同样的系统在巴基斯坦与阿富汗的难民营中使用。总共有超过200万的难民使用了虹膜识别系统，这套系统对于联合国供品的分配人道主义援助物资起到了很关键的作用。

阿联酋自2002年10月开始对被驱逐出境的外国人进行虹膜注册，通过在机场以及一些边境检查中使用虹膜识别系统，来阻止所有被阿联酋所驱逐的外国人再次进入阿联酋。该系统不仅能防止被驱逐者再次入境，还能防止正在阿联酋接受司法检查的人员伪造证件擅自出境逃脱法律制裁。

2002年11月，德国巴伐利亚BadReichenhall市的市医院的婴儿房安装了虹膜识别系统来确保婴儿的安全。这是虹膜识别技术首次应用在婴儿保护方面。这套安全系统只允许婴儿的母亲、护士或者医生进入。一旦婴儿出院，其母亲的虹膜代码数据就被从系统中删除，而不再允许进入。

华盛顿，pennsyvania和阿拉巴马这三个城市的医疗保健体系是基于虹膜识别系统。该系统保证了病人医疗记录不会在未授权的情况下被人看到。HIPPA采用了类似的系统来保证个人信息隐私以及安全。

2004年，位于波士顿的隶属于金普顿酒店集团的NineZero酒店中的CloudNinepenthouse套房和员工通道安装了LGIrisAccess3000虹膜识别仪。

位于曼哈顿的EquinoxFitness俱乐部的体育馆中应用了虹膜识别系统，用于俱乐部的VIP会员进入配备全新设备和最好教练的专用区域。

美国Iriscan研制出的虹膜识别系统已经应用在美国德克萨斯州联合银行的营业部，储户办理银行业务，只要摄像机对用户的眼睛进行扫描就可以对用户的身份进行检验。

由于恐怖袭击的存在，安全防范一直以来都是历届奥运会关注的焦点，虹膜识别技术也以其独有的优点正越来越多地被应用在奥运安防中。例如，在1998年日本长野冬季奥运会中，虹膜识别系统被应用在运动员和政府官员进入奥运村的控制，并使用虹膜识别技术对射击项目的枪支进行安全管理。2004年雅典奥运会中，雅典奥组委启用了包括虹膜识别在内的生物特征识别身份鉴别系统，通过人脸、眼睛、指纹等身体器官及声音、步态、笔迹等肢体行为的全套生物特征识别技术来确认一个人的身份，对所有进出机场、海关、火车站、奥运场馆的人通过摄像机自动识别。

2.国内应用：

我国的第二代身份证就为虹膜、指纹等生物特征识别预留了空间。早在2004年4月10日，国际民用航空组织（ICAO）已经要求188个成员国将含有持证人信息、虹膜、指纹等特定生物信息的IC芯片嵌入电子护照。

湖北财政国库资金汇划管理系统

江苏采用虹膜识别加强农村贷款管理

中国建设银行

中国银行采用cd安全传输系统

陕西榆林神木柠条塔煤矿

内蒙古恒泰煤业采用

平遥煤化集团有限责任公司

青海省青海煤业有限公司热水煤矿

内蒙古扎赉诺尔矿区灵东煤矿

黑龙江龙煤集团

内蒙古乌海恒实矿业集团

贵州毕节地区赫章腾达煤矿

新疆神华集团艾薇尔沟2130煤矿

冀中能源峰峰集团新三矿

国投昔阳能源有限责任公司

重庆市第二看守所虹膜门禁项目

辽宁阜矿集团

新疆西山煤矿虹膜识别安全管理监测平台

吉林通辽监狱大门虹膜识别门禁系统

龙煤集团双鸭山分公司

天津滨海（塘沽）客运总站项目

北京某高院信访办

三、人脸识别与虹膜识别的原理一样吗？

综上所述：尽管人脸识别与虹膜识别在某些应用上殊途同归，但是，无论是从人脸识别与虹膜识别技术的所依据的科学原理和技术特征，还是从人脸识别与虹膜识别技术的科技方法和科技手段，亦或是从人脸识别与虹膜识别技术应用的唯一性、可靠性、广泛性以及识别的自然、快捷、方便、实用等方方面面来说：

人脸识别与虹膜识别原理不一样！

人脸识别智能门锁是不是全自动的

是全自动的，它通过人脸识别技术识别用户身份并自动开锁。原因是其内置人脸识别算法，通过摄像头采集用户面部信息，并结合深度学习模型对图片进行实时识别，从而判断用户身份。

它还配备了语音提示系统，可为用户提供更为人性化的交互体验。不过它存在一定的安全隐患，如遭受黑客攻击，后果不堪设想。因此，不可完全依赖其安全性能，需配合其他安全措施以保障家庭安全。

著名经济学家陈人通教授讲授的人工智能人脸识别有哪些特点

著名经济学家陈人通教授讲授的人工智能人脸识别具有以下特点：

1.高准确性：人工智能人脸识别在识别准确率方面取得了显著进展。通过使用深度学习算法和大规模训练数据集，能够实现更精确的人脸识别，提高识别准确率。

2.实时性：人工智能人脸识别具备较快的处理速度，能够在短时间内对大量人脸进行识别，并及时提供结果。这在安全监控、身份验证等领域有着重要的应用价值。

3.多模态识别：除了基于静态人脸图像的识别，人工智能人脸识别还可以进行多模态的识别，如配合声音、姿态等多种信息进行识别，提高识别的准确性和可靠性。

4.抗攻击性：陈人通教授强调了人工智能人脸识别在面对攻击或欺骗行为时的抗干扰能力，通过引入对抗训练和特征融合等技术，可以有效应对各种攻击手段，提高系统的安全性和可靠性。

综上所述，陈人通教授讲授的人工智能人脸识别具有高准确性、实时性、多模态识别和抗攻击性等特点。

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