蚂蚁金服的眼纹识别技术诞生，从实验室能否走向商业化？

11月3日下午，蚂蚁金服旗下金融级生物识别技术品牌ZOLOZ（蚂蚁佐罗）宣布研发成功全球首个眼纹识别技术，且已实现通过普通手机进行眼纹识别，在实验室场景下已能识别长相极端相似的同卵多胞胎。

“眼纹”是指眼白上的血管分布。每个人的眼纹特征都是独一无二的，即便是双胞胎也是不一样的。即使是相同的 DNA，由于成长条件不同，形成的血管走向也会稍有变化。理论上，克隆人的“眼纹”也是不同的。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。

但眼纹识别技术研发的门槛高，挑战大，此前业内尚未出现成熟的相关解决方案。

为此，香港理工大学模式识别博士曲晓峰跟雷锋网解释说：“就现有的眼纹识别的定义而言，“眼白上的血管排布”这一基础图像上的特征相对稀疏，难以获得大信息量的数据。基础信息量少，分辨的能力就低，这是自然规律。很难能用作一个针对海量人群的具有较强区分能力的识别。”

曲晓峰对雷锋网进一步解释说，巩膜本身颜色是白色，属于较浅的颜色，血管是红色，对比度高，容易提取。如果在红外光下，对比会更加明显。但问题在于，很多人的眼睛在自然状态下是看不到巩膜的，因此提取的难度非常大。

ZOLOZ资深算法专家李亮也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。

传统的“特制摄像头”，以具有红外感光能力的摄像机为例，其成像所用的红外光有一定的穿透能力，能够对皮下血管成像，对于巩膜上的血管的提取有一定的增强作用。与此同时，如果采用不可见的远红外光，对瞳孔的干扰也会很小。因为如何稳定成像，提取高清晰度图像也是横亘在面前的一大问题。其中一个主要的干扰因素，就是人眼接收可见光亮度过强会迅速缩小瞳孔，整个眼球都会运动，在眼球运动的同时成像，特征就更不稳定。

此次ZOLOZ方面宣布普通智能手机的前置摄像头在可见光的环境就可以满足采集眼纹的要求。但为了保证识别的精准度和安全性，也需要对识别对象进行多维度的交叉验证。

曲晓峰对雷锋网说：“眼纹识别还存在着一个问题就是特征量小，可能会存在不同人的特征相似，容易混淆的情况。”

那么究竟哪一种身份识别最容易商业化落地？

虹膜识别，识别精准度极高，误差率只有十万分之一。但同时，它对于硬件、算法、识别条件的要求也最高。此外，虹膜识别需要一个专门的虹膜采集摄像头，而目前这种专用摄像头显然没有在大众手机中普及，虹膜比对的计算需要复杂的算法，对设备的运算能力有一定的要求。另外，在移动设备上实现高可用性的虹膜识别，技术还需要完善。

目前在大规模商用上，比较成熟的技术还是人脸识别。

旷视科技对雷锋网(公众号：雷锋网)说：“中国在人脸识别的应用上，有一定的数据基础。比如居民身份证上就有人脸的数据。相比之下，眼纹和虹膜都需要较强的硬件基础，应用起来比较困难。此外眼纹和虹膜的前期数据，相比起人脸数据还是比较少。”

旷视科技认为眼纹和虹膜在识别精度上比人脸识别更加精准。但从安全性和易用性上讲，人脸识别是最均衡的技术。”持同样观点的还有腾讯优图杰出科学家贾佳亚教授，他亦认为眼纹识别等方案对硬件要求会相对高一些。

ZOLOZ CEO Toby Rush 介绍道：“我们的愿景就是帮助用户在保障隐私和安全的情况下，通过自身独有的生物特征，更加简单、可靠、便捷地实现身份认证。”

李亮表示，未来将有可能应用于线下金融级应用场景，如叠加眼纹识别的刷脸支付；辅助精准识别出特殊人群；又或者“帮助寻找走失儿童，尤其是走失多年的儿童。”

ZOLOZ目前所研发的眼纹技术还处在于实验室阶段，未来的发展还需要时间验证。技术在不断地迭代更新，但始终都在寻找最便捷、最安全的技术手段。