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虹膜识别的安全性和准确性比人脸识别高出千倍，比指纹识别高出百倍，我国的虹膜识别技术已经实现400万亿人次，才可能出现一次识别错误。虹膜识别、虹膜+人脸识别等多模态身份识别，将迭代单指纹、单人脸识别，成为身份识别 的主流。另外，虹膜识别是非接触式的生物识别方式，洁净卫生，在防疫抗疫常态化的背景下，避免细菌、病毒的接触性传播。 虹膜识别技术流程：提取虹膜纹理信息，通过模型进行特征编码，然后利用该编码结果在库内进行身份比对。一个完整的虹膜识别流程首先从获取图像开始，使用专业的采集设备采集到用户的虹膜图像，然后对图像中的虹膜区域进行定位，获取到圆环状的虹膜区域。对虹膜区域进行图像预处理，去除眼睑、睫毛、光斑等干扰后，最终获取到有效的虹膜区域。将有效虹膜区域归一化并提取关键特征，将形成的特征值模板与数据库中的模板进行对比，得到对比分数，根据比对分数判定比对结果，从而实现身份识别的目标。

虹膜识别技术主要包含虹膜图像采集、虹膜图像预处理、虹膜特征提取（虹膜编码）和特征匹配。其中，虹膜图像预处理包括虹膜定位、分割、质量评估和归一化等步骤，特征提取是将虹膜纹理转化为方便比较匹配的特征向量，是挖掘虹膜丰富纹理信息的核心步骤，特征匹配则是比较两幅虹膜图像的特征相似度，以确定它们是来自不同对象还是相同对象，从而达到识别身份的目的。 虹膜特征提取技术也依赖多样性比较丰富的虹膜图像库，需要积累足够多的经验才能找到比较适合的特征提取算法，可以同时采用传统特征提取算法和深度神经网络的特征提取算法，并采用适当的融合技术以取得最优的效果。 特征匹配技术的难点和壁垒主要在于大数据量和高并发上，需要针对特征匹配原理做对应的优化和特殊处理，另外在包含GPU的服务器上做相应的匹配算法移植和优化，以适应大数据量的特征快速匹配。

本项目由上海某市属高校团队研发，团队在瞳孔、虹膜、眼睑定位技术、虹膜像素精确分割技术、图像质量评估技术、虹膜属性分类技术、美瞳侦测、活体识别技术上具有先进性。

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