說到現如今的驗證方式，一般人都能例舉出幾個吧，像什么指紋驗證，人臉識別等等，可能你依然沉浸在探索iPhoneX的人臉識別功能中而無法自拔。然而現在，虹膜生物識別技術已經漸漸趨勢。

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人臉識別與虹膜識別的對比？

人臉識別是根據面部骨骼和傳感器數據來進行識別的，識別的是面部輪廓。

虹膜識別是通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份，其核心是使用模式識別、圖像處理等方法對人眼睛的虹膜特征進行描述和匹配，從而實現自動的個人身份認證。虹膜識別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預處理、特征提取與編碼和分類。人眼的虹膜在我們出生后長到8個月大時即可成形，此后終生不變，而且同一個人的左右虹膜都是不一樣的。從直徑11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4個字節的數據來代表每平方毫米的虹膜信息，這樣，一個虹膜約有266個生物特征點，而一般的生物識別技術只有13個到60個特征點。266個量化特征點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術資料中都有講述，在算法和人類眼部特征允許的情況下，Dr. Daugman指出，通過他的算法可獲得173個二進制自由度的獨立特征點。在生物識別技術中，這個特征點的數量是相當大的。這肯定了虹膜測定的精確程度。虹膜的核心技術原理是使用模式識別、圖像處理等方法對人眼睛的虹膜特征進行描述和匹配，從而實現自動的個人身份認證。虹膜識別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預處理、特征提取與編碼和分類。

由此來看，試想一下，一對雙胞胎，分別用人臉識別和虹膜識別來驗證身份，哪個的準確率會更高呢？

說到虹膜識別技術，國內發展的應該不遜于國外，甚至超前。虹識技術已然走在了世界的前列，而且公司是全球唯一既擁有虹膜識別核心算法又擁有核心虹膜識別集成電路芯片的企業。

? ? ? 由虹識技術獨立開發出的虹膜識別算法無論從虹膜圖像處理、虹膜編碼還是虹膜編碼比對的速度 上，均優于市面上的主流算法。

根據2005年IEEE期刊發表的《移動電話虹膜識別中的實時虹膜定位中所描述的Daugman算法處理速度（以毫 秒計）,公司對自主開發出的虹膜識別算法進行了大量的數據測試，同步對比處理速度超過業界標準4倍。同時，根據業界公認的識別系統性能評價ROC曲線中的ICE2005測試結論，公司開發的虹膜識別算法無論從精確度還是穩定性上均優于其他研究機構或企業的相關性能。

? ? 目前虹識技術著力于公共安全，智慧城市，智慧教育，智慧金融等幾個領域，構筑了數十個不同場景下的系統方案，致力于為企業和用戶帶來更加便捷和安全的生物識別方案。

虹識技術是一家掌握虹膜識別核心算法完全自主知識產權的國家高新技術企業。公司研發的虹膜識別算法居世界領先水平，且是虹膜識別芯片的全球唯一供應商。除算法和芯片外，公司還擁有從虹膜采集、虹膜比對、虹膜數據庫到虹膜高速比對服務器的硬件產品及軟件應用平臺，并且可以根據客戶實際需求，定制虹膜識別整體應用解決方案。