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2016人工智能湖南論壇暨自興人工智能研究院揭牌儀式，來自國內外的許多頂級專家在會上給我們做了報告。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室研究員、天津中科智能識別產業技術研究院院長孫哲南研究員就虹膜識別這一話題做了詳細的講解。
今年是人工智能60周年，像虹膜、人臉、指紋識別是比較實用的人工智能，也是發展利用比較成功的幾個方向?，F在的智能手機基本上都是用指紋識別來解鎖，最近三星發布的新手機就會有虹膜解鎖，因此現在很多人不太了解虹膜識別，我給大家做個科普。
什么是虹膜？
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀薄膜，在紅外光下呈現出豐富的視覺特征，如斑點，條紋，細絲，冠狀，隱窩等。
現在識別人的身份主要有人臉識別和指紋識別，其實虹膜有很大的優勢。
1. 唯一性：虹膜的形成主要是由胚胎發育環境的隨機因素所決定，虹膜紋理中隨機分布的細節特征決定了虹膜模式的唯一性，虹膜具有獨一無二的紋理結構，虹膜上面的細節特征自由度是幾百個的數量級，因此可以唯一標識個體身份。
2. 穩定性：虹膜紋理出生八個月后穩定成形，終身不變。
3. 非侵犯性：采集非接觸，有可能遠距離獲取。
4. 安全性：相對指紋、人臉特征不易竊取。虹膜大部分需在紅外線下進行識別，因為虹膜在黑色的瞳孔和白色的瞳孔之間，大部分中國人虹膜色素是在近紅外以下才能顯示細節特征，可以非常精確識別一個人的身份。
最早是1936年眼科醫生發現每一個人的虹膜不一樣，他發現可以用虹膜進行人臉識別，1985年另外兩個眼科醫生就是在美國申請第一個虹膜識別的專利，他們認為虹膜是可以通過計算機電腦來實現，但是他們不知道怎么去實現，后來當時在美國哈佛大學一個研究人員John Daugman發明了第一個虹膜識別算法，他是把虹膜識別能夠用算法的形式把它表達出來，并且成功地實現了虹膜識別。
然后在90年代就有陸續有一些虹膜識別的產品開發出來，后來虹膜識別就是被證明是一個非常安全可靠的身份識別技術之后，在各個領域得到了廣泛的應用，包括海關、機場、國民身份證目前有三個國家作為身份證虹膜的標識，像印度每個人都有分配一個編號采集虹膜，現在有10億采集了虹膜識別特征，在印度應用非常成功，墨西哥、印度尼西亞，現在他們的國民身份證也加了虹膜特征，中科院自動化研究所是1999年開始研究虹膜產品，后面我們發明了手機終端的虹膜應用，大概虹膜是這樣的發展歷史。
目前虹膜識別應用領域非常的廣泛，不管是物理空間還是在網絡空間，只要是人員身份識別都可以使用，包括像安檢通關都可以用虹膜，或者是安全反恐也是用到的虹膜，一些恐怖分子可以化妝甚至可以易容，或者是用燙傷的方式把指紋換掉，但是防恐要求精確識別，虹膜是很重要的方式。目前我們的技術也在國外的銀行自助提款機用虹膜身份證就可以取款。
另外三星新發布的手機就是用虹膜識別，支付寶也會虹膜識別，他們也明確將來是虹膜使用很重要的方向，因為指紋可以造假的，很可能通過造假的指紋就可以盜取支付寶里面的資金，包括摸過茶杯水杯的指紋都可以竊取進來因為安全攻擊。在公安司法監獄管理包括煤礦工人的考勤都有使用，在門禁控制方面，虹膜也有廣闊的適用前景。
第一步是虹膜圖像的獲取，虹膜圖像的采集就是普通的相機不能采集到清晰的虹膜紋理，因為人的虹膜物理尺寸比較小，并且需要一些近紅外光的配合。
第二步就是虹膜圖像的處理，我們需要把它有效的分割出來，然后把它進行歸一化處理。
第三步就是虹膜圖像特征比對，這也是虹膜比較關鍵一步。1998年我們發展了虹膜計算理論和方法。
首先給大家介紹虹膜圖像獲取的過程，虹膜圖像獲取是一個具有挑戰性的問題，一是物理尺寸小，造成成像系統景深是比較小的，然后成像過程用戶眼睛跟攝像機在一個光軸上，有效對焦就不是很方便，就是傳統的技術面臨著很大挑戰。比如說戴上眼睛之后會有反光等其他因素的干擾，所以虹膜圖像采集是虹膜識別比較大的瓶頸。
虹膜成像的原理主要是采用近紅外的一個濾光片通過成像系統之后進行成像，包括有一些視覺反饋、人和相機的距離。這個虹膜的系統是一個精密的自動化系統，這是在不同的情況下采集的虹膜圖像，我們東方人虹膜紋理是采用近紅外800多納米光源，虹膜圖像是最清晰的。
當前虹膜識別系統主要是近距離的，比如說日本沖電氣最早是手持式，在筆記本上用的虹膜裝備，包括這種便攜式虹膜成像系統，包括還有虹膜成像設備。當前也有公司開發遠距離，比如說1米到3米之間可以采集人的虹膜紋理，這樣更方便，也是在安檢通關方面比較重要的趨勢，主要的科研單位和科研機構，美國的一些公司，Aoptix, Eyelock, Sarnoff等公司都曾經研發近距離虹膜系統。
虹膜圖像的獲取主要有四個跨越，我們是從1998年開始做，1999年實現了從無到有，當時我們從美國買設備，他們不賣我們，后面通過我們自主的研究，2001年有了很大的進步，我們實現了單眼到雙眼的采集，2006年和2008年都有新的設備做出來，后面我們研究出來一幅圖像可以先拍照后對焦的光場相機。
現在我們發展移動終端的虹膜識別技術，這是我們最近研發手機虹膜識別。這是虹膜識別登記，只要兩三秒鐘就可以實現虹膜注冊，非常方便。今年年初發布了第一部虹膜安全手機，在國家的安全部門在用，包括應用自主知識產權的虹膜設備，我們也建設了自己的虹膜項目數據庫，目前有1.6萬個科研團隊申請使用，包括有各種各樣的數據庫，我們通過虹膜圖像的共享使虹膜研究領域活躍度大幅度提升。
采集了虹膜圖像之后，我們要對虹膜圖像進行預處理，就是把虹膜圖像上面一些反光，包括確定初步位置，就是虹膜檢測，然后對虹膜內外圓進行定位，有時候虹膜并不完全是圓形，包括睫毛和眼睛的檢測，我們也提出新的方法，根據虹膜分布的規律，能夠自動建模，然后結合紋理、虹膜的邊緣、上下眼皮的邊界，再用一些模型把這些睫毛、光斑濾除。
這時怎么對虹膜特征進行編碼，傳統的虹膜識別方法都比較復雜，我們提出比較新穎非常簡單并且實用，計算速度非常快的定序測量特征，就是統計這個圖像區域之間絕對值，就計算哪個區域之間相對哪個區域更亮，哪個區域更暗。
這些編碼是符合二項分布的，這樣可以確定如果是不同用戶虹膜比對，匹配分數的分布服從二項分布。Hamming距離匹配分數會非常高。而同一個人絕大部分即使有一些噪聲，定序測量也能夠匹配上，這樣的話很容易識別出來，并且計算速度非?？臁：竺嫖覀兲岢隽司€性規劃方面解決虹膜和掌紋圖像中定序測量特征選擇問題，在主流的虹膜和掌紋圖像數據庫取得了當前最好的識別效果。
在完成虹膜技術識別之后，我們通過技術轉移轉換之后，對于監獄犯人的管理、機場安檢、計劃生育、防恐、國外的提款機都有應用，也會發布今年虹膜安全手機?，F在虹膜雖然經過多年的發展，可以取得很好的識別效果，但是并不一定完全解決虹膜識別的問題，因為在復雜場景中，特別是在遠距離、多目標包括溝通量的條件下，怎么精確識別人的身份還需要很大的研究。
包括用戶處于不同的姿態和速度，環境不同的光照等等，都是這個系統未來的發展方向。特別是網絡條件下，為虹膜識別提出了無處不在新的機遇，比如說三五米甚至十米之外實現虹膜采集和識別，包括互聯網上、移動互聯網怎么在手機上進行挑戰。我們認為有三個挑戰：一是如何便捷性的挑戰。二是魯棒性的挑戰。三是安全性的挑戰。
雖然虹膜內在的安全比指紋跟人臉安全很多，但是也有可能別人用這種虹膜文理或者是玻璃眼球，或者是戴有隱性眼鏡來進入虹膜識別系統。因此虹膜要從近距離到遠距離，從被動成像到主動成像，從靜態成像到動態成像。以后不管在什么樣情況下，我們可以同時采集多個人的虹膜，包括從遠距離到近距離，甚至人可以呈現3D的人臉，包括成像的獲取和用戶的配合。我覺得在虹膜在生物特征進行上還需要變革的創新，因為虹膜采集的對象、距離都是千變萬化，因此用固定的模式去應對變化的場景，很難保證每次都能采集到高質量的虹膜成像。
因此我們認為現在很大的一切問題，感和知都是單向的流程，做成像的做成像，做識別的做識別，兩者沒有做考慮，就是感和知之間是互相孤立的，因為我們在成像過程當中是可動態配置傳感框架，因為以前成像設備都是固定的，包括焦距、光圈都是死的。
以后我們想做成活的，就是可動態配置可以根據環境自身調整，叫做可動態配置生物傳感的框架。由自上而下的認知驅動，在任務的驅動下選取最優的參數來采集最佳的圖像。在識別過程當中，也是自下而上數據驅動，然后在大數據驅動下，可以使用深度神經網絡方法得到更好的識別模型，因為以前的識別模型都是人工調節濾波器的參數，很難應對復雜多變的虹膜成像，所以識別算法應該是自適應性的。
我們面向虹膜識別的需求，采用計算成像主動感知模式，建立可動態配置視覺傳感模型，采集多維光場的虹膜成像信息。成像過程都是認知任務的驅動，都是多維的，在信號處理階段都是多維信號處理進行計算，比如說成像過程當中有計算，識別過程當中也有成像的參數來驅動。這樣的話我們在成像過程當中引入識別任務的認知需求進行有針對性的虹膜信息檢測，建立虹膜紋理成像的身份識別。
我們研究研發了計算光場成像，光場成像基本思路是在成像過程當中同時記錄光的方向和記錄光的強度，這樣的話可以得到三維的感知，并且可以先成像后對焦，可以采取計算成像的模式，可以對不同位置的目標進行重對焦的計算，這樣的話可以得到不同人的虹膜，這樣一張圖像可以采取的多個人虹膜。
我們也研制成功了光場相機，并且把三維的信息通過計算模型呈現出來，并且可以同時實現多個目標的虹膜成像，因為原來的虹膜成像是采用先成像后對焦，然后虹膜成像過程當中，可以用活體檢測。比如說用一張白紙根據眼周區域、對焦區域可以實現真的虹膜還是假的虹膜的自動識別，這樣就非常方便。
像人工智能之父Minsky他認為多樣性的數據去描述智能模型更有效，因為虹膜的本質就是多樣性和復雜性的，這樣我們就提出數據驅動，就是用數據神經網絡的模型來用虹膜識別大數據來定義這樣的方法。比如說用人工設定的規則去做虹膜圖像的分割，現在簡單用機器自動去學大數據模型就會提高19%，這樣就可以實現虹膜識別概念要素和數據定義，包括這種噪聲虹膜圖像分割實現了非常好的效果。
并且我們把這個方法，同時可以對這個民族進行分類，如果是單個神經網絡只有98%的精度，但是用虹膜網絡可以達到99%的精度，我們把深度神經網絡用到虹膜圖像，因為虹膜圖像可以來自于互聯網或者是移動手機設備商，這樣成像都具有差異化，克服這些差異化我們以前也研究了很多的方法，我們采用共同空間的方式去表達模型，后面我們采用了數據驅動，就是說深度學習來做虹膜圖像的識別，也是比傳統的方法提高了很高的精度。
最后一個問題就講一下虹膜系統將來會面臨一些安全的問題，因為虹膜是信息安全系統，每個環節都可能受到安全的攻擊，比如說傳感器可以偽造數據來進行攻擊，包括特征提取和體征比對都會有安全攻擊的問題，重點是解決兩個安全分析。比如說前端偽造虹膜紋理怎么去進行判斷和識別，后端怎么保護虹膜特征模板，保護用戶的隱私。
為識別偽造虹膜紋理，我們采用的是活體檢測的方法。在活體檢測方法中目前主要的方法是紋理分類方法，就是真實用戶采集的虹膜，是非常自然圓潤的，然后假體的虹膜紋理，成像會形成一些比較粗糙的紋理，因為我們采用紋理分類的方法來進行區別。
我們活體檢測方法也用在人種分類和大規模數據庫粗分類，都取得了很好的效果，我們就是用很多人的虹膜大數據去自動實現層次化的視覺基元詞典，然后在這個投影上進行分類，當前國外銀行有這樣的需求，因為活體檢測現在99%以上可以檢測假冒瞳孔虹膜圖像，對于隱形眼鏡可以自動判斷或者是自動報警，并且同樣的模型不僅能夠解決虹膜活體檢測的問題還可以實現人種的分類。
比如說傳統的虹膜識別，虹膜是跟基因沒關的，后來我們的研究虹膜跟基因還是有關系的，亞洲人跟歐洲人的虹膜是有很大的差異，我們可以用自動分類的方法達到99%的精度，你給我一個虹膜圖像我就知道這是亞洲人還是歐洲人，我們還提出了虹膜密鑰的系統，我們把它跟信息安全相結合，我們提出了虹膜密鑰的方法，同時保護虹膜模板同時也可以保護密鑰，虹膜密鑰是虹膜識別和密碼學有機結合的安全體系，既能保證虹膜特征和密鑰的安全，同時基本的思路采用模糊承諾的方式。
基本原理可以把512字節的虹膜特征編碼跟密鑰的糾錯編碼生成密鑰編碼進行運算，然后運算完的結果就是安全的結果，并且這個結果很難攻擊出來，除非你知道我這個密鑰，但是只要是本人就可以通過虹膜比對的結果，即使不能夠百分之百的比對上，只要錯誤誤差在一定的范圍之內就可以用這個糾錯編碼把密鑰給解出來，這樣的話可以實現虹膜特征，是可以可撤銷的。
比如說虹膜模板可以采取新的模板來保護加密，這樣的話可以保護虹膜模板的安全，在實際過程當中，虹膜不同的時段采集的不同的成像不能百分之百去匹配上，可能會也一些誤差，然后通過糾錯編碼來克服，另外增強可侵入的密鑰的程度，我們通過了成像的特征和提取模塊，在糾錯編碼方面采取幾種嗎，可以提高安全性，這個虹膜密鑰系統就可以實現800個密鑰系統的嵌入，并且準確性非常高的。
我們團隊是從虹膜信息獲取的源頭進行系統創新，打通了虹膜識別從科學研究到產業化的完整鏈條，實踐了獲取裝置、數據資源、識別算法、集成系統、應用一個技術路線，雖然我們已經取得一些進展，但是虹膜識別我們認為在從受控場景到復雜場景，仍然有很多的問題需要解決，需要解決便捷性、魯棒性、安全性的問題，我們也會再接再勵，做好更好的虹膜系統。
提問：在你剛才講的過程當中提到識別精度的問題，我問一下精度是分別在多大的數據庫上得到的結果？
孫哲南：實驗的結果是在幾百個人，有漢族、蒙古族、藏族做的分類，這個數據庫有一個描述，漢族有400多個人，男性有400多個人，女性有200多個人，藏族有178個男性，124個女性，蒙古族的人比較少，有58個男性，72個女性，數據量有兩萬多幅圖片。
提問：除了這些測試之外，其他的數據庫里面，最大的承受量是多少？就是保持90%精度下。
孫哲南：我們也測過，我們測過上千人基本上可以達到99%以上，比如說簡單定義兩大類，比如說東方人跟西方人準確率也是很高的，因為東方人和西方人紋理分布和特征還是不一樣的。
提問：您剛才說到虹膜識別的小組，在今后的話還會做一些什么樣的成果呢？除了剛才說到的幾部虹膜識別的手機之外。
孫哲南：我們最近剛申請了一個國家重點研發計劃，云計算與大數據專項里面有一個項目，我們將來實現十厘米遠多模態虹膜人臉步態圖像識別，就是在反恐維穩他們就有迫切的需求，因為有很多極端分子，他的臉整容，名字也換了，指紋全部抹掉了，沒法確認這些人的身份，下一個人我們就會公共安全領域去做這個系統，基本上都給重點人員采集虹膜，基本上出國之后也沒法把虹膜給改掉，除非把眼睛弄瞎了，我國反恐還有在怎么在監控環境下怎么遠距離識別這個人的身份，這個虹膜系統還是有很多領域去研究的。
提問：我想請問一下，彩曈和隱形眼鏡對虹膜識別系統有影響嗎？
孫哲南：如果戴上彩曈或者是美瞳的話會有影響，這個紋理不是這個人的紋理，是疊加上面的紋理，我們必須精確判斷，比如說在國外銀行我們系統能夠自動識別，你當時的成像是戴了彩瞳或者是美瞳的，我們這個系統就可以自動識別，必須要求這個人摘下這個彩瞳或者是美瞳。
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