指纹识别的算法 眼纹识别开启“无密码”社会 云上数字身份认证淘汰线下识别(3)

另外，人类虹膜的采集过程需要用户较高的配合度，这对普通小白用户来说学习成本更高。相较之下，眼纹识别对没有特殊要求，手机前置就能满足要求，采集过程中只需要用户自然看着手机就可以。所以，从用户体验和成本上来说，都更有利于规模化商用和大众普及。

眼纹识别技术几乎可以在所有平台和智能设备上部署、扩展和使用。以较低成本，从线下认证搬到线上认证，取代PIN、密码和线下身份验证，用户将创建全面的云上数字身份，这些身份将用于各种应用程序和服务，淘汰过时的密码技术并使身份验证变得毫不费力。简单来说，不需要独立的线下硬件，只需要配合，眼纹识别可以通过软件算法达到苹果硬件的精准度，让普适性更好。

市面上常见生物识别的缺陷

iPhoneX的Face ID，人脸识别依然有“脸盲”困惑，人脸做精确识别的制约太多，作为核心认证手段暂时很难靠得住。人脸识别需要在不理想的环境、角度和光线之下，准确的识别，难度非常大，技术要求非常高。

虹膜识别获取眼睛前部的彩色部分，需要一种近红外光，在如今的智能手机或平板电脑上不标配。但虹膜安全性高于人脸识别，毕竟可以整容。

视网膜解决方案，拍摄眼睛后部里面的静脉图案，同样需要昂贵的硬件。视网膜识别速度慢，并且需要用户保持静止的状态，目前没有手机技术。

指纹解决方案很常见，但需要独立支持硬件。

眼纹识别仅需用普通前摄，拍清楚眼部就能够达到近乎虹膜的识别水准，对于目前方兴未艾的“人脸支付”、“人脸登录”的各类APP上面非常有吸引力，手机前摄的分辨率越来越高，画质会越来越好。在充足的可见光下，用户自然看着手机的前置就可以进行眼纹识别，而不用像虹膜识别需要特殊的。目前还没有解决眼球反光、眨眼、眼睫毛等干扰因素，现在还属于实验室产品阶段。

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