虹膜识别，作为与指纹识别、人脸识别并称的三大模态之一，能够作为精确的身份识别。虹膜的形成由胚胎发育环境中的随机因素决定，这使得每个人都具有独一无二的虹膜纹理，哪怕是双胞胎，都不相同。人脸会随年龄而改变，指纹会磨损，虹膜纹理在人类出生 8 个月之后，就已稳定成型，几乎终身不变。

　　作为世界人口第二大国，印度从 2010 年启动世界上最庞大的生物识别系统工程，采集全国 12 亿人口的虹膜数据，并与身份信息绑定，从而提升政府管理水平，并将虹膜识别应用于各个领域。

　　无论是虹膜识别方案，还是虹膜识别设备，只要进入印度，就必须通过 STQC 认证测试。每个虹膜识别提供商都需要现场采集 5000 多人的虹膜数据，实时传输到服务器进行比对，评测指标包括比对速度和错误拒绝率。

　　从大型设备到小型终端设备

　　然而，从大型设备过渡到小型终端设备，并非易事。硬件和算法都面临双重挑战。

　　对 2D 人脸识别来说，只要有摄像头，再搭载人脸识别算法即可。但虹膜识别却需要专门的硬件。市面上流行的智能手机前摄镜头拥有广阔的视场角，因为它不仅需要拍摄面部区域，还需要拍摄更大的区域。然而，要进行虹膜识别，虹膜图像的质量必须达到一定要求，比如虹膜直径要大于 160 像素，这就需要视场角更小的摄像头。此外，通常的手机摄像头拍摄的是可见光，但虹膜必须在近红外光下才能呈现丰富的纹理特征，因而需要可拍摄近红外光的摄像头。而虹膜摄像头的参数，比如景深等，也与普通摄像头有所区别。

　　因此，如果要在手机上应用虹膜识别，需要对手机进行硬件改造：前置摄镜头，用来捕捉图像；虹膜采集装置，用来获取虹膜图像；近红外灯，充当主动光源，三个模组共同作用，完成对虹膜图像的采集。

　　算法的挑战则表现在，早期的虹膜识别设备需要用户主动配合，人眼注视设备。但是，手机用户的习惯却多种多样，让用户高度配合，并不现实。要解决这个问题，就涉及手机与用户的交互。