全国信息技术标准化技术委员会-2020年虹膜识别行业研究报告-2020.12-38页_4mb

2020年虹膜识别行业研究报告总结

核心内容

2020年虹膜识别行业研究报告由全国信息技术标准化技术委员会生物特征识别分技术委员会发布，系统梳理了虹膜识别技术、产业链、应用场景、标准体系及行业面临的挑战与建议。报告指出，虹膜识别作为生物特征识别技术的重要分支，具有唯一性、稳定性、非接触性、高精度等优势，是身份认证领域中最具潜力的技术之一。

主要观点

• 技术优势：虹膜识别技术在准确性、稳定性、防伪性、生物活性等方面优于人脸识别和指纹识别，适合高安全、大规模人群的识别场景。
• 应用场景广泛：虹膜识别已应用于智慧安防、智慧交通、民生政务、教育考试和智能家居等多个领域，尤其在公安、反恐、金融、医疗等安全要求较高的行业较为成熟。
• 产业链成熟：虹膜识别产业链涵盖算法、传感器、图像采集、系统集成等多个环节，已基本覆盖从采集到应用的全过程。
• 行业痛点显著：包括供应链不完善、基础数据库建设滞后、信息安全隐患、采集易用性不足以及产品成本偏高。
• 标准体系逐步建立：国际上已形成较为完善的虹膜识别标准体系，国内也在积极推进相关标准的制定与发布。

关键信息

1. 虹膜识别相关政策

• 2017年新疆公安厅发布《全区人口精准登记核实工作指南》，推动虹膜建库。
• 工信部在《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》中提到支持虹膜识别等智能化产品。
• 全国人大《反恐怖主义法》明确授权公安机关采集虹膜信息。
• 公安部2019年下发通知，要求各省市依托部级虹膜系统开展应用。
• 住建部在《建筑工人实名制管理办法》中提到使用虹膜识别技术进行考勤管理。
• 2020年“十四五”规划建议中强调推动虹膜识别技术发展，提升公民基础信息数据完整性。

2. 虹膜识别技术研究

技术原理

虹膜识别流程包括图像获取、检测、特征提取、匹配和活体检测，其中虹膜图像质量是影响识别精度的关键。

关键技术

• 虹膜采集：需特殊光学设计与主动光源，以获取高质量图像。
• 虹膜检测：通过边缘检测、模板匹配、深度学习等技术提取有效虹膜区域。
• 质量评价：包括纹理清晰度、虹膜-瞳孔对比、灰度利用率等，多采用无参考图像质量评估（NRIQA）方法。
• 特征提取：从传统手工特征提取方法向深度学习方法转变，提高了识别性能。
• 虹膜比对：常用海明距（Hamming Distance）算法进行比对。
• 活体检测：利用瞳孔反光、生理变化等进行识别，近年来也逐步引入深度学习方法。

3. 虹膜识别产业研究

行业发展

• 2016年全球企业级虹膜识别终端出货量为1070万台，预计2025年将达6160万台，年复合增长率19.1%。
• 当前虹膜识别产品主要集中在公安、边检、金融、能源等安全等级较高的行业，民用市场仍处于发展初期。

典型应用领域

• 智慧安防：用于刑侦、安保、打拐、出入境管理等领域。
• 智慧交通：应用于机场、海关等生物识别自动通关系统。
• 民生政务：用于支付、社保、医疗等身份认证场景。
• 教育考试：用于大规模考生身份识别，防止替考行为。
• 智能家居：虹膜锁是目前最安全的智能门锁类型，具有非接触性、唯一性等优势。

典型产品

• 虹膜采集产品：用于精准采集高质量虹膜图像，适用于大规模建库。
• 便携式移动终端虹膜识别产品：可外接或嵌入移动设备，用于快速身份认证。
• 中距离虹膜识别产品：适用于门禁、闸机等场景，集成红外体温检测模块。
• 远距离虹膜识别产品：可识别距离达1米以上，甚至10米，提升用户体验。

产业发展痛点

• 供应链不完善：高端CMOS图像传感器、红外LED光源等关键部件依赖进口，成本高。
• 基础数据缺失：虹膜识别数据量远低于人脸识别数据，影响大规模应用。
• 信息安全隐患：虹膜图像泄露与特征模板复原可能带来隐私风险，需加强数据保护机制。
• 采集易用性不足：用户需配合才能采集到高质量图像，影响普及。
• 产品成本偏高：由于技术复杂性及供应链限制，虹膜识别设备价格较高。
• 用户教育成本高：普通用户对虹膜识别认知度较低，需提升接受度。

4. 虹膜识别标准研究

国际标准化情况

• 虹膜识别标准主要由ISO/IEC JTC1/SC37制定，涵盖数据交换格式、样本质量、符合性测试等。
• 目前已有6项标准发布，1项在研，涉及图像数据格式、质量评估、测试方法等。

国内标准化情况

• 国内标准由SAC/TC28/SC37、SAC/TC100/SC2、SAC/TC260/WG4等组织制定。
• 已发布标准包括《信息技术 虹膜识别设备通用规范》《生物特征样本质量 第6部分：虹膜图像数据》等。
• 正在制定的标准涉及算法评测、采集设备通用技术要求、图像技术要求等。

5. 问题及建议

数据隐私和安全风险

• 建议加强虹膜信息采集、认证和存储过程中的信息系统安全建设，防止数据泄露。

大规模虹膜数据库建设问题

• 需加快虹膜数据库建设，提升虹膜识别应用规模。建议在身份证、电子护照中加入虹膜信息，推动规模化应用。

供应链风险

• 产业链上下游协同是虹膜识别产业发展的关键，建议推动虹膜专用摄像头模组的开发，降低对进口产品的依赖。

宏观经济波动风险

• 虹膜识别属于政府需求商品，受宏观经济影响较大。建议通过智慧城市建设与数据联动，加强产业化政策扶持，提升行业活力。

小结

虹膜识别技术凭借其高精度、高安全性等优势，在多个领域展现出广阔的应用前景。然而，其发展仍面临供应链不完善、基础数据缺失、信息安全隐患、采集易用性不足、产品成本高和用户接受度低等问题。随着政策推动、标准体系建设和产业链协同发展，虹膜识别有望在未来实现更广泛的应用和推广。