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虹膜辨識的驚人特性：為何它被視為最佳生物識別技術？
虹膜辨識是一種自動化的生物識別方法，透過數學模式識別技術對個人眼睛的虹膜進行識別。虹膜的複雜圖案獨一無二且穩定，可以在一定距離內被清晰觀察到。生物識別技術的辨識能力依賴於其能夠編碼和使用的熵（資訊的不確定性）。虹膜辨識在這方面表現卓越，即使在龐大人群之中進行交叉比較也能避免所謂的“碰撞”（錯誤匹配）。雖然虹膜圖像的獲取在超過一兩米的距離或缺乏配合的情況下相對困難，但隨著技術發展，虹膜辨識已經能夠在10米的距離內進行。
“與視網膜掃描不同，虹膜辨識使用視頻攝像頭技術，並透過柔和的近紅外光照明來獲取虹膜的詳細影像，而這些結構在外部可見。”
截至2023年，全球至少有15億人參與了虹膜辨識系統，包括印度的12.9億公民，該國的UIDAI / Aadhaar計畫利用虹膜辨識來提供國民身份識別、電子政府服務和安全等目的。與其它生物識別技術相比，虹膜辨識的主要優勢在於其匹配的速度和對錯誤匹配的極端抗拒力。虹膜作為眼睛內部的器官，對外部的傷害有良好的保護。
歷史背景
雖然約翰·道格曼在1990年代發展並專利了第一個虹膜辨識算法，但這一概念的起源卻更為悠久。早在1953年，F.H.阿德勒就提出過虹膜可以作為辨識手段的觀點。1949年，英國眼科醫生J.H.道加特指出：“每個人都有不同的指紋，虹膜的微小結構同樣顯示出變異。”這些早期的理論為後來的虹膜辨識技術提供了基礎。
“道格曼算法的核心理論是：統計獨立性的檢驗失敗可以成為圖案識別的可靠基礎。”
1994年，道格曼獲得了這一基礎的專利，他的算法在多年的改良後已成為世界上大多數虹膜辨識系統的基石，並在NIST測試中表現出色。
運作原理
虹膜辨識系統的運作原理首先是定位虹膜的內外邊界。系統排除遮擋虹膜的眼瞼、睫毛和反光，並標定僅包含虹膜的像素區域。接下來，這些影像會被分析以提取所需的信息比特圖案。在道格曼的算法中，使用了Gabor小波變換來處理影像。
“虹膜的紋理決定於胚胎發育過程，是一種隨機的獨特特徵。”
這些比特信息的長期可用性使得虹膜識別在多次測試中都能表現傑出。與傳統的指紋辨識不同，虹膜辨識能夠在最低限度的誤匹配概率下進行辨識。
優勢與局限性
虹膜被認為是最佳的生物識別媒介，因其內部組織受到良好的保護，不易受損，而且其幾何形狀相對可預測。虹膜的精細紋理使得在生物識別中，假陽性率極低。然而，商業化的虹膜掃描儀也存在被高質量的虹膜或面部圖像欺騙的風險，因此在不受監督的應用場景中，不一定能完全保證安全。
“與其它生物識別技術相比，虹膜辨識在識別真偽方面的準確性和速度都是無與倫比的。”
儘管虹膜識別技術在市場上的成功日益增長，但仍然面臨一些挑戰，例如價格高昂、對環境光線的敏感性等。此外，某些醫療手術可能會影響虹膜的顏色和形狀，這對於虹膜辨識的有效性構成威脅。
隱私與安全考量
隨著使用虹膜辨識技術的增長，隱私與安全問題也成為焦點。尤其是在監控和個人識別的情況下，是否會過度追蹤個人行為成為了公共討論的一部分。如何在保障個人隱私的同時發揮虹膜辨識技術的潛力，是值得進一步探討的課題。
已部署的應用
世界各地已經有多個成功案例進行虹膜辨識應用，例如阿聯酋的邊境控制系統、銀行自動取款機的虹膜辨識技術等。在印度，Aadhaar計畫的啟用使得12億居民的生物數據，包括虹膜信息的收集及使用，這將在未來進一步改變身份識別的過程。
虹膜辨識技術是否真能成為未來安全識別的主流解決方案？我們還需保持謹慎的態度，思考技術應用的倫理與社會影響？
