虹膜（生物）识别技术是未来人机交互的大方向之一。

前段时间，一份互联网数据报告中提到：到2025年，有将近三分之一的汽车会安装生物传感器。不仅如此，更多的扫描仪将转移到车上，届时，当我们进入自己的车辆，我们就可以通过自身不可复制的生物信息来控制爱车。可能你还无法想象，但是这确实是可以预见的未来的人车沟通模式~

△手机端已广泛使用的指纹识别

目前，截止到2017年伊始，比较主流的生物识别技术有：指纹，虹膜，语音和手势识别，此前一篇有关汽车产业已经进入实践阶段的”手势控制“的文章就受到了很多科技迷以及车迷朋友的热烈讨论，借着这个火爆话题，今天我在和大家聊聊比较冷门的虹膜识别，扫盲的同时也对未来的车载的人机交互进行展望。

△虹膜识别的应用

同手势控制一样，其实虹膜识别早已”入侵“了我们的日常生活，从1993年美国的JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统开始，虹膜识别技术就走向了更深入的研发和应用。

更是在最近几年取得了长足进步，被越来越多的行业认可和接受，汽车行业亦然，上一届上海车展（2015年）上的博泰Project N概念车便采用了虹膜识别代替了传统的机械式车钥匙作为车主认证的工具。

△图中黑色瞳孔与眼白中间夹的环状区域为虹膜

首先，什么是虹膜？

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。

虹膜如同指纹般独特复杂且不可复制性的特征使其成为了识别技术的首选之一，其将近266个量化特征点（一般的生物识别技术只有13个到60个特征点）也是其他生物识别技术望尘莫及的。

那么虹膜识别是如何实现的？

在虹膜识别之前需要通过标志性的特征对其进行定位，并利用这些特征和独特的形状对虹膜进行成像、特征分离和提取。基于虹膜成像，二维Gabor波将其筛选和绘制为相量，相量的信息包括方向和空间频率（图像内容）以及图像位置，利用这些相量信息绘制为“虹膜码”，最终使用虹膜码进行认证。具体总结之下的具体过程分为四步：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配。

△虹膜识别大致步骤示意图

而落到具体使用过程中也很好理解~试想未来的某一天，机械的车钥匙被我们的生物信息所代替，当我们走进车辆，汽车身上的检测传感器就会认证我们的生物信息（比如：眼球虹膜...），自动为我们解锁开门；上车后，通过生物识别启动车辆、语音助手以及自动驾驶功能，不用动手操作任何一个按钮就可以到达目的地。

听着是不是像极了科幻片中的情景？！但当然了，因为这全是我脑袋中的YY而已~

事实上目前使用虹膜识别技术的车型实在是少之又少，而且多为概念车，就像上文中说过的博泰Project N，雪佛兰-FNR概念车等，但是之于量产车层面就几乎没有一款车使用了这种技术~既然从1993年开始，虹膜识别系统就已出现，那什么到现在为止还不能在普通车辆上得到应用呢？

问题就在于，这项技术还有着很多不能解决的Bug，通过网络，查找到了一下几个问题：

1、由于技术条件和硬件发展水平，目前很难将图像获取设备的尺寸小型化，其实关于这一点我很纳闷：众所周知手机端已经实现了小范围的虹膜识别，汽车为什么不行？汽车身上也不差这点空间啊？

2、检测设备造价过高，暂时无法大范围使用和推广，这点很好理解；

3、摄影镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低，换句话说就是拍不到位就识别不出；

4、自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题，二者的配合度也是问题。

虽然目前虹膜识别技术还在发展，但是表现出来的安全性比指纹识别可靠许多，理论上来说，只有DNA才能超过它。在移动通信端，例如：手机、平板电脑等已经实现了这一功能的民用化，我相信在汽车领域，特别是人机交互和识别方面，虹膜识别技术同样会发光发热，引领汽车下一个十年的发展方向。