雷锋网按：2016人工智能湖南论坛暨自兴人工智能研究院揭牌仪式，来自国内外的许多顶级专家在会上给我们做了报告并接受了雷锋网(搜索“雷锋网”公众号关注)独家专访。孙哲南教授，研究方向为生物特征识别、模式识别、计算机视觉。 在IEEE Transactions on PAMI等国际学术期刊和CVPR等国际学术会议上发表论文50多篇，申请发明专利13项，获得6项软件著作权。作为主要完成人之一的科研成果 “虹膜图像获取与识别技术”获国家技术发明二等奖和第十一届中国专利奖优秀奖，担任国际模式识别协会（IAPR，International Association for Pattern Recognition）生物特征识别技术委员会秘书长，亚洲生物识别论坛测评与标准委员会主席，IEEE会员，国际会议ICB2009的Publicity Chair，ICB2007、SPIE-DS2008、BSYM2007、IWCF2008、ICWAPR2008、ICWAPR 2009等国际会议的程序委员会委员。把科研目标瞄准国家的重大需求，积极推进科研成果的实用化和产业化。自主研发的虹膜识别技术在国安、煤矿、银行、机场等领域推广应用，打破了国外虹膜识别产品的垄断局面，并通过技术授权成功进入国际市场，实现了国产虹膜识别技术出口零的突破。
现在虹膜识别对于摄像头要求很低，远距离的虹膜识别只需要几千万像素就可以，而近距离的虹膜识别则只需几百万像素的精度就可以识别。现在主流的成像器件都可以达到这一要求。
这肯定会有影响，尤其是在眼镜镜片很脏的情况下，会在虹膜纹理上造成一些斑点。另外如果是有镜面反射，会有光斑点打在虹膜上。对于这一问题，我们可以通过预除的方法，把这些造成点进行预除。第二个是采用比较鲁棒的识别算法，比如深度学习的方法来克服这种的影响。通过很多数据来训练，因为遮挡的只是很小的一部分，目前我们的识别算法可以容忍在虹膜环状区域里有50%遮挡，所以就算即使有遮挡或是其他也不会影响其识别结果。另外如果是戴了透明隐形眼镜的基本不会对虹膜识别产生影响，但如果是戴了美瞳，上面印有一些打印的纹理，我们会通过活体检测的方式检测到用户是否佩戴了美瞳，我们会要求用户摘下美瞳进行检测。
3. 虹膜识别主要的技术挑战在哪里？大规模应用的难度在哪里？
挑战主要是在如何方便的采集虹膜，因为虹膜能成像的距离十分的窄，有效成像的范围大概是在几个公分到十个公分左右。在实际运用中，如果用户的姿势稍有不对，就有可能采集不到清晰的虹膜。第二个挑战就是鲁棒性的挑战，多元一致的比对，比如你用手机采集虹膜，或是用固定的相机采集虹膜，数据来源于不同的器械，但是还要进行比对，这就是多元一致的比对。第三个就是安全性的问题，比如使用打印的虹膜，虹膜的模板可能被窃取或是篡改等等。
虹膜识别是最适用于大规模人使用，现在在印度有10亿人都在使用虹膜识别系统。所以大规模运用虹膜识别是可行的。但是规模变大时，在一对多还是会有计算速度，可分性的问题。但是虹膜识别相对于人脸识别精度是最高的。
自动化技术就是比如说在自动通关的过程中，人脸或是指纹十分的容易造假，而虹膜则造假难度更高。在虹膜解锁手机或是虹膜支付会更加的安全。比如三星note7上面有虹膜识别，它就和三星支付绑定在一起了。现在的支付方式比如支付宝支付如果能绑定虹膜识别就会更加的安全。其实现在的支付还是有很多的瓶颈，比如张三套用李四的账户进行转账。如果能使用虹膜识别就会更加的安全，也不必使用以前的发送短信验证码。再比如汽车上也可以使用虹膜识别，这样就不带车钥匙了。高速自动化，特别是在人员安检通关的时候，过边检时要排很长的队，如果使用虹膜识别，放一台机器在那就可以自动识别出身份，跟你电子护照上的照片匹配通过就可以通关，可以加快便捷通关。
我们已经采购了一台三星note7做了测试，感觉效果还是很好的。代表了当前最好的虹膜识别技术水平。但是安全性这一方面，我们还没有进行完整的测试。我认为虹膜识别肯定是要比人脸和指纹识别更加的安全，但是它是否能克服玻璃眼球或是戴隐形眼镜的问题。
我觉得有几个问题，一是虹膜识别的成本要比指纹和人脸识别的成本要更高。第二个是用户的认知还不够，如果在三星note7发布之后，效果感觉很好。还有iPhone8或是9也能使用虹膜识别，就会带动大家对于虹膜的认识和使用。第三点是随着虹膜采集变得更加的便捷，大家都会慢慢开始使用虹膜识别。现在我们也在和银行联合，采用虹膜识别来进行取款。此外这里面也涉及到国家体制和立法的问题，我们国家的人大已经立法吧指纹放到身份证里面，但是我相信下一代的身份证很有可能会把虹膜放到身份证里。
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张旭