国内手机业,有关抄袭、跟风和专利侵权的吐槽已屡见不鲜了。近日,业界关于国产手机厂商VIVO和中兴在眼球识别技术领域谁才是领先者展开了一场激烈的口水战。
在VIVO的描述中可以看出,其所拥有的眼球识别技术主要特色是可以通过识别眼球的静脉图案,来辨别不同生物活体,从而实现高度的安全性与不可复制性,因此在安全性能上甚至比指纹识别更优,因为指纹可以复制。而几个月前中兴的眼纹解锁中 “纹”则指的是眼球上的血管,每个人的眼球上血管的形状都是独一无二的,哪怕是双胞胎也不相同。行业内权威专家指出,两者都是利用眼球的血管,技术如此之像,只不过,中兴通讯早在几个月前就把手机做出来了,谁领先不言而喻。
在这里我们且不管是谁抄袭谁,我们来看看这里面提到的眼纹识别技术到底是什么来头。据悉,眼纹识别技术和我们常听到的虹膜识别技术略有不同,虹膜识别主要是识别一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物,每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠状、水晶体、细丝、斑点、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构,而眼纹识别这是根据眼球上血管的形状来分辨。
事实上,眼纹识别却并不是一个今年才推出的新技术,早在2013年CES上,美国EyeVerify公司就已经展出过他们的 Eyeprint技术,这就是初期的眼静脉解锁技术,它是由密苏里大学计算机科学与电气工程学副教授里扎·德拉克沙尼(Reza Derakhshani)开发的,它也是眼纹生物测定技术专利的共同拥有者。
当时用来展示该技术的原型机仅仅是一台iPod Touch,而并非特别定制的产品,所以眼纹解锁对于硬件的要求并不大,EyeVerify当时表示需要的是软件和一枚不低于200万像素的摄像头,当然当时演示用的是iPod Touch的后置摄像头,并未使用更方便的前置镜头的原因很简单,因为当时前置摄像头技术并不达标,很难得拍清楚。
当然,早期的技术展示并不是十分的成熟,包括使用中的识别准确率和识别所用时间都并不理想,或者说并没办法满足消费者对手机解锁的要求,所以迟迟没有在零售级产品上应用。不过据中兴天机3研发人员介绍,在中兴和Eyeverify的共同改进下,现如今的识别率和识别时间都有了不错的表现,1秒识别也是改进后的结果。
可以说眼纹识别技术的潜力是十分巨大的,作为通过眼球进行识别的技术分支,眼纹识别以它对硬件的要求不高,但是眼纹信息相对较难复制和独一性的特点,迅速获得了不少人的关注,同时也获得了1000万美元的投资。
眼纹识别效果出众
实际上实现眼纹识别的设备和技术远没有大家想象中那么困难,拿中兴天机3为例,手机还是那个手机,系统还是那个安卓系统,前置摄像头还是那个800万像素前置摄像头,唯一不同的是中兴为手机加入了一套眼纹识别的软件。
添加眼纹的方法十分简单,用户只需要将双眼对着摄像头一段时间,等待摄像头收集到足够眼纹数据即可,解锁的过程也非常的简单,您只需要将手机放置在身前特定的位置,目测大概10厘米左右距离即可,手机在完成扫描眼纹后可以在1秒钟内完成解锁的过程。
在极端的情况下,如用户戴隐形眼镜/框架眼镜、眼镜发红充血和毛细血管或显著的经脉充血,这对识别率仅有极小的影响,据测算,这种眼纹识别技术的误判率为5万分之一。
那么问题来了,要指纹剁手,那么要眼纹难道挖眼吗?
实际上眼纹识别技术出现之初,这个问题也得到了相当的重视,早在2012年的一篇采访中,EyeVerify创始人、CEO托比·拉什就曾经表示过,眼纹识别技术可以辨别真人与照片之间的区别,而在中兴处我们也获得了更多的改进后的眼球真假识别的技术,主要分为活性检测和3D目标检测。
活性检测主要是通过分析眼球转动来实现的,同时通过3D目标检测,天机3还可以检测目前的画面或者视频是不是在一个三维物体,配合活性检测还能够区分眼球是否是在面部之内活动的。
至于具体实现细节我们并没有更多的资料,而且由于时间的关系,我们并没有对真眼假眼和极端使用等情况做更多的测试,所以暂时无法回答这个问题,如果大家感兴趣不妨关注网易手机频道的后续试用文章,我们将更全面的为大家进行多种情况的测试。
眼纹识别相比其他生物识别技术优势在哪?
首先需要阐明一个观点,安全的概念只是相对的,一种安全技术的安全性取决于它的领先程度,领先程度越高安全性也就相应的更高些,而目前生物识别技术还处于待开发阶段,所以绝大部分技术都还是相当安全的,笔者总结的是用于充当密码的生物数据越难获取,并且更难复制,安全性也就越高,相比已经普及的指纹识别之外,使用眼球识别技术所需的生物密码更难获取,因此目前来看还是安全的。
所以目前手机上基于眼球识别的技术就相对安全性更高,不过同样采集眼球数据的眼纹识别和虹膜识别相比,虽然后者数据更难采集也更难复制,但是前者的优势在于不需要专用硬件,只需要在软件上做配置即可,而前者需要特定的红外摄像头等专用硬件,所以眼纹识别更具有便于推广和采用的特性,再加上二者目前来看安全性相当,所以短期内眼纹识别在手机上更具商业价值。
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