年虹膜識(shí)別行業(yè)趨勢分析：特征生成與重放技術(shù)驅(qū)動(dòng)可擴(kuò)展安全升級隨著信息技術(shù)的不斷革新，生物識(shí)別技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，其中虹膜識(shí)別憑借其卓越的精確?????性和穩(wěn)定性，成為保障個(gè)人隱私與數(shù)據(jù)平安的關(guān)鍵技術(shù)。2025年，虹膜識(shí)別行業(yè)呈現(xiàn)出對平安性和可擴(kuò)展性要求不斷提升的趨勢，如何在愛護(hù)用戶虹膜特征數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別系統(tǒng)在新用戶注冊等場景下的高效擴(kuò)展，成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。

一、虹膜識(shí)別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)與現(xiàn)有方案局限

據(jù)《2025-2030年中國虹膜識(shí)別行業(yè)運(yùn)營態(tài)勢與投資前景調(diào)查討論報(bào)告》指出，虹膜識(shí)別技術(shù)憑借虹膜紋理的高區(qū)分性和長期穩(wěn)定性，在公共平安、民生服務(wù)等諸多關(guān)鍵領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。在邊疆管制中，其能快速精確?????核驗(yàn)人員身份;疫情期間，在人臉識(shí)別受限的狀況下，于方艙醫(yī)院出入口實(shí)現(xiàn)非接觸式身份識(shí)別。然而，虹膜特征數(shù)據(jù)一旦泄露便無法更改或撤銷，印度曾發(fā)生超8億用戶包括虹膜數(shù)據(jù)在內(nèi)的隱私泄露大事，凸顯了虹膜識(shí)別技術(shù)面臨的隱私風(fēng)險(xiǎn)。

國際標(biāo)準(zhǔn)對平安虹膜識(shí)別方法提出不行逆性、不行鏈接性和可撤銷性的要求。為滿意這些要求，傳統(tǒng)的生物特征數(shù)據(jù)隱私愛護(hù)方案主要分為可撤銷生物特征識(shí)別和生物特征密碼系統(tǒng)兩類。但很多可撤銷生物識(shí)別方法易受攻擊，無法滿意平安要求;生物特征密碼系統(tǒng)因引入糾錯(cuò)碼和存儲(chǔ)幫助數(shù)據(jù)，存在嚴(yán)峻隱私問題，且這兩類傳統(tǒng)方案在部分簡單數(shù)據(jù)集上難以達(dá)到抱負(fù)性能。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平安虹膜識(shí)別方案雖取得肯定成果，但在擴(kuò)展性方面存在不足。隨著用戶數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景的更新，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以適應(yīng)新用戶，簡潔存儲(chǔ)原始生物數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練模型的方式會(huì)帶來隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，而僅基于新數(shù)據(jù)和前一任務(wù)模型訓(xùn)練，又會(huì)導(dǎo)致模型在以往任務(wù)上的識(shí)別精確?????率大幅下降。

二、基于特征生成與重放的創(chuàng)新虹膜識(shí)別方法

針對上述問題，提出了基于生成特征重放的平安增量虹膜識(shí)別(GFR-SIR)方法和基于隱私愛護(hù)模板重放的平安增量虹膜識(shí)別(PTR-SIR)方法。

GFR-SIR方法在虹膜識(shí)別應(yīng)用中，將新用戶注冊視為擴(kuò)展任務(wù)，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展時(shí)的災(zāi)難性遺忘問題，引入生成特征重放技術(shù)改進(jìn)TNCB方法。在注冊階段，原始虹膜圖像經(jīng)PerMIF算法處理后，完成虹膜識(shí)別網(wǎng)絡(luò)和特征轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，且將識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的特征提取器和分類器分開部署。驗(yàn)證時(shí)，虹膜圖像經(jīng)處理后提取特征，轉(zhuǎn)換為隱私愛護(hù)模板發(fā)送至服務(wù)器識(shí)別。在模型擴(kuò)展訓(xùn)練中，通過生成器重放以往任務(wù)特征，與當(dāng)前數(shù)據(jù)特征共同訓(xùn)練相關(guān)模塊，并利用特征蒸餾緩解特征提取器學(xué)問遺忘，采納WGAN進(jìn)行特征建模和生成重放，加入重放對齊損失確保生成特征的全都性，最終通過最小化轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合損失實(shí)現(xiàn)隱私愛護(hù)與識(shí)別精確?????率的平衡。

PTR-SIR方法則是為滿意高識(shí)別精確?????率應(yīng)用場景需求而設(shè)計(jì)。其識(shí)別架構(gòu)與TNCB類似，但為保存訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在新任務(wù)中僅擴(kuò)展訓(xùn)練識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，為每次擴(kuò)展任務(wù)單獨(dú)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換模型。注冊時(shí)，原始虹膜圖像經(jīng)處理后完成特征轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展訓(xùn)練，并保存相關(guān)成果。驗(yàn)證時(shí)，按流程獵取隱私愛護(hù)模板進(jìn)行識(shí)別。在模型擴(kuò)展訓(xùn)練中，保存前階段任務(wù)的隱私愛護(hù)模板，在當(dāng)前任務(wù)訓(xùn)練時(shí)重放，與當(dāng)前任務(wù)模板共同訓(xùn)練識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，通過計(jì)算分類損失和中心損失調(diào)整參數(shù)，實(shí)現(xiàn)平安可擴(kuò)展的虹膜識(shí)別。

三、兩種虹膜識(shí)別方法的平安性與效率分析

在平安性方面，兩種方案均采納TNCB方法愛護(hù)生物數(shù)據(jù)，滿意不行逆性、可撤銷性和不行鏈接性要求。TNCB方法的PerMIF算法階段，取模和正反合并運(yùn)算為多對一映射，轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)階段的卷積、池化、非線性激活等運(yùn)算也導(dǎo)致信息丟失，使得從愛護(hù)模板重建原始生物特征在計(jì)算上極為困難。GFR-SIR和PTR-SIR方法基于TNCB，同樣具備不行逆性;當(dāng)模板泄露時(shí)，GFR-SIR可刪除網(wǎng)絡(luò)并重新收集圖像訓(xùn)練，PTR-SIR只需處理相關(guān)轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)和識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，二者均滿意可撤銷性;分塊置換操作使不同應(yīng)用中的虹膜模板隨機(jī)分布，結(jié)合TNCB方案已證明的不行鏈接性，兩種方法均滿意不行鏈接性。

效率方面，在模板轉(zhuǎn)化過程中，兩種方法與TNCB方法的初始圖像轉(zhuǎn)換過程全都，整體時(shí)間簡單度為O(W×H)。在模型增量訓(xùn)練中，GFR-SIR避開存儲(chǔ)大量歷史數(shù)據(jù)，但需訓(xùn)練和存儲(chǔ)生成器，對計(jì)算資源有肯定消耗;PTR-SIR處理的數(shù)據(jù)量隨任務(wù)增加線性增長，在大規(guī)模增量學(xué)習(xí)場景下對數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算資源挑戰(zhàn)較大，且其模型更新計(jì)算效率在任務(wù)較多時(shí)相對較低。

四、虹膜識(shí)別方法的試驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

試驗(yàn)在CASIA-Iris-Lamp和CASIA-Iris-Thousand兩個(gè)經(jīng)典虹膜數(shù)據(jù)集上進(jìn)行。Lamp數(shù)據(jù)集包含411個(gè)用戶的16215張圖像，采集于不同光線條件，用于評估識(shí)別方法有效性;Thousand數(shù)據(jù)集有1000個(gè)用戶的2000張圖像，含簡單眼部狀況，用于評估方法魯棒性。試驗(yàn)對圖像進(jìn)行定位、分割和歸一化處理，設(shè)置初始任務(wù)和擴(kuò)展任務(wù)類別數(shù)量，以4:1劃分訓(xùn)練集與測試集，采納U-Net作為轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)，改進(jìn)后的DeepIrisNetA作為識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，使用平均識(shí)別精確?????率和遺忘率評估方法性能。

在性能和遺忘評估中，Lamp數(shù)據(jù)集上，隨著任務(wù)數(shù)量增加，微調(diào)方法識(shí)別精確?????率急劇下降，GFR-SIR前期下降緩慢后期加快，PTR-SIR變化平緩;遺忘率方面，微調(diào)方法快速上升，GFR-SIR緩慢上升后加快，PTR-SIR趨于平緩。Thousand數(shù)據(jù)集上，微調(diào)方法識(shí)別精確?????率大幅下降，GFR-SIR和PTR-SIR表現(xiàn)優(yōu)于微調(diào)，PTR-SIR在保持性能上更精彩，且兩者遺忘率變化趨勢與識(shí)別精確?????率相關(guān)，均證明白方法在緩解遺忘和保持性能上的有效性。

消融試驗(yàn)表明，GFR-SIR的特征蒸餾模塊和生成特征重放模塊均能提升識(shí)別精確?????率，二者結(jié)合效果更佳。與其他增量學(xué)習(xí)方法對比，在Lamp數(shù)據(jù)集上，GFR-SIR在無須存儲(chǔ)原始生物數(shù)據(jù)的狀況下，識(shí)別精確?????率優(yōu)于部分采納受愛護(hù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的方法，PTR-SIR性能保持更好，更適合對精度需求高的場景，兩種方案均在愛護(hù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)較高精確?????率的擴(kuò)展訓(xùn)練。

總結(jié)

通過對虹膜識(shí)別技術(shù)的深化討論，提出的GFR-SIR和PTR-SIR兩種方法，有效解決了虹膜識(shí)別模型擴(kuò)展過程中災(zāi)難性遺忘導(dǎo)致識(shí)別精確?????率下降的問題。GFR-SIR方法在不保存訓(xùn)練數(shù)據(jù)的狀況下，實(shí)現(xiàn)了高平安性的可擴(kuò)展虹膜識(shí)別，尤其適用于內(nèi)存資源有限的場景;PTR-SIR方法在僅保存受愛護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的條件下，維持了精彩的識(shí)別性能，更適合對識(shí)別精確?????率要求較高且內(nèi)存充分的應(yīng)用場景。在2025年虹膜識(shí)別行業(yè)追求平安與可擴(kuò)展的趨勢下，這兩種方法為虹膜識(shí)別技術(shù)的進(jìn)展供應(yīng)了新的思路和方向，將來有望進(jìn)一步融合，形成適用于更多生物識(shí)別方法的平安可擴(kuò)展框架。

更多虹膜識(shí)別行業(yè)討論分析，詳見中國報(bào)告大廳《虹膜識(shí)