10月19日，由主办，思贝克联合主办的“BATi智慧城市论坛”在深圳万科前海国际会议中心隆重举办。本次峰会是今年5月举办的“GIIS安防AI创新峰会”的延续，上一次，关注人工智能等新技术对安防产业的赋能，这一次，将视野从安防扩散到整个城市。本次论坛以“智慧城市”为主题，不仅探讨了智慧安防新机遇，还将目光扩散到了智慧交通、智慧生活等智慧城市建设的多个领域。
以下是中科院自动化研究所研究员、博士生导师孙哲南现场主题演讲的精彩观点实录，在不改其意的前提下，对演讲原文略作删减，以飨读者。
人物介绍孙哲南，中科院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学人工智能技术学院教授。在高校科研优秀成果转化的过程中，孙哲南博士主持研发的虹膜识别和人脸识别核心技术孵化了三家高科技公司，相关产品在煤矿、银行、军事、公安、手机等领域推广应用。其供职的中国科学院自动化研究所，是我国最早成立的国立自动化研究机构，孙哲南博士直接带领的国家重点实验室，承担着百余项科研项目。
演讲内容演讲主题：虹膜识别新进展
孙哲南：大家下午好！非常高兴有机会来到智慧城市论坛，跟大家交流一下虹膜识别的研究情况。虹膜识别是我们课题组做了将近20年的一个研究方向。今天我主要从研究的角度来汇报一下我们的工作。
我给大家的报告提纲是虹膜识别。我们最近几年在三块都取得进展：第一块，虹膜成像设备新成像，特别是用光场成像技术，可以实现多目标同时进行虹膜识别技术。第二块，虹膜识别算法方面也有一些新突破，包括图像识别等各种提取。第三块，虹膜识别应用，包括国外项目，联合国一些难民营管理等。
虹膜识别第一步，需要进行虹膜图像采集，虹膜不像人脸和其他目标用普通相机可以采集。虹膜的物理尺寸小，人的虹膜只有11个毫米的直径，虹膜识别图像分辨率又要求比较高，导致虹膜成像景深比较小，用户眼睛必须放在光图上，特别是东方人都是褐色虹膜色素细胞，采用近红外光才能看清虹膜纹理细节特征。因此，虹膜识别采集过程中也会遇到很多难题。虹膜识别总体看，采集成了一个瓶颈，会导致虹膜识别的应用性不广，推广不是很多，反而是指纹用得多一点。虹膜成本高，应用起来不是太方便。但本质上虹膜的特征纹理，唯一性、准确性很高。第一步看如何解决虹膜成像问题。虹膜成像也是系统工程，涉及到各个方面，包括光学、机械、电子、算法各方面需要综合考虑。
已有的虹膜成像设备主要分成两大类，第一类是近距离虹膜成像设备，一米远距离内采集人的虹膜。也有一些国外公司开展远距离虹膜成像。比如开车过程中不需要下车，直接摇下车窗进行虹膜识别，包括边境通关、机场大流量情况下，远距离虹膜识别很有优势，我们提出一些新的虹膜成像解决方案。
虹膜成像的发展目标，有以下几个：
多模态的采集；我们研究过程中是想通过现有生物特征传感感知盲区。现在的成像设备，要么对虹膜，要么对人脸，要么对步态，能不能实现多模态的采集。
延长成像距离；新一代成像设备，成像距离非常有限，有的虹膜设备只能近距离很窄的有效的景深范围内，人数也很有限。目前虹膜识别基本一次只能识别一个人，但人脸识别基本可以做到多人识别。
多视角成像；比如可以多个视角姿态的人脸和步态呈现，包括多光谱，另外比如多维度的，3D人脸和步态。
虹膜成像技术路径从近距离到远距离，从静态到动态用户虹膜成像，从被动成像变成主动成像。虹膜成像设备都是固化的成像模式，用户需要高度配合设备。下一步研究目标是相机能自身对用户进行识别。技术路径是从单模态转向多模态，成像目标从一个人转向多个人，成像距离从近距离到远距离，实现多波段，通过采集近红外和可见光，实现室外场景，对用户的配合尽可能低。
因此，需要突破现有成像模式，我们认为现有虹膜成像模式是成像和认知计算分离，是感知，没有协同起来。感和知分离，成像是成像，大家对图象处理都是木已成舟的图象数字进行处理，显然对于识别不是最优的。本来成像和识别算法应该是一体化的。因此，我们目前也在研究一种新的成像模式，感知协同。成像过程中能引入一些认知任务的驱动，比如在成像过程中采用动态可变成的传感框架，可以自适应选择最优的波段、成像光学参数、最优的计算成像算法，对一个运动的目标进行主动式的成像。但现在主要是解决一些挑战性的问题，一是如何扩展景深、如何远距离成像，如何多目标，多模态。虹膜图像研究已经将近20年历史，第一步也是解决了从无到有，近距离高清虹膜图像采集；第二步从单目到双目；第三步，由近到远；第四步，从固定到移动。
目前研究的成像技术框架和原来的成像有很大区别。成像过程中引入了认知物的驱动，认知任务对光学系统的参数和计算成像算法采用自适应处理。我们把光场成像看做新的革命性的成像方式，既记录光的强度也记录光的方向，可以得到四维光感数据，通过后处理扩展景深，在光场成像的研究成果，目前用在人机交互、光场显微镜、神经科学方面。
我们目前做光场成像，对虹膜识别两个价值，可以实现多目标大景深，先拍摄四维光场数据，然后进行后面计算成像处理，先拍照后对焦，可以对多个目标进行清晰虹膜成像。原来的虹膜相机一次只能对一个人进行成像，光场成像可以合理检测，对不同焦平面模糊度的曲线，真实虹膜和伪造虹膜会有显著区别。比如目前计算成像方式，远距离虹膜考勤，最远可以做到3米。目前已经虹星科技有一些量产产品，在深圳罗湖口岸推广虹膜识别技术，目前内部人员使用很方便。现在罗湖口岸很多人进出香港用一些假指纹。传统安检系统容易受到假的攻击。虹膜识别可以用在安全级别要求比较高的地方。
虹膜识别的算法，要面对得到图像。后如何进行处理，如何准确是别人的身份等关键性的问题。因为虹膜是黑色的，和白色巩膜之间环状区域，首先要进行定位，也要进行睫毛、眼睛遮挡的分割，虹膜的特征如何进行表达，如何进行合理检测。这些低质量的图像上，如何融合眼珠特征提高识别精度。
目前在图像分割和定位方面，实现新的算法。传统做虹膜定位和分割，基本都只能解决虹膜的分割，对图像中的象素进行语义标准，是虹膜区和非虹膜区，提出了多任务的神经网网络，并且带了主动视觉注意机制，实验效果得到非常鲁棒。不管是可见光虹膜成像分割、跨设备、跨场景的虹膜分割，都得到很好的效果。
另外，在如何进行虹膜图像特征表达方面，也有一个新的方法，非常高效、实用，传统的都是图像特征都是计算灰度或者小波、深度学习的绝对值，但我们是计算相对值，计算图像区域快之间相对的灰度，排序，这个区域比那个区域灰度值高，编码是1或者编码是0，编码效率很高，特征很稳定。因为即使有光照变化，灰度绝对值会发生变化，相对值还是很稳定的。我们可以应用在高效的芯片或者手机里，对虹膜进行处理。
提取定序测量特征，有很多滤波器参数可以选择，我们提出一个机器学习方法，选择最优方式对虹膜图像进行特征提取，可以提取最优的二进制和三进制，靠近虹膜区它的本征更加稳定可靠，有不同的成像尺度和距离，达到比较好识别效果。
移动终端光靠虹膜识别还达不到非常好的效果，同时融合虹膜和眼珠，眼珠区域的纹理特征，通过虹膜和眼珠的融合，错误率可以降低50%左右，在移动终端可以达到错误率可以达到千分之五左右，足够满足移动终端身份识别的需求。
虹膜用在安全级别很高的场合，有可能有人用假的虹膜或者戴美瞳，但我们发现假体虹膜纹理粗糙，活力虹膜纹理细腻，我们采用纹理分类，可以较好的区分活体和假冒虹膜图像，并且可以区分亚洲人和非亚洲人虹膜图像，用在大数据检索方面。活体检测方面也取得一些成果，用光场成像，既可以刻划眼周周围的特征，可以达到99%以上的活体检测精度。
目前虹膜识别应用在安检通关、反恐。比如新疆，很难抓到恐怖分子，因为他们可能拿个假护照或者整容回来，在新疆，所有出入口可能都要进行虹膜识别。也用在国外银行存款区域，移动支付、社保福利、公安司法、煤矿工人的考勤、门禁等等。虹膜识别整体增长速度非常快，每年复合增长率可以达到20%以上。
举例，我们授权一个国外的公司把虹膜识别技术用在联合国难民营管理，采用虹膜识别+区块链技术，用于管理联合国几百万难民。因为难民又没有身份证，就必须用虹膜识别来援助一些钱或者食品、救济品。
每个人可能两三秒钟就可以把虹膜成像注册，目前在中东、叙利亚、埃及等国家的难民管理。目前虹膜识别是唯一可以一对多的身份认证方式。目前没有任何一个银行只用人脸识别就可以取款，但国外几十家都可以用到，安全一对多大规模人群身份验证。目前人脸都是小规模数据库，几百人、几千人。这种虹膜可以用在几十万甚至几百万的一对多的身份认证，包括用在银行提款机，不需要密码，直接刷虹膜就可以取款。
除了人的虹膜识别，我们把虹膜用在宠物狗和马的管理。宠物狗都是几亿条的，身份管理传统是打电子标签，对狗是一个伤害。现在有些地方可以采用虹膜，对狗建立档案，每一个狗赋予一个身份证ID，包括宠物狗去宠物医院、日常管理。在虹膜处理宠物狗的识别还很难，目前也已经达到比较好的精度，实验了2000多条狗，准确率可以达到99.9%以上，可以解决宠物狗的身份确认和管理。目前这块市场正在推广。
我的报告到此结束，谢谢大家！
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