尽管 3D 信息能有效提升识别准确率，但多模态生物识别技术希望加入更多新的模态生物因子，从而在不增加额外使用负担下增强刷脸的安全性 。因此如果我们在人脸识别的过程中加上眼纹等信息，那么在不改变用户体验的情况下能实现更高的安全性和更强的防攻击效果 。
目前眼纹识别方面的研究与工作都比较少，因为相比人脸识别，眼纹识别需要质量和分辨率更高的图片，处理的方法也更复杂 。不过蚂蚁金服在这方面已经做了很多研究，借助眼纹信息，长相极度相似的同卵多胞胎也可被正确识别出来 。
眼纹一般指的是眼白（巩膜）部分，而眼纹识别主要是区分眼白的血管分布情况，借此确定人的身份 。因此眼纹识别对摄像头也有一定要求，只有高质量图像才能获取静脉的细微特征，并完成后续的识别过程 。
与人脸识别相同，眼纹识别技术主要可以分为采集和比对两部分 。其中采集主要是从「活体」人脸图像中对眼部区域着重分析，包括眼睛的眼白部分和眼周部分，并作一定的图像预处理和增强；而比对则主要是在眼纹特征点下对比两个眼纹之间的特征相似度 。
支付宝生物识别技术负责人李亮表示，所有生物识别技术的使用都分为注册流程和认证流程 。注册流程首先会采集多张眼纹并在此基础上做后续的数据增强和特征提取，图像增强会强化眼部细微特征的明显性，从而在保证眼纹图像清晰的情况下才能提取足够的眼纹特征 。
关于眼纹注册流程中比较重要的特征提取步骤，李亮说：「提取眼部区域中的微细特征作为感兴趣点，这些和指纹兴趣点的提取有点类似，并且具有很好的时间不变性和个体差异性 。除了眼白，眼周也会提取一些兴趣点 。」最后，模型为这些兴趣点增加隐私保护就能生成注册流程最终的眼纹模板 。
一般同一个人眼纹特征有非常多对应的地方，而不同人的眼纹特征极少有对应的地方，因此只需要设定一个合理的阈值就能根据眼纹识别不同的人 。此外，目前眼纹识别的难点还在于前面的分割、增强和特征提取算法，这方面还有很多工作需要不断优化 。
在支付宝看来，尽管多模态识别已经结合了很多前沿技术，但眼纹等仍需要更多的研究与实验才能真正支撑起下一代识别应用 。
11，2017影响世界的十大颠覆性技术 2018年改变世界的四大技术趋势_搜...
概要：2017年即将过去，在这一年中出现了很多激动人心的技术进步，也出现了很多颠覆传统的初创企业 。
2017影响世界的十大颠覆性技术
2017年即将过去，在这一年中出现了很多激动人心的技术进步，也出现了很多颠覆传统的初创企业 。
CB Insights挖掘了很多创投数据和媒体信息后，总结出了影响世界的十大颠覆性领域，涵盖了：神经技术、再生医学、自动化建筑、智能公共安全、合成农业、火箭发射器、AI芯片、大规模仿真、合成动物产品和极端物流，并选出了这10个领域中最有可能改变世界的30家初创企业 。
截止11月13日，这30家初创企业在今年已经获得了31次共计13亿美元的融资 。已有超过180家投资机构进行过注资，投资数量最多的机构是A16Z、Data Collective、IndieBio、NEA、红杉和SOSV 。
获得投资金额最多的是对现实世界搭建模拟化场景的企业Improbable，总共获得5.54亿美元融资，获得投资机构青睐最多的是利用固定翼无人机提供边远地区药品投放的服务商Zipline，共获得20家投资机构的注资 。
从地域分布上来看，这30家企业主要分布在北美，有22家企业总部设立在美国，2家在加拿大 。欧洲主要集中在英国，有2家企业 。俄罗斯、中国、阿联酋和巴西各一家 。中国的AI芯片初创企业寒武纪有幸入选 。
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