新的研究表明，如前所述，IRIS識別不是生物識別數據的無誤來源。就像指紋識別或面部識別一樣，虹膜識別容易受到衰老的影響，因此不可能入學。
這些是一個新發現聖母大學由本科生薩姆·芬克（Sam Fenker）和巴黎圣母院的Schubmehl-Prein家族主席凱文·鮑耶（Kevin Bowyer）進行的研究項目。
研究人員瀏覽了較長時間內獲取的大量圖像數據集。由此，他們能夠連續三年分析虹膜變化。
鮑爾指出：“生物識別界長期以來已經接受了虹膜識別的'模板老化效應'，這意味著一旦您進入了虹膜識別系統，您會隨著時間的推移遇到錯誤的非匹配誤差的機會。這有時被表達為“生命單一註冊”。我們的實驗結果表明，實際上，虛假的非匹配率隨著時間的推移而增加，這意味著人生想法的單一入學率是錯誤的。”
有兩種檢查錯誤匹配率的方法。一個人確定係統在來自不同人的兩個圖像上說“匹配”的頻率。第二個確定係統在來自同一個人的兩個圖像上說“不匹配”的頻率。
這項研究得到了有關虹膜模板老化效應的其他研究的支持克拉克森大學和西弗吉尼亞大學。
鮑耶說，結果不應被視為虹膜識別技術的“負面”，而是邁向尋找新方法來應對衰老的一步。
他說：“一旦您承認存在模板效應並設置了您的系統以某種方式適當處理它，那就不再是一件大事。” “一種可能性是設置一個重新註冊間隔。另一種可能性是某種類型的'滾動重新註冊'，每次認識到一個人時，一個人都會自動重新註冊他們。從長遠來看，研究人員可能會開發出“耐老化”的新方法。對於那些出於某種原因拒絕相信它存在的人來說，虹膜模板衰老效應只會是一個問題。”
您認為更穩定，虹膜識別或指紋是生物識別技術的來源？
