在1997年的科幻恐怖片中立方體大約六個人被困在一個巨大的機械立方體中，其中一個角色問這個名義上的形狀，“為什麼要把人放進去？”另一位在不知不覺中幫助構建它的人的回答適用於一般技術採用：“因為它就在這裡。”
如果一項技術可供使用，人們就會找到利用它來為自己謀利的方法，特別是在正式的權力結構中。再加上南部邊境的非正規移民數量，美國海關和邊境保護局 (CBP) 已找到擴大使用非正規移民的方法也就不足為奇了。。對於該機構的長期虹膜生物辨識提供者 Iris ID 來說，這可能是個好消息。
FedScoop 的報告指出 CBP 採用“考慮到與指紋和臉部辨識等更廣泛的應用相比，該技術的使用有些有限，這是一個值得注意的舉措。”
然而，它隨後指出美國邊境巡邏隊「在過去十年中顯著增加了虹膜掃描的使用」。虹膜生物辨識技術已在四個地區的四十個檢查站使用。目前，CBP 的逮捕中涉及虹膜掃描的比例約為 70%。
現在，透過即將推出的軟體更新和其他措施，它希望將這一數字提高到 100。
美國邊境巡邏隊的馬修·萊特納（Matthew Lightner）強調了虹膜生物辨識技術對美國邊境保護的重要性。及其在邊境身分檢查方面的可靠性優勢，在 9 月身份週的小組討論中。
從不起眼的演算法開始慢慢成長
作為生物辨識標識符，虹膜在人的一生中比指紋或臉部更穩定。 FedScoop 引用了美國國家標準與技術研究所 (NIST) 的 Patrick Grother 的話，他說：“建立在從大量數據中學習的基礎上。虹膜辨識最初並不是這樣進行的。
相反，原始演算法是由已故劍橋教授創建的約翰·道格曼。
「最初的研究著眼於虹膜圖像，並寫下了一套演算法——作為一套數學程式——這將保證良好的識別能力。事實證明這是真的，一個行業就建立在這個基礎上。
NIST 正在擴大其規模IREX X 1:N 評估，並計劃推出新的 IREX XI 來評估 1:1 比較，這將為尋求研究雜訊或低解析度影像等挑戰的學者提供較低的進入門檻。
它還正在研究一種衡量方法的速度和準確性的指標一起。
虹膜 ID 眼睛擴展
特定虹膜技術是供應商專有的。 CBP 所使用的技術來自– 根據其網站，“世界上部署最廣泛的虹膜識別平台。” CBP 已經使用它大約十年了，並且在其他地方贏得了擁護者；虹膜 ID 計數, 印度的, 巴基斯坦的並在其客戶中清晰可見。
Iris ID 的技術使用影像擷取卡從視訊檔案中捕捉靜止幀，演算法分析瞳孔和眼白之間可見的圖案，並將其轉換為 512 位元組的數位模板。瞧：與個人相對應的值，可以透過進一步提交影片（換句話說，掃描）來複製。
該公司指出，其技術，甚至在大型資料庫上也能提供高達 99% 的準確率。它甚至被用於加拿大機場。
由於網路上並沒有找到虹膜的特寫圖像，因此有人認為它所帶來的影響較少。比臉部辨識。
虹膜生物辨識技術對於隱私來說更加安全—直到它們不再安全為止
但是，正如技術創新週期中經常發生的那樣，有些人已經看到大規模採用可能最終導致虹膜辨識在隱私方面脫軌。 FedScoop 引用了電子隱私資訊中心律師 Jake Wiener 的話說：「我們不希望虹膜發生的事情就是社會安全號碼發生的事情。它被用於一切。現在每個人的社會安全號碼都可以在暗網上購買。我覺得iris是最後一個並沒有以這種方式被打破。
然而，就是這樣。
文章主題
||||||
