虹彩認識
ICAO(国際民間航空機関)は、将来のパスポートの生体認証の国際標準の1つとした。他には、指紋と顔認識も挙げられている。
オランダのアムステルダム・スキポール空港では、2001年から虹彩認識を使ったパスポート無しの出入国手続きが行われている。
アラブ首長国連邦では、2001年から17箇所の陸海空の全ての国境審査に虹彩認識を利用している。
イギリスでも虹彩認識による出入国手続きが行われている。
ナショナルジオグラフィック協会の写真家 スティーヴ・マッカリー は、アフガンの少女のモデルとなったシャーバート・グーラー(Sharbat Gula) を捜し求め、虹彩認識を使って本人確認をした。
北米のいくつかの空港では、NEXUS プログラムの一部として入国審査に虹彩認識が用意されている。
カナダのいくつかの空港では、CANPASS Air プログラムの一部として入国審査に虹彩認識が使用されている。
虹彩認識アルゴリズムでは、まず画像の中から虹彩に相当する部分を抜き出す必要がある。次に、虹彩部分だけの画像をあるビット列に変換する。このビット列には他の虹彩画像との統計的に意味の有る比較が可能なだけの基本的情報が含まれている。このような写真画像の非可逆な圧縮に数学的手法が使われている。Daugman のアルゴリズムでは、ガボールフィルタによるウェーブレット変換を使って、現状のカメラの解像度を考慮した最善のSN比を持つ空間周波数範囲を抜き出す。結果として、虹彩画像のローカルな振幅と位相情報を含む複素数群が得られる。Daugman のアルゴリズムでは、全ての振幅情報が捨てられ、結果として得られる 2048 ビットには、虹彩画像のガボール領域表現の複素数の符号ビットだけを含んでいる。振幅情報を捨てることで、照明の変化や虹彩の色の影響をなくし、生体認証情報として長期に安定して利用できるテンプレートとなる。個体識別(1対多マッチング)や個人認証(1対1マッチング)に利用する場合、虹彩の画像からテンプレートを作成し、データベースに格納されているテンプレートの値と比較する。それらのハミング距離がしきい値より小さければ、一致していると判断される。
虹彩認識の実用上の問題として、虹彩が意識して目を広げない限り、まぶたやまつげに一部が覆われている点が挙げられる。誤って不一致とされる可能性を減らすためには、まぶたやまつげに覆われている部分を識別して除外し、それ以外の部分だけでテンプレートを作成して比較するという追加のアルゴリズムが必要となる。