Сканер сетчатки глаза вред

Новые телефоны Apple и Samsung используют инфракрасный свет для подтверждения вашей личности. Но могут ли инфракрасные лучи, используемые для идентификации лица и сканера радужной оболочки глаза, повредить ваши глаза?

Это справедливый вопрос. Большинство людей мало знает об инфракрасном свете, и трудно найти информацию, которая объясняет потенциальные риски инфракрасного излучения. Не говоря уже о том, что отказ от ответственности Samsung по поводу сканера Iris делает инфракрасный сканер пугающим. Но что такое инфракрасный свет, и должны ли мы беспокоиться об этом?

Что такое инфракрасный свет

Инфракрасный свет (ИК) является формой невидимого (для человека) излучения, и он занимает нижнюю часть электромагнитного спектра. Как видимый свет, микроволны и радиоволны, ИК является формой неионизирующего излучения. Он не лишает молекулы электронов, и не вызывает рак (уже легче!).

Важно знать, что ИК-излучение может исходить из многих мест. В некотором смысле, вы можете считать ИК естественным побочным продуктом производства тепла. Ваш тостер излучает инфракрасный свет, солнце излучает инфракрасный свет, костры излучают инфракрасный свет. Интересно, что 95% энергии, производимой флуоресцентными лампами, переводится в ИК. Даже ваше тело излучает инфракрасный свет, и именно так работают тепловизионные камеры в шпионских фильмах.

Расположение инфракрасного света на шкале электромагнитных излучений

ИК-светодиод, встроенный в ваш телефон, классифицируется как ближний ИК (700-900 нм). Он охватывает линию между спектром видимого света и ИК-спектром. Ближний ИК-диапазон очень похож на видимый свет, но нам сложно его увидеть.

Излучение как видимого, так и ближнего инфракрасного света может нагревать объекты в зависимости от интенсивности света и времени воздействия. Длительное воздействие ИК-излучения высокой интенсивности и видимого света (взгляд на солнце или яркую лампочку) может привести к обесцвечиванию фоторецепторов и развитию катаракты. Чтобы потерять зрение из-за действия источника видимого или инфракрасного света низкой интенсивности, вам нужно держать глаза открытыми в пределах миллиметра от источника света в течение почти 20 минут. Это может произойти с лампочкой или ИК-светодиодом.

Основной проблемой ближнего ИК является отсутствие защитной реакции. Видимый свет легко определить, когда вы подвергаетесь воздействию слепящего источника, и ваши рефлексы заставляют вас прищуриться или отвести взгляд. Но ваши глаза не созданы, чтобы видеть ИК-свет, поэтому невозможно определить, когда вы подвергаетесь воздействию опасного количества. Вы же знаете, что нельзя смотреть на затмение, даже если оно не кажется таким ярким?

Дальнее инфракрасное излучение (25-350 мкм) невидимо и не используется в вашем телефоне. Дальнее инфракрасное излучение перекрывается с микроволнами в электромагнитном спектре, и, подобно микроволнам, дальнее инфракрасное излучение вызывает нагревание молекул воды. Как вы можете догадаться, длительное воздействие дальнего инфракрасного излучения может вызвать ожоги глаз и кожи, но нам не нужно об этом беспокоиться, поскольку ваш телефон использует только ближнее инфракрасное излучение.

ИК-сканирование очень просто

Iris Scanner и Face ID – это формы биометрической идентификации, которые используются для разблокировки телефона и для открытия конфиденциальных приложений (например, банковских приложений). Оба процесса похожи и просты для понимания. Новые телефоны Apple и Samsung оснащены ИК-светодиодом, который излучает ближний ИК-свет, и ИК-камерой, способной захватывать ИК-свет.

С помощью Iris Scanning ваш Samsung Galaxy освещает ваши глаза инфракрасным светодиодом и снимает инфракрасную фотографию. Затем ваш телефон смотрит на детали ваших глаз и сравнивает их с предыдущими фотографиями. Если телефон может подвердить, что вы – это вы, то он разблокируется.

Сканирование рисунка глаза для подтверждения личности

Но программное обеспечение для идентификации лица в iPhone X не просто сканирует ваши глаза; он сканирует всё ваше лицо. У iPhone X есть ИК-светодиод с точечной матрицей, когда он включается, всё ваше лицо освещается сотнями крошечных ИК-точек. Телефон делает инфракрасную фотографию, и эта фотография используется для проверки соответствия трехмерной структуры вашего лица с имеющимися данными.

Возможно, вы заметили, что ИК-светодиод на iPhone X невидим, а ИК-подсветка на Samsung Galaxy довольно заметна. Это потому, что Samsung намеренно продвигает свой ИК-светодиод как можно дальше в визуальный спектр. Верьте или нет, полоса инфракрасного света, которая перекрывает спектр видимого света, показывает больше текстуры и пигментации, чем инфракрасный свет с более низким спектром.

Если вам интересно, с какой именно областью инфракрасного спектра работают Samsung и iPhone… мы не знаем точных цифр. На страницах, посвященных Samsung Galaxy и iPhone X даже не упоминаются ИК-светодиоды. Но, зная, что ИК-камеры в вашем телефоне должны улавливать много деталей, чтобы сделать проверку эффективной, можно с уверенностью предположить, что они охватывают длину волны от 870 до 950 нм – точку перекрытия между ближним ИК-диапазоном и видимым светом.

Кроме того, биометрическая документация Renesas классифицирует ИК-светодиоды в телефонах как «малоопасные». По стандартам OSHA, инфракрасные продукты с низким уровнем риска не являются достаточно мощными, чтобы нагревать ваши глаза, и они не способны вызвать повреждение глаз при нормальном использовании.

Несколько популярных слухов об IR

Если вы ведёт запрос «ИК-сканер радужной оболочки», то найдёте многих людей, которые спрашивают, может ли инфракрасный свет повредить ваши глаза. И это справедливый вопрос. Большинство людей ничего не знают об ИК, и пугающий отказ от ответственности для сканера Iris Samsung предупреждает, что эпилептики, дети и люди, которые часто испытывают обмороки, должны избегать использования сканера Iris. (Интересно, что заявление об отказе ответственности Apple не делает таких предупреждений.)

Ваши результаты Google также покажут вам много дезинформации, опубликованной пользователями и блоггерами Reddit. Новостные и технические сайты бездумно републикуют эту ерунду, которая затрудняет поиск точной информации об ИК-сканере на вашем смартфоне. Откровенная дезинформация вредна для всех, поэтому мы потратим немного времени, чтобы опровергнуть некоторые слухи.

Сразу скажем, ИК не вызывает рак. ИК является формой неионизирующего излучения, что означает, что он не может лишить молекулы своих электронов и не может вызвать рак. Рентгеновские лучи, гамма-лучи и высокочастотный ультрафиолетовый свет (более сильный, чем черный свет) являются формами ионизирующего излучения и могут вызывать рак. Любой, кто пытается сказать вам, что радиоволны, микроволны или инфракрасное излучение вызывают рак, понятия не имеет, о чём говорит.
Ещё одно большое заблуждение, которое заключается в том, что инфракрасный светодиод в вашем телефоне – это лазер. Это не так. Лазеры имеют узкую длину волны света, и они движутся в одном направлении. Огни вашего смартфона занимают широкую длину волны. Они также рассеиваются линзами и фильтрами, потому что они должны освещать всё лицо.
Наконец, научная статья о влиянии инфракрасного излучения на глаза кроликов напугала многих людей. По существу, кролики подвергались воздействию инфракрасного света, и у них развивались повреждения хрусталика и катаракта. Но если вы потратите минуту на прочтение этой статьи, станет ясно, что вы не сможете применить эти результаты к использованию ИК-сканеров в телефонах.
Прежде всего, ученые в этом исследовании использовали большие лампы для освещения глаз кроликов, и они выполняли эти воздействия в течение 5-10 минут за один раз. Инфракрасный источник в телефоне Samsung или Apple меньше муравья, и загорается только на 10 секунд. Кроме того, ИК-источники, используемые в телефонах, используют только частоту ближнего ИК-диапазона.
Лампы, использованные в исследовании на кроликах, излучали свет частоты ультрафиолетового излучения, частоты видимого света, частоты ближнего ИК-диапазона, средней ИК-частоты и частоты дальнего ИК-диапазона. Как вы, вероятно, знаете, ультрафиолетовый свет достаточно сильный и вызывает солнечные ожоги, а дальний инфракрасный свет похож на микроволновую печь и вызывает нагревание молекул воды.

Итак, вызывает ли ИК проблемы со здоровьем?

Мы «очистили воздух» от всякой ерунды, но пугающий отказ от ответственности Samsung по-прежнему довлеет на нами. Несмотря на то, что потребительские ИК-устройства доступны на рынке в течение длительного времени, и есть строгие правила относительно использования ИК-светодиодов, это первый раз, когда мы получаем продукт, который регулярно бьёт ИК-светом в глаза людей. Как мы можем быть уверены, что технология безопасна?

Согласно Renesas и Smartvisionlights, менее 10 секунд визуального воздействия ближнего ИК-диапазона классифицируется как низкий риск. Чтобы инфракрасный светодиод в вашем телефоне повредил ваш глаз, вы должны держать его на расстоянии 1 мм от глаза в течение 17 минут. Это невозможно сделать в случае Galaxy или iPhone, так как оба продукта ограничивают ИК-излучение 10 секундами, и они не будут излучать ИК-свет, если устройство находится на расстоянии меньше 20 см от вашей головы.

Инфракрасное сканирование глаз смартфоном

В этих документах также упоминается, что «аномально светочувствительные люди» подвержены большему риску повреждения глаз ближним ИК-светом. Интересно отметить, что пределы экспозиции, установленные для ИК-светодиодов, не учитывают «аномально светочувствительных людей», поэтому возможно, что ИК-светодиод в вашем телефоне может повредить ваши глаза, если ваши глаза ненормально светочувствительны. Конечно, если вы необычно светочувствительны, то, вероятно, уже знаете об этом. Выходить на улицу в солнечный день для вас было бы кошмаром.

Как говорится в предупреждении Samsung, людям с эпилепсией или другими чувствительными к свету состояниями не следует использовать ИК-светодиод. Это предупреждение существует, чтобы помочь людям избежать обморока или приступа; это не имеет ничего общего с потерей зрения. Если у вас нет медицинского состояния, вызванного светом, вам не нужно беспокоиться об этом.

Мы также должны принять во внимание некоторые новые исследования, которые показывают, что случайное воздействие инфракрасного света с низким риском на самом деле полезно для глаз. Эти воздействия не являются достаточно длинными или интенсивными для повышения температуры вашего глаза, и они могут стимулировать клетки к исцелению поврежденной ткани. Некоторые ученые экспериментируют с ИК-светодиодами в качестве терапии для глаз, и эти светодиоды примерно такой же интенсивности, как и ИК-светодиоды в вашем телефоне.

Из того, что мы знаем прямо сейчас, мы можем быть уверены, что сканер Iris и Face ID не повредят вашим глазам. Но нет ничего абсолютного. Несмотря на то, что современные научные исследования показывают, что ИК-продукты с низким уровнем риска безвредны, никто не проверял влияние ежедневного воздействия инфракрасного света, скажем, в течение 30 лет.

Если вы обеспокоены тем, что инфракрасный свет от вашего телефона вреден для ваших глаз, то вы можете его выключить.

Источник

Аутентификация по радужной оболочке глаза — одна из биометрических технологий, используемая для проверки подлинности личности.

Детальное изображение радужной оболочки

Тип биометрической технологии, который рассматривается в данной статье, использует физиологический параметр — уникальность радужной оболочки глаза. На данный момент этот тип является одним из наиболее эффективных способов для идентификации и дальнейшей аутентификации личности [1].

История[править | править код]

Несмотря на то, что биометрические технологии (в частности, использование радужной оболочки глаза для идентификации человека) только начинают набирать популярность, первые открытия в этой области были совершены ещё в конце тридцатых годов прошлого века.

Первым о том, что человеческий глаз и его радужную оболочку можно использовать для распознавания личности, задумался американский глазной хирург, Франк Бурш, ещё в 1936 году [2] .
Но его идею и разработки удалось запатентовать только в 1987 году. Сделал это уже не сам Бурш, а офтальмологи, не имеющие собственных разработок — Леонард Флом и Аран Сафир[2].
В 1989 году Л. Флом и А. Сафир решили обратиться за помощью к Джону Даугману, для того, чтобы тот разработал теорию и алгоритмы распознавания. Впоследствии, именно Джона Даугмана принято считать родоначальником этого метода биометрической аутентификации [2].
В 1990 году Джон Даугман впервые разработал практический метод кодирования структур радужной оболочки. Запатентован метод был немного позже, в 1993 году [2].

На этом история развития биометрической аутентификации по радужной оболочке не заканчивается. Начиная с 2002 года Даугман выпустил ещё несколько статей, каждая из которых более полно раскрывает и развивает данную технологию. Опубликованные статьи: Epigenetic randomness, complexity, and singularity of human iris patterns (2001), Gabor wavelets and statistical pattern recognition (2002), The importance of being random: Statistical principles of iris recognition (2003), Probing the uniqueness and randomness of IrisCodes: Results from 200 billion iris pair comparisons (2006), New methods in iris recognition (2007), Information Theory and the IrisCode (2015).

Радужная оболочка как биометрический параметр[править | править код]

В данном случае в качестве физиологического параметра рассматривается радужная оболочка — круглая пластинка с хрусталиком в центре, одна из трёх составляющих сосудистой (средней) оболочки глаза.

Строение человеческого глаза

Находится радужная оболочка между роговицей и хрусталиком и выполняет функцию своеобразной естественной диафрагмы, регулирующей поступление света в глаз. Радужная оболочка пигментирована, и именно количество пигмента определяет цвет глаз человека [3] .

По своей структуре радужная оболочка состоит из эластичной материи — трабекулярной сети. Это сетчатое образование, которое сформировывается к концу восьмого месяца беременности. Трабекулярная сеть состоит из углублений, гребенчатых стяжек, борозд, колец, морщин, веснушек, сосудов и других черт. Благодаря такому количеству составляющих «узор» сети довольно случаен, что ведёт к большой вероятности уникальности радужной оболочки. Даже у близнецов этот параметр не совпадает полностью [4].

Несмотря на то, что радужная оболочка глаза может менять свой цвет вплоть до полутора лет с момента рождения, узор траберкулярной сети остаётся неизменным в течение всей жизни человека. Исключением считается получение серьёзной травмы и хирургическое вмешательство [4].

Благодаря своему расположению радужная оболочка является довольно защищённой частью органа зрения, что делает её прекрасным биометрическим параметром.

Принцип работы[править | править код]

Большинство работающих в настоящее время систем и технологий идентификации по радужной оболочке глаза основаны на принципах, предложенных Дж. Даугманом в статье «High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence»[5] .

Полярная система координат

Процесс распознавания личности с помощью радужной оболочки глаза можно условно разделить на три основных этапа: получение цифрового изображения, сегментация и параметризация. Ниже будет рассмотрен каждый из этих этапов более подробно.

Получение изображения[править | править код]

Процесс аутентификации начинается с получения детального изображения глаза человека. Изображение для дальнейшего анализа стараются сделать в высоком качестве, но это не обязательно. Радужная оболочка настолько уникальный параметр, что даже нечёткий снимок даст достоверный результат. Для этой цели используют монохромную CCD камеру с неяркой подсветкой, которая чувствительна к инфракрасному излучению. Обычно делают серию из нескольких фотографий из-за того, что зрачок чувствителен к свету и постоянно меняет свой размер. Подсветка ненавязчива, а серия снимков делается буквально за несколько секунд. Затем из полученных фотографий выбирают одну или несколько и приступают к сегментации [6].

Сегментация[править | править код]

Сегментация занимается разделением изображения внешней части глаза на отдельные участки (сегменты). В процессе сегментации на полученной фотографии прежде всего находят радужную оболочку, определяют внутреннюю границу (около зрачка) и внешнюю границу (граница со склерой). После этого находят границы верхнего и нижнего века, а также исключают случайное наложение ресниц или блики (от очков, например) [7] .

Точность, с которой определяются границы радужки, даже если они частично скрыты веками, очень важна. Любая неточность в обнаружении, моделировании и дальнейшем представлении радужки могут привести к дальнейшим сбоям и несоответствиям [7].

После определение границ изображение радужки необходимо нормализовать. Это не совсем очевидный, но необходимый шаг, призванный компенсировать изменения размеров зрачка. В частных случаях нормализация представляет собой переход в полярную систему координат. Применил и описал это в своих ранних работах Джон Даугман [5]. После нормализации при помощи псевдо-полярных координат выделенная область изображения переходит в прямоугольник, и происходит оценка радиуса и центра радужки[8].

Параметризация[править | править код]

В ходе параметризации радужной оболочки из нормализованного изображения выделяют контрольную область. К каждой точке выбранной области применяют двухмерные волны Габора (можно применять и другие фильтры, но принцип остаётся таким же) для того, чтобы извлечь фазовую информацию. Несомненным плюсом фазовой составляющей является то, что она, в отличие от амплитудной информации, не зависит от контраста изображения и освещения [9].

Полученная фаза обычно квантуется 2 битами, но можно использовать и другое количество. Итоговая длина описания радужной оболочки, таким образом, зависит от количества точек, в которых находят фазовую информацию, и количества битов, необходимых для кодирования. В итоге мы получаем шаблон радужной оболочки, который побитно будет сверяться с другими шаблонами в процессе аутентификации. Мерой, с помощью которой определяется степень различия двух радужных оболочек, является расстояние Хэмминга[9].

Практическое применение[править | править код]

Некоторые страны уже начали разрабатывать программу, частью которого будет являться биометрическая аутентификация по радужной оболочке глаза. Планируется, что с помощью этого нововведения будет решена проблема поддельных паспортов и других удостоверений личности. Второй целью является автоматизация прохождения паспортного контроля и таможенного досмотра при въезде в страну с помощью биометрических паспортов[10].

В Великобритании с 2004 года действовал не менее сложный по реализации проект — IRIS (Iris Recognition Immigration System). В рамках этой программы около миллиона туристов из-за рубежа, часто путешествующие в Великобританию, могли не предоставлять свои документы в аэропортах для удостоверения личности. Вместо этого специальная видеокамера сверяла их радужную оболочку глаза с уже сформированной базой. В 2013 году от этого проекта отказались в пользу биометрических паспортов, куда заносится информация и о радужной оболочке глаза [10].

Особенности и отличия от аналогов[править | править код]

Для того, чтобы та или иная характеристика человека была признана биометрическим параметром, она должна соответствовать пяти специально разработанным критериям: всеобщность, уникальность, постоянство, измеряемость и приемлемость.

Всеобщность радужной оболочки не вызывает сомнения. Также из клинических исследований выявлена её уникальность и стабильность [11]. Что касается измеряемости, то этот пункт подтверждён одним только существованием статей и публикаций Дж. Даугмана [5][12][13]. Последний пункт, вопрос о приемлемости, всегда будет открытым, так как зависит от мнения общества.

Таблица сравнения биометрических методов аутентификации, где H — High, M — Medium, L — Low [14]:

Название	Всеобщность	Уникальность	Постоянство	Измеряемость	Приемлемость
Радужная оболочка	H	H	H	M	L
Сетчатка	H	H	M	L	L
Отпечатки пальцев	M	H	H	M	M

На данный момент ещё не создана биометрическая технология, которая полностью соответствовала бы всем пяти пунктам. Но радужная оболочка является одним из немногих параметров, которые отвечают большинству[15].

Точность метода[править | править код]

В биометрии при расчёте точности метода учитываются ошибки первого и второго рода (FAR и FRR) [16].

FAR (False Acceptance Rate) — вероятность ложного допуска объекта.

FRR (False Rejection Rate) — вероятность ложного отклонения объекта.

Эти два понятия тесно связаны, так как уменьшение одной ошибки ведёт к увеличению другой. Поэтому разработчики биометрических систем стараются прийти к некому балансу между FAR и FRR [17].

Одним из методов определения точности системы, который задействует ошибки первого и второго рода, является метод построения ROC-кривой.

ROC-кривая — это графическое представления зависимости между характеристиками FAR и FRR при варьировании порога чувствительности (threshhold) [18]. Порог чувствительности определяет, как близко должен находиться текущий образец к шаблону, чтобы считать их совпадающими. Таким образом, если выбран небольшой порог, то возрастает количество ложных допусков, но уменьшается вероятность ложного отклонения объекта. Соответственно, при выборе высокого порога всё происходит наоборот [17].

Иногда вводят новый параметр – EER.

EER (Equal Error Rate) — величина, которая характеризует уровень ошибок биометрического метода, при котором значения FAR и FRR равны . Чем меньше этот параметр, тем точнее система. Значение ERR узнают с помощью выше описанной ROC-кривой [19].

Что касается точности, непосредственно, аутентификации по радужной оболочке, то хорошим источник служит книга «Handbook of Iris Recognition». В данной работе описан эксперимент, в котором сравнивали несколько видов биометрических технологий. Исходя из этих исследований, точность аутентификации по радужной оболочке достигает 90% [20].

В ходе другой работы, выяснили, что значение FAR данного метода при определённых условиях может принимать значения от 1% и ниже, а значение FRR неизменно и стремится к нулю (0.00001%) [21].

В свою очередь, значения FAR и FRR непосредственно зависят от процессов получения и обработки изображения радужной оболочки. Большую роль в этом играют фильтры, применяемые в процессе сегментации. Из таблицы, которая представлена ниже, можно увидеть, как смена одного фильтра влияет на конечный результат [22].

Таблица параметров FAR(%), FRR(%) и EER(%) в зависимости от выбора фильтра[22]:

Название	FAR(%)	FRR(%)	EER(%)
Фильтр Габора (Gabor)	0.001	0.12	0.11
Фильтр Добеши (Daubechies)	0.001	2.98	0.2687
Фильтр Хаара (Haar)	0.0	17.75	2.9

Сравнение с аутентификацией по сетчатке[править | править код]

Чаще всего люди путают такие физиологические параметры, как сетчатка и радужная оболочка глаза. Ещё чаще они объединяют два понятия в одно. Это огромное заблуждение, так как метод аутентификации по сетчатке включает в себя изучение глазного дна. Из-за длительности этого процесса и большого размера установки данный вид аутентификации сложно назвать общедоступным и удобным. В этом биометрическая аутентификация по сетчатке проигрывает аутентификации по радужной оболочке[23].

Примечания[править | править код]

↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 23: «Эти биометрические параметры считаются наиболее совершенными, и ожидается, что в скором времени они будут широко применяться.».
↑ 1 2 3 4 Khalid Saeed et al, 2012, p. 44.
↑ Алексеев В.Н. и др., 2008, p. 18.
↑ 1 2 Anil Jain et al, 2006, p. 105 — 106.
↑ 1 2 3 J. Daugman, 1993.
↑ Anil Jain et al, 2011, p. 144.
↑ 1 2 J. Daugman, 2007, p. 1167.
↑ Khalid Saeed et al, 2012, p. 52 — 53.
↑ 1 2 J. Daugman, 2004, p. 22 — 23.
↑ 1 2 J. Daugman, 2007, january, p. 1927.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 60.
↑ J. Daugman, 2004.
↑ J. Daugman, 2007.
↑ Anil Jain et al, 2004.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 22.
↑ Rajesh M. et al, 2014, p. 3.
↑ 1 2 Anil Jain et al, 2004, p. 6.
↑ A. J. Mansfield et al, 2002, p. 7 — 8.
↑ Rajesh M. et al, 2014, p. 5.
↑ Mark J. Burge et al, 2013.
↑ Dr. Chander Kant et al, 2011.
↑ 1 2 José Ruiz-Shulcloper et al, 2008, p. 91 — 92.
↑ Р. М. Болл и др., 2007, p. 23.

Литература[править | править код]

L. Flom, A. Safir US Patent 4641349
Р. М. Болл, Дж. Х. Коннел, Ш. Панканти, Н. К. Ратха, Э. У. Сеньор. Руководство по биометрии. — М.: Техносфера, 2007. — С. 20 — 63. — 368 с. — ISBN 978-5-94836-109-3.
Khalid Saeed, Tomomasa Nagashima. Chapter 3. Iris Pattern Recognition with a New Mathematical Model to Its Rotation Detection // Biometrics and Kansei Engineering. — Springer Science & Business Media, 2012. — P. 43 — 65. — 276 p. — ISBN 978-1-461-45607-0.
Anil Jain, Arun A. Ross, Karthik Nandakumar. Chapter 4 Iris Recognition // Introduction to Biometrics.. — Springer Science & Business Media, 2011. — P. 141-175. — 276 p. — ISBN 978-0-387-77326-1.
Rajesh M. Bodade, Sanjay Talbar. Introduction to Iris Recognition // Iris Analysis for Biometric Recognition Systems. — Springer, 2014. — P. 3 — 5. — 109 p. — ISBN 978-8-132-21853-1.
Anil Jain, Ruud Bolle, Sharath Pankanti. Recognising Persons by Their Iris Patterns // Biometrics: Personal Identification in Networked Society. — Springer Science & Business Media, 2006. — P. 102 — 122. — 411 p.
José Ruiz-Shulcloper, Walter Kropatsch. An Alternative Image Representation Model for Iris Recognition // Progress in Pattern Recognition, Image Analysis and Applications. — Springer Science & Business Media, 2008. — P. 86 — 93. — 814 p.
A. J. Mansfield, J. L. Wayman. Definitions // Best Practices in Testing and Reporting Performance of Biometric Devices: Version 2.01. — Centre for Mathematics and Scientific Computing, National Physical Laboratory, 2002. — P. 7 — 8. — 32 p.
Mark J. Burge, Kevin Bowyer. Fusion of Face and Iris Biometrics // Handbook of Iris Recognition. — Springer-Verlag London, 2013. — P. 234. — 399 p.
J. Daugman. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence (англ.) // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — 1993. — Vol. 15, no. 11. — P. 1148 — 1161.
J. Daugman. How iris recognition works (англ.) // IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology. — 2004. — Vol. 14, no. 1. — P. 21 — 30.
J. Daugman. New Methods in Iris Recognition (англ.) // IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics. — 2007. — Vol. 37, no. 5. — P. 1167 — 1175.
J. Daugman. Probing the Uniqueness and Randomness of IrisCodes: Results From 200 Billion Iris Pair Comparisons (англ.) // IEEE Transactionson Circuits and Systems for Video Technology. — 2007, january. — Vol. 94, no. 11. — P. 1927 — 1935.
Anil Jain, Arun Ross and Salil Prabhakar. An Introduction to Biometric Recognition (англ.) // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. — 2004. — Vol. 14, no. 1. — P. 4 — 20.
Dr. Chander Kant, Sachin Gupta. Iris Recognition: The Safest Biometric (англ.) // An International Journal of Engineering Sciences ISSN. — 2011. — Vol. 4. — P. 265 — 273.
Алексеев В.Н., Астахов Ю.С., Басинский С.Н. Глава 2. Анатомия органа зрения // Офтальмология: Учебник для студ. мед. вузов / Е.А.Егоров. — М.: ГЭОТАР-Медиа, 2008. — С. 12 — 29. — 240 с.
Павельева Е. А., Крылов А. С. Алгоритм сравнения изображений радужной оболочки глаза на основе ключевых точек (рус.) // Информатика и её применения. — 2011. — Т. 5, № 1. — С. 68 — 72.

Источник