金融科技里的信用评分、指纹识别、面部识别、虹膜识别

信用评分（Credit Scoring）

1. 信用评分的核心目标

信用评分（Credit scoring ）是为了开发实证模型（empirical models ），给“零售信贷业务的决策”当支撑（比如判断该不该给某人批贷款 ）。

2. 早期信用决策方法：5C 法（judgmental approach）

早年做信贷决策，常用“5C 法”（一种主观判断方法 ），看这 5 个维度：

• Character（品德）：你了解这个人或其家庭吗？（判断还款意愿、诚信度 ）
• Capital（资本）：申请人要借多少钱？（看借款规模 ）
• Collateral（抵押品）：借款人愿意拿什么资源作抵押？（还不上钱时，拿啥抵债 ）
• Capacity（还款能力）：TA 的还款能力如何？（比如收入够不够还债 ）
• Condition（环境条件）：市场环境啥样？（经济形势、行业趋势会影响还款吗 ）

3. 5C 法的缺点

最大问题：没法处理大量日常申请。因为靠人工一个个按 5C 评估，效率太低，应付不来“每天很多人申请贷款”的场景。

简单总结：信用评分是为零售信贷做决策建模；早年用 5C 法主观判断，但人工评估效率低，处理不了大量申请 。

信用评分卡的作用

1. 信用评分卡的价值

评分卡（Scorecards ）通过生成信用评分，做出一致、无主观偏见的决策，能公平对待所有借款人（避免人工判断的随意性 ）。

2. 信用评分的定义

信用评分是基于模型的估算，预测“借款人未来出现不良行为的概率”（比如还不上钱、违约 ）。

3. 应用场景与实现方式（以贷款申请为例）

• 场景：在贷款申请评分（application scoring ）里，放贷机构用“预测模型”估算申请人违约的可能性（比如会不会不还钱 ）。
• 实现：这类“违约概率（PD，probability of default ）评分卡”，通常用分类算法开发（比如逻辑回归、决策树等，把申请人数据分类成“可能违约”或“不会违约” ）。

简单总结：信用评分靠模型生成，能公平决策；本质是预测借款人未来不良行为概率，贷款场景里常用分类算法做违约概率评分卡 。

信用评分有用信息（Useful Information for Credit Scoring）

1. 人口统计信息（Demographic information）

指借款人的基本背景数据，比如：

• 赡养人口数量（the number of dependents ）
• 在当前地址居住的时长（time at current address ）
• 当前工作的就职时长（time at current employment ）
  这些信息能反映借款人的生活稳定性，辅助判断信用风险（比如工作、居住越稳定，违约可能性可能越低 ）。

2. 征信机构信息（Bureau information）

来自征信机构的历史信用数据，比如：

• 信用查询次数（The number of inquiries ，多次查询可能说明资金紧张 ）
• 法院判决记录（judgments ，涉及债务纠纷等 ）
• 逾期次数（number of delinquencies ，直接体现还款习惯 ）
  这些是评估信用风险的核心数据，能看出借款人过往信用表现。

3. 心理特征（Psychological traits）

近年研究发现，心理特征也能用于降低信用评分模型的风险，比如：

• 冲动性（impulsivity ）等心理因素，会影响“消费者负债情况”（比如冲动消费可能导致还款困难 ），说明信用风险是个“多维度问题”。
• 心理测量学特征（Psychometric traits ），还能帮助“降低贷款组合风险”，更准确评估小企业的信用风险（比如判断企业主的决策风格、风险意识 ）。

简单总结：信用评分不只是看收入、资产，还要结合“人口背景、征信历史，甚至心理特征”——越多元的信息，越能精准判断一个人 / 企业会不会违约~

网络关联信息（Networked information）

1. 核心作用：“给金融决策加buff”

网络关联信息能为金融决策（比如批贷款、评信用 ）提供额外参考，让判断更全面。

2. 具体价值与应用

• 提升信用评级：
  客户的网络关联信息，是优化信用评级的有效方式（比传统数据更丰富，能发现隐藏风险或信用亮点 ）。
• 还原客户画像：
  社交或金融网络信息（比如社交关系、转账记录 ），能帮机构更细致地“画像”客户（不只是看收入、征信，还能看生活圈、资金往来 ）。
• 影响信用评分的因素：
  这些“网络档案”具体包括——
  • 就业经历（employment history ，比如工作稳定性 ）
  • 社交关系（number of friends ，比如人脉广度、社交信用 ）
  • 金融转账行为（financial transfer activities ，比如资金流向、往来是否健康 ）
    它们会直接 / 间接影响个人信用评分（比如总和高风险人群频繁转账，可能拉低信用分 ）。

简单总结：信用评分开始“联网查关系”了！社交、金融网络里的就业、人脉、转账等信息，能帮机构更精准评信用，让信用分更贴合真实风险~

生物识别（Biometric Identification）

1. 生物识别的定义（Biometrics ）

生物识别指测量人体物理特征，具体包括这些维度：

• 皮肤或皮下血管网络的模式
• 基因编码的模式
• 面部特征（比如眼、鼻、嘴之间的距离等面部外观 ）
• 行为特征（比如步态 gait ）

2. 用于“识别”的条件

生物特征想用来做身份识别，得满足这些要求：

• 唯一性：每个人的特征不一样（比如指纹，几乎没人重复 ）
• 可验证性：能高效验证（机器能快速比对、确认 ）
• 稳定性：随时间变化小（比如指纹，成年后基本不变 ）
• 可数字化：能通过算法转化为数字格式，存进数据库，方便自动检索（比如把人脸特征转成代码存起来 ）

3. 和其他识别方式的区别

对比钥匙、密码等传统方式，生物识别直接关联“个人自身的一部分”，而不是“人携带的物品（钥匙 ）”或“记在脑子里的密码” 。简单说，生物识别是“用你自己的身体特征当‘密码’”，更难被冒用、丢失 。

简单总结：生物识别是靠人体独特的物理 / 行为特征（皮肤、基因、脸、步态等 ）来识别身份；这些特征得满足“唯一、能验证、稳定、可数字化”才能用；而且和钥匙、密码不同，它直接绑定个人自身，更安全~

物理生物识别（Physical Biometrics）

• 定义：物理生物识别是指获取物理生物特征样本，即对主体进行测量，且不需要主体做出特定动作。它主要基于解剖学或生理学特征，而非习得的行为。简单来说，就是利用人体天生的、与生理结构相关的特征来进行识别，不是靠后天学习形成的行为模式。
• 示例：列举了几种物理生物识别的具体应用，包括指纹识别、静脉模式识别、手部几何形状识别、虹膜识别、视网膜识别以及面部识别 ，这些都是通过采集人体固有的生理特征来实现身份识别等功能的技术。

行为生物识别（Behavioral Biometrics）

1. 定义

行为生物识别的过程是：采集行为生物特征样本时，需要主体主动参与（requires subjects to be active ），得在传感器前做特定动作 / 行为（perform a specific activity ）。
这类特征不是天生的生理特征，而是后天学习、逐渐形成的行为模式（learned and acquired over time ，比如打字习惯、签名风格 ）。

2. 示例

常见的行为生物识别应用有两种：

• Keystroke recognition（击键识别 ）：通过记录“打字时按键的节奏、力度、间隔”等，识别是不是本人操作（比如你打字时，快按、慢按、重按的习惯，都是独特的 ）。
• Signature recognition（签名识别 ）：不只是看签名长啥样，还看“签名时的书写速度、笔压变化、笔画顺序”等动态行为（比如你签自己名字时，起笔、收笔的习惯，机器能识别 ）。

简单总结：行为生物识别靠“后天养成的行为习惯”识别身份，需要人主动做动作（比如打字、签名 ）；击键识别、签名识别是典型例子，能通过独特的行为模式判断是不是本人~

指纹识别（Fingerprint Recognition）

1. 历史地位

指纹识别是应用时间最久的生物识别技术，很早就用于身份验证（比如刑侦、门禁 ），很成熟。

2. 指纹特征的三个层级

指纹的细节，被拆成三个不同层级分析：

（1）Level 1（第一层 ）

指指纹的整体图案（pattern images ），比如常见的“斗型纹、箕型纹、弓型纹”，是最直观的指纹形态。

（2）Level 2（第二层 ）

关注** minutiae points（细节点 ）**，这是提取指纹“独特特征”的核心——比如纹线的分叉、端点，真正用来区分不同指纹的关键信息，大多从这里提取。

（3）Level 3（第三层 ）

涉及纹线（ridges ）的形状、图像，以及关联的毛孔（pores ），是更细微的生理特征（比如纹线的粗细变化、毛孔分布 ）。

3. 实际系统的应用

大多数基于生物识别的指纹系统，只采集第一层和第二层的图像（Level 1 & Level 2 ），因为这两层的特征已经足够区分身份，第三层太细微，采集和处理成本高，一般用不上。

简单总结：指纹识别是最老牌的生物识别技术；它的特征分三层，从整体图案到细节点，再到纹线毛孔；实际系统常用前两层特征，足够精准又好处理~

指纹识别流程（Process of Fingerprint Recognition）

1. 第一步：采集原始指纹图像

通过传感器技术（sensor technology ），获取指纹的原始图像（actual raw images of the fingerprint ）。简单说，就是用指纹采集器（比如手机指纹模块、门禁指纹机 ），把你的指纹“拍下来”，变成机器能读的图像数据。

2. 第二步：提取特征，生成注册模板

系统接收原始图像后，会提取指纹的独特特征（unique features ，比如之前说的弓形纹、箕形纹、细节点等 ），然后把这些特征存成“注册模板”（enrollment template ）。相当于给你的指纹建一个“特征档案”，存在系统里。

3. 第三步：用户验证时，重新采集比对

当用户想获得物理 / 逻辑访问权限（比如开锁、登录系统 ）时，需要再次按压指纹识别系统的传感器。此时，系统会重新采集原始图像、提取特征，生成一个“验证模板”（verification template ，和注册模板流程一样 ）。

4. 第四步：模板比对，决定是否授权

把“注册模板”和“验证模板”做对比，如果相似度足够高（deemed close in similarity ），就认为是同一个人的指纹，用户通过验证（verified and/or identified ），获得对应的访问权限（比如开门、登录 ）。

简单总结：指纹识别流程分四步——采原始图→提特征存注册模板→验证时再采再提特征→比模板，相似就授权 。整个过程靠“独特特征比对”确认身份，实现开锁、登录等功能~

指纹识别里“比对注册模板和验证模板，判断相似度”的逻辑和方法

1. 算法核心作用

匹配算法的任务是：对比“注册模板”（enrollment template ）和“验证模板”（verification template ），算出两者的相似度（degree of similarity or closeness ），判断是不是同一个指纹。

2. 方法论（比对前的基础要求 ）

在比对前，得做这些事：

• 数据兼容性：从原始指纹图像采集的数据，得和数据库里已存的“注册生物模板”能对上（有共同的特征提取逻辑 ）。
• 排除干扰：任何可能影响“独特特征提取”的外物（比如指纹上的灰尘、油渍 ），都得在验证 / 识别前清理掉（removed ）。
• 特征复现：从原始数据里提取的独特特征，得和注册模板里的特征，后续能对比（compared with those of the enrollment template later ）。

3. 三种具体匹配方法

（1）Correlation - based matching（基于相关性的匹配 ）

• 逻辑：把两个指纹“叠加”（overlaid / superimposed ），计算像素级的差异（differences at the pixel level ）。简单说，就是看叠加后，哪些像素点对不上，以此判断相似度。

（2）Minutiae - based matching（基于细节点的匹配 ）

• 逻辑：先提取指纹的细节点（minutiae ，比如纹线的分叉、端点 ），计算这些细节点之间的距离和角度，再拿这些数据互相比较，判断是否匹配。

（3）Ridge feature matching（基于纹线特征的匹配 ）

• 逻辑：把“细节点”和其他指纹特征（比如纹线的形状、大小、数量、特殊点的位置，以及全局 / 局部纹理 ）结合起来对比。比前两种方法更全面，不只看细节点，还看纹线的整体特征。

简单总结：匹配算法是指纹识别的“比对核心”，先确保数据能比、排除干扰；然后用三种方法（相关性、细节点、纹线特征 ）对比注册和验证模板，算出相似度，判断是否为同一指纹~

指纹识别优缺点（Advantages and Disadvantages）

1. 普遍性（Universality ）

• 优势：理论上，所有人都有指纹，大部分人能注册进指纹识别系统。
• 不足：但有“一小部分人”无法注册（a small fraction cannot ），所以得搭配其他人工系统（manual system ），确认这部分人的身份。

2. 独特性（Uniqueness ）

• 理论依据：指纹的独特性由 DNA 编码决定（written by the DNA code ），且被全球认可。
• 争议：但！没有确凿的科学研究能证明“指纹绝对独特”（no concrete scientific studies to prove this hypothesis ），只是大家默认它独特。

3. 永久性（Permanence ）

• 理论优势：指纹的“基本特征”（basic features ）不会随年龄变化（do not change as we get older ）。
• 实际问题：但指纹会因“外部环境”退化（degradation ），比如割伤（cuts ）、接触腐蚀性化学物质（contact with corrosive chemicals ）等，导致特征变模糊。

4. 可采集性（Collectability ）

• 对比其他技术：和其他生物识别（尤其是非接触式的，比如人脸识别 ）相比，指纹识别容易受变量影响——手指潮湿（moist ）、有油（oily ）、脏（dirty ），都会让“原始图像质量变差”（degrade the quality of raw images ）。
• 使用限制：而且指纹识别需要用户和设备“近距离接触”（very close contact ），不像人脸识别能隔空识别。

性能方面（Performance）

• 成本优势：由于市场上指纹识别技术的供应商数量众多，相较于其他生物识别技术供应商的产品和解决方案，指纹识别的价格要低得多 。
• 易用性与普及度：指纹识别是使用最广泛的生物识别技术，这使得针对终端用户的培训项目更容易开展 。
• 模板大小：生物识别模板（包括注册模板和验证模板 ）的大小非常小，范围在250字节到1千字节之间 。
• 设备适配性：得益于指纹识别技术的进步，已经制造出非常小的传感器，这使得该技术能够用于小型便携式设备，如笔记本电脑和智能手机 。

可接受性方面（Acceptability）

• 隐私权利问题：指纹生物识别模板的使用如果超出其预期用途，会引发隐私权利问题，进而导致匿名感降低 。
• 卫生担忧：所有指纹生物识别系统都需要用户直接与传感器接触，这引发了人们对卫生方面的担忧 。
• 与犯罪活动的关联：几个世纪以来，指纹一直是执法部门的标志，所以指纹与犯罪活动有很强的关联印象 。

抗规避性的两面性

（1）优势：基本防黑客

指纹识别大多能防黑客（mostly hacker - proof ），比传统密码等方式更安全。

（2）不足：存在漏洞

但！它也有很多漏洞（vulnerabilities ），比如：

• 指纹会“残留”在传感器上（left behind in a sensor ），这些“潜在指纹（latent prints ）”能被用来制作“假指纹（dummy prints ）”，可能骗过生物识别系统（fool a biometric system ）。

2. 应对漏洞的防御方法（Defense approaches ）

为了补上这些漏洞，有三种常用策略：

（1）多生物识别（Multi - biometrics ）

不只用指纹，还结合其他生物特征（比如人脸、虹膜 ）。因为攻破“多特征组合”更难，安全度更高。

（2）挑战 - 响应方法（Challenge–response method ）

系统给用户发“挑战”（比如随机问题、动态验证码 ），用户得正确“响应”才能通过。这样即使有假指纹，没正确响应也进不来。

（3）活体检测技术（liveness detection techniques ）

判断指纹是不是“活人”的——比如检测血液流动、皮肤弹性。假指纹（比如硅胶做的 ）很难模拟活体特征，能有效防欺骗。

简单总结：指纹识别防黑客还行，但有“残留指纹被用来做假指纹”的漏洞；应对方法是上“组合技”——多生物识别、挑战 - 响应、活体检测，让它更难被绕过~

面部识别（Facial Recognition）

1. 技术基础：基因决定的面部物理特征

面部识别技术，依赖的是基因决定的面部物理特征（physical features of the face determined by genetics ）。简单说，你的脸长啥样，主要是基因说了算，这是面部识别能实现的基础（因为基因稳定，人脸特征也相对稳定、独特 ）。

2. 系统重点关注的面部特征

面部识别系统，会聚焦在“不容易受干扰的面部部位”（not as easily prone to hurdles ，比如表情变化、年龄增长的影响小 ），具体包括这些：

• 眉间皱纹（Ridges between the eyebrows ）
• 颧骨（Cheekbones ）
• 嘴部轮廓（Mouth edges ）
• 眼距（Distance between the eyes ）
• 鼻宽（Width of the nose ）
• 下颌线轮廓（Contour and profile of the jawline ）
• 下巴（Chin ）

这些部位的特征，相对稳定、独特，用来识别身份更靠谱（比如眼距、颧骨，很难因为表情、年龄大幅改变 ）。

简单总结：面部识别靠基因决定的面部特征；系统挑“稳定、难变”的部位（眉间、颧骨、眼距等 ）提取特征，用来识别身份~ 这些特征相对靠谱，所以面部识别能在不同环境下认出你 。

面部识别技术（Techniques of Facial Recognition）

1. 基于外观的方法（Appearance based ）

• 核心逻辑：用“外观”识别面部，把人脸用多个“对象视角”（object views ）表示。
• 特点：
  • 只依赖单张图像（based on one image only ），不需要 3D 模型（no 3 - D models ）。
  • 简单说，就是“看照片认人”，分析 2D 图像里的面部特征（比如五官位置、轮廓 ）。

2. 基于模型的方法（Model based ）

• 核心逻辑：先构建 3D 面部模型（construct a 3 - D model of the human face ），然后用这个模型捕捉、计算面部的变化（capture and computed facial variations ）。
• 特点：
  • 因为是 3D 模型，能处理“表情变化、角度变化、光线变化”等更复杂的情况（比如你笑、侧脸、在暗处，模型也能识别 ）。

简单总结：面部识别分两类——2D 版的“看照片认人”（基于外观 ），和 3D 版的“建模型抓变化”（基于模型 ）。前者简单直接，后者更灵活，能应对复杂场景~

面部识别优缺点（Advantages and Disadvantages）

1. 普遍性（Universality ）

• 优势：和其他生物识别技术不同，每个人都有脸（no matter what the condition of the face is ），所以理论上，所有人都能注册进面部识别系统（enrolled into a facial recognition system ）。
• 简单说：“人人有脸”，面部识别的覆盖范围理论上是 100% 。

2. 独特性（Uniqueness ）

• 不足：面部识别一点都不“绝对独特”（not distinctly unique at all ）。同一家庭的成员，甚至同卵双胞胎（identical twins ），基因上可能共享相似的面部特征（same types of facial features ）。
• 简单说：“脸可能撞型”，比如双胞胎、家族成员，容易被认错。

3. 永久性（Permanence ）

• 不足：人脸受“体重变化（weight gain / loss ）、衰老（aging process ）”影响极大，导致“脸的稳定性很差”（not at all stable over time ），会有很大变化（large amount of variance ）。
• 简单说：“脸会变”，比如减肥、变老、整容，可能让系统认不出你。

4. 可采集性（Collectability ）

• 不足：采集面部“独特特征”很难，因为图像采集阶段的环境差异太大（vast differences in the environment ），比如：
  • 光线不同（differences in lighting ）
  • 拍摄角度不同（lighting angles ）
  • 拍摄距离不同（distances of raw images captured ）
  • 还有“干扰物”（extraneous variables ）：比如戴墨镜（sunglasses ）、眼镜（eyeglasses ）、面部遮挡物（other facial clothing ）。
• 简单说：“采集难”，环境、光线、遮挡，都会让面部特征提取出错。

简单总结：面部识别有“人人有脸，理论能覆盖所有人”的优势，但也有“脸会撞型、会随时间 / 环境大变、采集特征超难”的缺点~ 理解这些，能帮我们理性看待面部识别的应用场景 。

性能方面（Performance）

• 准确率：近期研究表明，面部识别的错误接受率（FAR，指错误地将非目标人员识别为目标人员的概率 ）为0.001，错误拒绝率（FRR，指错误地将目标人员识别为非目标人员的概率 ）为0.001 。
• 向后兼容性：任何类型的2D照片都能很容易地添加到面部识别系统的数据库中，随后用于识别和验证 。
• 缺乏标准化：虽然存在许多面部识别系统，但这些系统在互操作性方面严重缺乏标准 。
• 模板大小：面部识别的生物识别模板可能非常大，可达3000字节，这会大大增加存储需求，还可能使面部识别系统的处理系统不堪重负 。
• 退化问题：图像的持续压缩、解压缩和循环使用，会在一段时间内导致存储在数据库中的面部图像严重退化 。

可接受性方面（Acceptability）

• 从广义上讲，面部识别能被广泛接受。然而，当用于监视目的时，它根本不被接受 。

虹膜识别（Iris Recognition）

1. 虹膜的位置

虹膜（iris ）位于瞳孔（pupil ）和眼白（sclera，巩膜 ）之间。简单说，就是你眼球里“黑眼珠”（瞳孔周围带颜色的部分 ）的位置。

2. 虹膜的颜色特征

（1）颜色因人而异（varies from individual to individual ）

每个人的虹膜颜色都有差异，这是虹膜识别的基础（因为独特，所以能用来区分身份 ）。

（2）常见颜色及特殊情况

• 常见颜色（commonality ）：绿色（green ）、蓝色（blue ）、棕色（brown ），还有很少见的淡褐色（hazel ）。
• 极端情况：有些人的虹膜会出现多种颜色的组合（combination of these colors ），比如一块绿、一块棕，让虹膜更独特。

简单总结：虹膜在瞳孔和眼白之间，颜色因人而异，有绿、蓝、棕、淡褐等，还可能出现多色组合，这些独特性让它能用于生物识别~

虹膜识别（Iris Recognition）

1. 第一步：近红外光采集虹膜图像

用近红外光（NIR, Near - Infrared Light ）照射虹膜，捕捉一系列灰度图像（grayscale images ），然后把这些图像“合成”成一张主 composite photograph（复合照片 ）。简单说，就是用特殊光线拍虹膜，再把多张快照合成清晰的虹膜图。

2. 第二步：提取特征，生成虹膜模板（IrisCode ）

从合成图像里，把虹膜的独特特征划分成“数百个相位器（phasors，也叫向量 vectors ）”，提取它们的测量值和振幅水平（measurements and amplitude level ），然后转成二进制数学文件（binary mathematical file ）。
这个文件就是虹膜生物识别模板（iris biometric template ），也叫IrisCode——相当于给你的虹膜编了一串独特的“数字密码”。

3. 第三步：模板比对，验证身份

要从数据库里“确认身份”，得先把注册时的 IrisCode 和验证时的 IrisCode 做对比（compared with one another ）。如果匹配，就确认是同一个人。

简单总结：虹膜识别流程分三步——近红外光照相并合成图像→提取特征生成 IrisCode→比对 IrisCode 确认身份 。靠独特的虹膜特征和数字编码，实现精准识别~

虹膜识别优缺点（Advantages and Disadvantages）

1. 普遍性（Universality ）

• 优势：理论上，每个人至少有一只眼睛（everybody has at least one eye ），能被扫描并提取独特特征（unique features extracted ）。所以，虹膜识别技术理论上能在全球任何地方使用（used anywhere around the world ）。
• 简单说：“人人有眼睛”，虹膜识别的覆盖范围很广。

2. 独特性（Uniqueness ）

• 优势：虹膜（和视网膜一起 ）是“生物识别信息最丰富”的特征之一（richest biometrics in unique information ）。即使同卵双胞胎（identical twins ），虹膜也是独特的（irises are unique ）。
• 简单说：“虹膜超独特”，连双胞胎都不一样，用来识别身份超精准。

3. 永久性（Permanence ）

• 优势 1：虹膜非常稳定（very stable ），一个人一生中几乎不会改变（hardly changes over the lifetime ）。
• 优势 2：虹膜属于“内部器官”（internal organ ），不像脸、手、手指暴露在外部环境，所以不容易受外界 harsh conditions（恶劣条件 ）影响（not prone to external environment ）。
• 简单说：“虹膜不变且抗造”，一生稳定，还不怕环境折腾（比如晒、脏、划伤 ）。

简单总结：虹膜识别有“人人能用、超独特、超稳定抗造”的优点，这让它在生物识别里特别靠谱，适合对精准度和稳定性要求高的场景~

可采集性（Collectability）

虹膜图像易于采集，无论是从摄像头捕捉角度，还是从对虹膜进行软件分析角度来说，都比较容易 。也就是说，采集虹膜图像的硬件（摄像头）和软件分析环节，实现起来难度不大 。

性能（Performance）

由于虹膜识别模板的尺寸非常小，这项技术表现得极为快速且精准 。小尺寸的模板在存储和比对时更高效，所以能让识别过程又快又准 。

可接受性（Acceptability）

因为虹膜识别是一种非接触式技术，所以它的接受度相对较高 。不需要与设备进行直接的物理接触，能减少人们的抵触心理，更容易被接受和使用 。

抗规避优势

虹膜识别技术很难被欺骗，因为系统可以通过仔细检查瞳孔的扩张和收缩，来区分真实虹膜和伪造虹膜 。此外，利用加密技术进一步保护虹膜识别模板，极大地防止了逆向工程（即防止他人通过技术手段还原、破解模板信息 ）。

存在的不足

佩戴眼镜或隐形眼镜可能会影响识别的准确性 ，也就是说这些眼部附属物品可能干扰虹膜图像的采集和特征识别，导致识别出错 。