武汉虹识发布AI虹膜识别新范式错误率下降60%

近日，武汉虹识技术有限公司公布两项核心发明专利，实现虹膜识别范式向AI驱动的跨越式升级，颠覆了沿用数十年的传统识别框架。

传统虹膜识别技术长期依赖基于Gabor滤波器的IrisCode编码方法，存在特征提取僵化、信息损失严重及大规模检索效率低下三大瓶颈，其等错误率在标准测试集上仅能达到约1.75%，难以满足当前日益增长的高精度与实时性要求。

面对此行业痛点，武汉虹识技术提出全新AI范式，通过“基于深度神经网络的虹膜连续特征编码方法”与“基于向量数据库的虹膜快速检索系统及方法”双专利协同，构建了端到端的全栈解决方案。前者替代传统二值编码，信息容量提升8倍；后者首次在业内引入FAISS向量数据库技术，实现了百万级库容下的毫秒级检索。

这一技术突破成效显著，等错误率大幅降至0.70%，较传统方法错误率下降60%，识别准确率高达99.97%。在万人规模数据库中，该技术系统检索延迟仅8.5毫秒，效率较传统暴力搜索提升近16倍。

武汉虹识技术CEO易开军博士表示，此次突破是公司从ASIC芯片创新者迈向AI范式引领者的关键一步。0.70%的EER指标不仅在安全与可用性间实现最佳平衡，其工程化落地能力更为金融支付、边境安检、智慧城市等场景提供了前所未有的技术支撑。

分析人士认为，武汉虹识技术此次提出的新一代识别范式，不仅重新定义了虹膜识别技术路径，更有望推动整个生物识别产业进入更智能、更高效的发展新阶段。