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從目前現狀來看，虹膜識別技術還不能實現高密度人群場景中多目標的識別，主要還是用于針對單一目標的識別。據何召鋒介紹，通常情況下，虹膜識別單一目標的識別效率低于2秒。從應用場景角度來看，虹膜識別在識別效率、識別距離、易用性等方面仍有不小的突破空間。
虹膜紋理十分細微，對采樣清晰度的要求很高。因此，市場上虹膜識別產品的使用距離普遍較近。提升識別距離主要有三種方式：一是提升相機系統的采樣速度，在鏡頭照明選型設計上，盡量提升鏡頭的景深；二是選取合適的傳感器來實現自動對焦；三是在算法層面上嘗試創新技術，利用深度學習及先進的人工智能算法和處理手段，通過多幀圖像重建高清虹膜圖像擴展提升識別范圍。”
虹膜識別應用場景多樣，為滿足不同用戶需求，通常結合不同的場景設計不同方案。小范圍應用場景，如虹膜門鎖、虹膜門禁、虹膜手機設備，在滿足識別準確率前提下，適當降低錯誤接受率指標，提升易用性；大范圍應用場景，如公安、金融領域，適當降低錯誤拒絕率指標，對使用過程規范要求很高，以保證圖像采集的清晰度和識別的準確率。”
何召鋒表示：“在較遠的距離上克服目標和成像系統之間的相對運動，主動捕捉有效虹膜圖像是現階段遠距離虹膜識別的巨大挑戰。一方面是光學設備的改進和算法本身的提升，另一方面融合低質量的生物特征數據實現高質量的識別，也將是虹膜技術今后發展的關鍵。”
早期，虹膜識別產品多使用固定鏡頭，需要人來主動配合設備，因此對人員的配合程度比較高，適用性較差。目前，市場上已經出現配合人臉檢測的方式來進行機器自動尋找人員，設備采用自動俯仰、自動對焦技術，配合最新研發的智能跟蹤多模相機，識別距離可達1米以上并滿足刑偵級要求，識別空間范圍有大幅度的提升，同時減小人員的配合度。
