虹彩認識

虹彩認識は、個人の片目または両目の虹彩のビデオ画像に数学的なパターン認識技術を使用する自動化された生体認証方法です。虹彩の複雑なパターンは固有で安定しており、ある程度の距離からでも見ることができます。すべての生体認証技術の識別能力は、エンコードして照合に使用できるエントロピーの量に依存します^{[ 1 ]} 。虹彩認識はこの点において例外であり、大規模な集団間での相互比較でも「衝突」（誤照合）を回避できます。 ^{[ 2 ]}主な制限は、1メートルまたは2メートルを超える距離から、または協力なしに画像を取得することが非常に難しいことです。しかし、この技術は開発中で、虹彩認識は最大10メートル離れた場所から、またはライブカメラフィードからでも実行できます。^{[ 3 ]}

網膜スキャンは、人の網膜血管の固有のパターンを利用する、眼球ベースの別の生体認証技術であり、虹彩認識と混同されることが多い。虹彩認識は、微弱な近赤外線照明を備えたビデオカメラ技術を使用して、外部から見える虹彩の詳細な複雑な構造の画像を取得する。これらのパターンから数学的および統計的アルゴリズムによってエンコードされたデジタルテンプレートにより、個人またはその個人になりすましている人物を識別することができる。^{[ 4 ]}登録されたテンプレートのデータベースは、マッチングエンジンによって、(シングルコア) CPU あたり毎秒数百万のテンプレートの速度で検索され、誤一致率が非常に低い。

世界中で少なくとも 15 億人 ( 2022 年 12 月時点でUIDAI / Aadhaarプログラムに登録しているインドの 12 億 9 億人を含む) ^{[ 5 ]が、国民 ID、電子政府サービス、給付金の分配、セキュリティ、パスポート不要の自動国境通過などの利便性の目的で虹彩認識システムに登録されています。 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]}虹彩認識の重要な利点は、マッチングの速さと誤認に対する極めて高い耐性に加えて、虹彩が眼の内部にあり保護されているが外部から見える器官として安定していることです^{[ 14 ] 。}

2023年、パキスタンの国家データベース・登録局（NADRA）は、国民IDカードの登録時に、市民登録／市民管理のためのIRIS（虹彩認証システム）を導入しました。初期段階を経て、この虹彩認証システムは、法執行機関、銀行業界などにも利用可能になる予定です。

ジョン・ドーグマンは、虹彩認識を行う最初の実際のアルゴリズムを開発し、1990年代に特許を取得し、それに関する最初の論文を発表し、最初の実演を行いましたが、この発明の背後にある概念ははるかに長い歴史を持ち、今日では他の多くの活発な科学者の貢献によって恩恵を受けています。1953年の臨床教科書で、FHアドラー^{[ 15 ]}は次のように書いています。「実際、虹彩の模様は非常に特徴的であるため、指紋の代わりに写真を使って身元確認を行うことが提案されています。」アドラーは、 1949年に次のように書いた英国の眼科医JHドガート^{[ 16 ]}のコメントに言及しています。 「すべての人間の指紋が異なるように、虹彩の微細な構造も検査対象者ごとに変化します。[その特徴は]考えられる順列と組み合わせがほぼ無限である一連の可変要因を表しています。」 1980年代後半、アメリカの眼科医L・フロムとアラン・サフィールは、アドラーとドガートの「虹彩は人間の識別に使える」という推測を特許化することに成功したが、実際にそれを実行するアルゴリズムや実装は存在しなかったため、特許は推測の域を出なかった。この推測の起源はさらに遡り、1892年にはフランス人のA・ベルティヨンが『人間の虹彩図』の中でその微妙な違いを記録している。虹彩の模様に基づくあらゆるものの占いは、古代エジプト、バビロニアのカルデア、古代ギリシャにまで遡り、石碑、彩色陶器、ヒポクラテスの著作などに記録されている。（虹彩占いは今日でも「虹彩診断」として存続している。）

ダウグマンのアルゴリズムの核心的な理論的アイデアは、異なるクラスのサンプル間に十分なエントロピー（十分なランダム変動の自由度）があれば、統計的独立性のテストの失敗がパターン認識の非常に強力な基盤になり得るというものです。1994年、彼は虹彩認識のこの基盤と、画像処理、特徴抽出、マッチングのためのその基盤となるコンピュータビジョンアルゴリズムの特許を取得し、論文で発表しました。^{[ 17 ]}これらのアルゴリズムは、IriScan（フロム、サフィール、ダウグマンが設立したスタートアップ）、Iridian、Sarnoff、Sensar、LG-Iris、Panasonic、Oki、BI2、IrisGuard、Unisys、Sagem、Enschede、Securimetrics、L-1（現在はフランスのMorpho社が所有）など、一連の企業を通じて広くライセンス供与されました。

長年にわたる様々な改良を経て、これらのアルゴリズムは今日でも虹彩認識の主要な公共展開の基盤となっており、NISTテスト（L-1、MorphoTrust、Morphoが提出した実装。DaugmanはMorphoの虹彩認識担当チーフサイエンティストを務めている）で常にトップクラスの性能を発揮している。しかし、この技術の多くの側面や代替手法に関する研究は爆発的に増加しており、現在では光学、フォトニクス、センサー、生物学、遺伝学、人間工学、インターフェース、意思決定理論、符号化、圧縮、プロトコル、セキュリティ、数学、ハードウェアといったこの技術に関する学術文献が急速に増えている。

これらのアルゴリズムの主な導入事例は、パスポートの提示に代わるものとして空港で行われ、監視リストを使用したセキュリティスクリーニングに用いられています。今世紀初頭には、アムステルダムのスキポール空港と英国の10の空港ターミナルで大規模な導入が始まり、頻繁に旅行する人がパスポートの代わりに虹彩を提示できるIRIS（虹彩認識移民システム）と呼ばれるプログラムが開始されました。同様のシステムは米国とカナダの国境沿いやその他多くの場所に存在します。アラブ首長国連邦では、32の空港、陸路、海港すべてでこれらのアルゴリズムが導入され、ビザを必要とするUAE入国者全員のスクリーニングが行われています。GCC諸国間で作成された大規模な監視リストが毎回徹底的に検索されるため、虹彩の相互比較の回数は10年間で62兆回に達しました。インド政府は、国民IDと給付金の分配における不正防止のため、12億人以上の国民の虹彩コード（​​および指紋）をUIDAI（インド固有識別番号庁）プログラムに登録しています。^{[ 6 ]}別の種類のアプリケーションでは、虹彩は、2006年以来ICAOによって電子パスポートで使用するために国際的に標準化された3つの生体認証技術の1つです（他の2つは指紋と顔認識です）。^{[ 18 ]}

虹彩メラニン（発色団とも呼ばれる）は、主にユーメラニン（褐色～黒色）とフェオメラニン（黄色～赤色）と呼ばれる2つの異なる異質な高分子から構成されており、^{[ 19 ] [ 20 ]}近赤外線スペクトルの長波長域での吸光度は無視できるほど小さい。しかし、可視光スペクトル内の短波長域では、これらの発色団が励起され、豊かなパターンが得られる。Hosseiniら^{[ 21 ]}は、これら2つのイメージング方式の比較を提供している。また、可視光虹彩画像をエンコードするための代替特徴抽出方法も紹介されており、これはマルチモーダル生体認証システムへの代替アプローチを提供する可能性がある。

SecuriMetrics社製虹彩スキャナー PIER 2.3（ポータブル虹彩登録・認識システム）

まず、システムは眼の画像から虹彩の内側と外側の境界（瞳孔と角膜縁）を特定する必要があります。さらに、サブルーチンがまぶた、まつげ、および虹彩の一部を覆い隠すことが多い鏡面反射を検出して除外します。瞳孔の拡張または収縮を補正するためにゴムシートモデルで正規化された、虹彩のみを含むピクセルセットが分析され、2つの虹彩画像を比較するために必要な情報を符号化したビットパターンが抽出されます。

ダウグマンのアルゴリズムでは、ガボールウェーブレット変換が使用されます。その結果、虹彩パターンの局所的な振幅と位相情報を含む複素数のセットが得られます。ダウグマンのアルゴリズムでは、振幅情報の大部分が破棄され、虹彩パターンを表す2048ビットは位相情報（ガボールウェーブレット投影の複素符号ビット）で構成されます。振幅情報を破棄することで、テンプレートが照明やカメラゲインの変化にほとんど影響を受けないことが保証され、生体認証テンプレートの長期的な使用性が向上します。

識別（1対多のテンプレートマッチング）または検証（1対1のテンプレートマッチング）のために、^{[ 22 ]}虹彩を画像化して作成されたテンプレートがデータベースに保存されているテンプレートと比較されます。ハミング距離が判定閾値を下回ると、虹彩テンプレートの高いエントロピーを考慮すると、2人の異なる人物が偶然にこれほど多くのビットで一致する（「衝突する」）統計的に極めて低い確率であるため、事実上、肯定的な識別が行われたことになります。

目の虹彩は、いくつかの理由から、生体認証における人体部位として理想的な部位であるとされてきた。

虹彩は、非常に透明で敏感な膜（角膜）によって損傷や摩耗からしっかりと保護された内臓です。この点が、長年の特定の種類の肉体労働の後では判別が困難になる指紋とは異なります。虹彩は大部分が平坦で、その幾何学的形状は、瞳孔の直径を制御する2つの相補的な筋肉（瞳孔括約筋と瞳孔散大筋）によってのみ制御されます。このため、虹彩の形状は、例えば顔の形状よりもはるかに予測可能です。

虹彩は、指紋と同様に、胎児期にランダムに決定される微細な質感を持っています。指紋と同様に、虹彩が唯一無二であることを証明するのは非常に困難（不可能ではないにしても）です。しかし、これらの質感（虹彩と指紋）の形成には非常に多くの要因が関わっているため、どちらの場合も誤認の可能性は極めて低いです。遺伝的に同一の個人（および同一人物の左右の目）でさえ、虹彩の質感は完全に独立しています。虹彩スキャンは写真撮影に似ており、約10cm から数メートル離れた場所から実行できます。識別される人物が最近見知らぬ人が触れた機器に触れる必要がないため、指が表面に触れる必要がある指紋スキャナーや、顕微鏡を覗くように目を接眼レンズに非常に近づける必要がある網膜スキャンに対して、一部の文化で提起されている反対意見が解消されます。^{[ 23 ]}

商用展開されている虹彩認識アルゴリズムであるジョン・ドーグマンのIrisCodeは、前例のない誤一致率（ハミング距離の閾値を0.26とした場合、 ^10⁻¹¹よりも優れている。つまり、画像ノイズや反射などにより、2つのIrisCodeのビットの最大26%が一致しなくても、一致と判定される）を実現している。^{[ 24 ]}虹彩の色や全体的な形状に影響を与える可能性のある医療および外科的処置はいくつかあるが、微細な質感は数十年にわたって驚くほど安定している。虹彩識別の中には、約30年間にわたって成功しているものもある。

虹彩認識は、透明なコンタクトレンズ、眼鏡、非ミラーサングラスでも機能します。初期のSensar技術は、まず顔を検出し、次に目を検出し、最後に虹彩画像を撮影するという方法で機能していました。これらはすべて赤外線照明を使用して行われていました。暗い部屋でサングラスをかけていても、個人を特定することが可能です。

数学的に言えば、オリジナルのダウグマン特許やその他の類似または関連特許に基づく虹彩認識は、世界で最も強力な生体認証技術と言えるでしょう。虹彩認識は個人を一意に識別し、一卵性双生児を容易に区別できます。人間が虹彩画像の取得方法（税関、大使館への入館時や通過時、デスクトップ認証の第2要素など）を検証できる場合、あるいはライブアイ検出（照明を変化させて瞳孔のわずかな拡張を誘発し、複数の画像スナップショットを撮影する高速スキャンによる変化を誘発する）を用いることで検証できる場合、識別の信頼性は極めて高くなります。

多くの市販の虹彩スキャナーは、本物の虹彩や顔の代わりに高品質の虹彩や顔の画像を使うと簡単に騙されてしまう可能性があります。^{[ 25 ]}スキャナーは調整が難しい場合が多く、身長の異なる複数の人が連続して使用すると煩わしくなることがあります。スキャナーの精度は照明の変化によって影響を受ける可能性があります。虹彩スキャナーは、パスワードや近接カードによるセキュリティシステムだけでなく、他の生体認証方式と比べてもかなり高価です。

虹彩認識は、数メートル以上の距離では非常に困難であり、識別対象者が頭を動かさずにカメラを見続けるなどの協力をしない場合はなおさらです。しかし、いくつかの学術機関や生体認証ベンダーは、最大10メートルの距離で対象者を識別できると主張する製品を開発しています（「Standoff Iris」または「Iris at a Distance」、および最大1メートル/秒の速度で歩く人向けのプリンストン・アイデンティティの「Iris on the Move」）。^{[ 23 ] [ 26 ]}

他の写真生体認証技術と同様に、虹彩認識も画質の悪さに影響を受けやすく、登録失敗率も高くなります。他の身分証明インフラと同様に、市民権活動家は、虹彩認識技術が政府による個人の意思に反した追跡に役立つ可能性があると懸念を表明しています。現代の本人確認技術は、ゼロ知識証明などの暗号技術を用いることで、こうしたプライバシー上の欠点に対処しようとしています。ゼロ知識証明では、生体認証データや法的身元をサービスプロバイダーに開示することなく、個人が唯一無二の人間であることを証明できます。^{[ 27 ]}しかし、特定のハードウェアによる生体認証登録の一元化は、アクセシビリティと監視の可能性に関して議論の的となっています。研究者は、保存された虹彩のデジタルコードから生成された画像を使用して虹彩スキャナを欺くことに成功しています。犯罪者はこの欠陥を悪用して他人の身元を盗む可能性があります。^{[ 28 ]}

手術を受けた患者を対象とした最初の研究では、現代の白内障手術が対象となり、虹彩のパターン認識が不可能になるか、誤って被験者を拒否される可能性が高くなるような虹彩の質感の変化が生じる可能性があることが示されました。^{[ 29 ]}

他のほとんどの生体認証技術と同様に、重要な考慮事項は生体組織の検証です。生体認証の信頼性は、取得および比較された信号が、識別対象者の生きた身体部位から実際に記録されたものであり、製造されたテンプレートではないことを保証することに依存します。人の身体的特徴（目、声、筆跡など）は、常に露出しているにもかかわらず、合衆国憲法修正第4条によって保護されていません。 ^{[ 30 ]}市販されている多くの虹彩認識システムは、本物の顔ではなく高品質の顔写真を提示すると簡単に騙されてしまうため、^{[ 31 ] [ 32 ]}ドアアクセス制御システムなどの監視されていないアプリケーションには適していません。ただし、これはすべての虹彩認識アルゴリズムに当てはまるわけではありません。生体組織の検証の問題は、人間のオペレーターが写真撮影のプロセスを監督する監視付きアプリケーション（たとえば、入国管理）ではそれほど問題になりません。

ハードウェアレベルのなりすまし以外にも、デジタルアイデンティティにおける重大なセキュリティ上の課題はシビル攻撃です。これは、単一の主体が複数の偽のアイデンティティを作成し、不均衡な影響力やリソースを獲得しようとするものです。人格証明プロトコルは、虹彩認識を利用してデジタルアイデンティティを固有の生物学的人間に結び付け、ネットワーク全体で一人につき一つのアイデンティティを保証します。^{[ 33 ]}このアプローチは、自動化されたボット活動や重複アカウント作成のリスクを軽減するために、分散型システムでますます使用されています。

偽の目や虹彩の使用に対する防御策として 提案されている方法には、識別時に周囲の照明を変える（明るいランプを点灯する）ことで瞳孔反射を確認し、複数の異なる瞳孔径で虹彩画像を記録すること、市販の偽虹彩コンタクトレンズに見られるプリンターのディザパターンによって生じるピークについて虹彩画像の2次元空間周波数スペクトルを分析すること、コンピューターディスプレイによって生じるピークについて画像の時間周波数スペクトルを分析することなどがある。

その他の方法としては、単色カメラの代わりにスペクトル分析を使用して虹彩組織を他の物質から区別すること、眼球の自然な特徴的な動きを観察すること（眼振の測定、テキストを読んでいる間の眼球の追跡など）、網膜後方反射（赤目現象）または眼の4つの光学面（角膜と水晶体の前面と背面）からの反射を検査して、それらの存在、位置、形状を確認することなどが挙げられる。^{[ 34 ]}また、別の提案された方法として、3Dイメージング（ステレオカメラなど）を使用して、虹彩の位置と形状を他の眼の特徴との関連で確認する方法がある。

ドイツ連邦情報セキュリティ庁が2004年に発表した報告書によると、当時市販されていた虹彩認証システムには、生体組織認証技術を実装したものは一つもなかった。他のパターン認識技術と同様に、生体組織認証システムにも誤拒否の確率が存在するため、正当なユーザーがセンサーに受け入れられる確率は全体的に低下する。

• アラブ首長国連邦のIrisGuard国土安全保障国境管理局は、アラブ首長国連邦（UAE）が国家国境通過セキュリティイニシアチブを開始した2003年以来、UAEで追放者追跡システムを運用しています。現在、UAEのすべての陸路、空路、海路の入国港にシステムが装備されています。UAEに入国するために訪問ビザが必要なすべての外国人は、すべての主要および補助入国審査ポイントに設置された虹彩カメラで処理されます。現在までに、このシステムは、別の名前や国籍（ビザが必要）または偽造旅行書類を使用してUAEに再入国した33万人以上を拘束しました。^{[ 35 ] [ 36 ]}
• バンク・ユナイテッド・オブ・テキサス。1999年、バンク・ユナイテッドは世界で初めて虹彩認証ATMを導入した銀行となった^{[ 37 ]}。これらのATMは、センサーの虹彩認証技術を使用してダイボルド社によって製造された。バンク・ユナイテッドが導入した試験運用は、全国テレビで報道された。センサーの幹部とバンク・ユナイテッドの幹部への報道やインタビューは、グッド・モーニング・アメリカ、USAトゥデイ、その他多くの全国テレビ番組で取り上げられた。

• ヨルダン・ハシミテ王国- 2009年、IrisGuard ^{[ 38 ]}は、カイロ・アンマン銀行に世界初の運用可能な虹彩認証対応ATMを導入しました。銀行の顧客は、銀行カードや暗証番号を使わずに、ATMの虹彩認識カメラに目をかざすだけで、ATMから現金をスムーズに引き出すことができます。2012年6月以降、IrisGuardはヨルダンのUNHCR ^{[ 39 ]}に登録されたシリア難民にもATMで金融包摂を提供しています。このシステムは、現金支援による介入を促進し、難民に迅速かつ尊厳をもって金融支援を提供すると同時に、間接費を削減し、説明責任を高めるように設計されています。^{[ 40 ]}
• インドでは 2011 年にAadhaar の運用が開始され、インド政府は、インド固有識別番号庁 ( UIDAI ) が運営する給付金分配のための Aadhaar スキームに 10 億人以上の住民の虹彩パターン (およびその他の生体認証) を登録しています。^{[ 6 ]}このプログラムはピーク時には、83 の機関が運営する 36,000 のステーションで、毎日約 100 人が登録していました。2015 年 10 月までに、登録者数は 9億 2,600 万人を超え、新規登録者ごとに重複チェックのために既存の登録者全員と比較されました (したがって、1 日あたり 926 兆、つまり 9億 2,600 万の虹彩相互比較)。^{[ 41 ]}その目的は、給付金を請求でき、社会参加が強化されるように、住民に生体認証で証明できる固有の給付番号 (Aadhaar) を発行することです。そのため、UIDAI のスローガンは「貧しい人々にアイデンティティを与える」です。虹彩技術プロバイダーは、プロジェクトに虹彩スキャナを供給するために、STQC（標準化試験および品質認証）証明書を取得する必要があります。これまでに、IriTech Inc.（デュアル虹彩スキャナ IriMagic 100BK）、Cogent（CIS-202）、Iris ID（icam TD 100）、Iris Guard（IG-AD-100）などのプロバイダーが存在します。^{[ 42 ]}
• アメリカ全土の警察は、2012年にBI2 TechnologiesのモバイルMORIS（モバイル犯罪者認識情報システム）の使用を開始する計画を立てた。ニューヨーク市警察が最初に導入し、2010年の秋にマンハッタンにシステムを設置した。^{[ 43 ]}
• パキスタンのBioID Technologies SA社は、アフガニスタン難民への援助物資配布を管理するため、UNHCRの帰還プロジェクト向けに虹彩認識技術を導入しました。難民はパキスタン政府と協力してUNHCRによって帰還させられ、渡航費用が支給されます。二重払いを防ぐため、難民の虹彩がスキャンされ、次回のスキャンでシステムが難民を検出します。データベースには130万件以上の虹彩コードテンプレートが登録されており、1日あたり約4000件の登録が行われています。130万件の虹彩コードに対して、1対多の虹彩照合が1.5秒以内に実行されます。
• 2013年初頭、国連難民高等弁務官事務所（UNHCR）は、マラウイ難民キャンプの難民のために、IriTech Inc.製の新しい生体認証ID管理システム（BIMS）も導入しました。4週間続いたパイロットプログラムでは、17,000人以上が虹彩生体認証データを登録し、身元確認が行われました。マラウイでのパイロットが成功した後、タイが世界展開の最初の拠点として選ばれました。5か月後の2015年6月、UNHCRは新しいシステムを利用して、タイの国境キャンプにいる約11万人のミャンマー難民の登録を完了しました。^{[ 44 ]}
• オランダのアムステルダム・スキポール空港では、2001年からプリビウム・プログラムを通じて虹彩認証によりパスポートなしで国境警備を迅速に通過できるようになっている。^{[ 45 ]}
• カナダ航空輸送保安局の制限区域身分証明書（RAIC）プログラムは、カナダの主要空港周辺に展開された世界初のデュアルバイオメトリックプログラムであり、職員と乗務員が乗客とは別の経路を使用して制限区域にアクセスできるようにするものです。^{[ 46 ] [ 47 ]}
• カナダのいくつかの空港では、事前承認を受けた低リスクの旅行者の米国とカナダへの入国を容易にするNEXUSプログラムの一環として実施されている。 ^{[ 48 ]}
• カナダのいくつかの空港では、事前承認を受けた低リスクの航空旅行者のカナダへの入国を容易にするCANPASS Airプログラムの一環として実施されている。 ^{[ 49 ]}

• 英国の虹彩認識移民システムは2004年に運用を開始しましたが、2011年に新規登録が停止され、2012年と2013年に段階的に廃止されました。^{[ 50 ] [ 51 ] [ 52 ]}
• 2002年にナショナルジオグラフィックの写真家スティーブ・マッカリーによる「アフガンの少女」（シャルバット・グラ）の認識を確認するために使用された。^{[ 53 ]}
• 少なくとも2011年以降、Googleはデータセンターへのアクセスを制御するために虹彩スキャナーを使用している。^{[ 54 ]}
• 2010年、メキシコのレオン市は公共の場所に虹彩スキャナーを設置し、一度に最大50人を識別できるようにした。^{[ 55 ]}
• 2011年5月10日、Hoyos Groupは、FacebookやeBayなどのパスワードで保護されたWebサイトやアプリケーションにユーザーをログインさせるためのパスワードの代替手段として虹彩認識を使用するEyeLockと呼ばれるデバイスを実証した。^{[ 56 ]}
• プリンストン・アイデンティティ社は、主に米国政府の顧客向けに、1分間に30人を識別できる「移動中の虹彩認証」システムと製品群を開発してきました。^{[ 26 ]}最近では、運転手が車から降りることなく識別できる製品に特化しています。^{[ 57 ]}
• M2SYS Technologyは、シャーロットとウィンストン・セーラムの市場にある11のNovant Health病院に、虹彩認識を使用したRightPatient生体認証患者識別システムを導入しました。RightPatient虹彩生体認証患者識別システムは、患者の顔と虹彩パターンをキャプチャし、電子カルテに一意にリンクするように設計されています。^{[ 58 ]}
• 2015年3月、インドのアーンドラ・プラデーシュ州は、年金支給システムの強化を目的として、IriTechが開発した虹彩ベースの本人確認管理ソリューションを導入した。アーンドラ・プラデーシュ州の年金支給のための虹彩スキャン施設の開設イベントで、N・チャンドラバブ・ナイドゥ州首相はIriShield USB MK2120Uデバイスを実演した。「アーンドハア認証済みのDBT（直接給付金）を発行する主要な方法として虹彩技術を使用するという州の決定は、州民の完全な包括性に関する懸念に対処するとともに、より正確で衛生的なソリューションを提供するだろう」と、バイオメトロニック・テクノロジーのディレクター、ビノド・E・マタイは述べている。^{[ 59 ]}
• 2015年5月28日、富士通は虹彩スキャナーを搭載した初のスマートフォンであるARROWS NX F-04Gを発売した。^{[ 60 ]}
• 2015年半ば、ケニア教育科学技術省は、授業中（点呼）やスクールバスでの乗降状況を正確に把握するため、虹彩生体認証システムを導入しました。このシステムは、IriTech社のIriShieldカメラをUSBケーブルで低価格のAndroidスマートフォンまたはタブレットに接続するものです。虹彩照合はIriShield本体で行われ、内蔵ギャラリーには最大500件のID（最大5,000件まで拡張可能）を保存でき、ほとんどの学校にとって十分な数です。スクールバスの場合、バス内の生体認証端末とバックエンドサーバー間の無線/3G通信が不要なため、ローカルでの照合機能が特に有利です。
• 2015年末、マイクロソフトはユーザー認証方法として虹彩スキャン機能を搭載した2つのLumiaスマートフォン（Lumia 950とLumia 950 XL ）を発売した。
• 2016年8月、サムスンは前面カメラと赤外線照明を使用した虹彩認識技術を搭載した初のスマートフォン、Galaxy Note 7を発売した。 ^{[ 61 ]}この技術は、スマートフォンのロック解除、Knoxセキュリティフレームワークなどのさまざまな機能のユーザー認証、およびSamsungアカウントのパスワードの復元のためのオプションとして提供された。^{[ 62 ] [ 63 ]}
• 2017年5月1日、世界初の虹彩認証対応人道支援ブロックチェーンシステムが、IrisGuard社によってヨルダンのアズラク難民キャンプに導入されました。1万人以上のシリア難民が、トークンを一切使用せず、目だけでWFP Building Blocks（AWS上のプライベートEthereumブロックチェーン）上で食料代を支払い、支援を受けています。このプロジェクトは2018年1月には対象難民が10万人に拡大しました。
• World ID：Tools for Humanityによって開発されたこのプロトコルは、「Orb」ハードウェアによる虹彩認識を使用して、一意性と人間性を検証するデジタル認証情報を発行し、ゼロ知識証明を使用してユーザーの匿名性を維持します。^{[ 64 ]}
• BrightID：ソーシャルグラフと、一部の統合では生体認証を利用して、投票やリソース分配などのアプリケーションにシビル攻撃耐性を提供するソーシャルアイデンティティネットワーク。^{[ 65 ]}
• 2018年3月、世界食糧計画（WFP）はウガンダで初めて食糧配給システムに虹彩認識を導入し始めた。ウガンダは約140万人の難民と亡命希望者を受け入れており、世界で最も難民が多い国の1つである。IriTechの虹彩スキャナーBK 2121Uは、適切な食料を適切な難民に届け、彼らが受け取る権利のある食糧支援を確実に受けられるようにするために使用されている。WFPは年末までにこのシステムをウガンダ全土の180の食糧配給拠点に拡大する予定である。^{[ 66 ]}
• 2019年9月、ZainCashはイラクのクルディスタンで、IrisGuard EyePay携帯電話とZainCashモバイルウォレットを使用して、難民と国内避難民への現金配布に虹彩認識を初めて導入し始めた。世界初のモバイル虹彩導入は、国連難民高等弁務官事務所（UNHCR）、IrisGuard、Zain Iraqによって実施された。^{[ 67 ]}
• 2023年6月、AppleはOptic IDと呼ばれる生体認証セキュリティ技術を搭載したVision Pro複合現実ヘッドセット^{[ a ]}を発表しました。Appleによると、Optic IDはLEDライト照射によってユーザーの虹彩を分析し、デバイスのセキュアエンクレーブに保存されている登録済みのOptic IDと比較します。このシステムは、一卵性双生児の虹彩を区別できるとされています。^{[ 68 ]}

• 『スター・トレックII カーンの逆襲』 （1982年）では、カーク提督は虹彩スキャンを利用して、極秘のジェネシス装置に関する情報にアクセスする。
• マイク・ケイヒル監督・脚本によるハリウッド映画『アイ・オリジンズ』（2014年）は、2014年のサンダンス映画祭で最優秀技術解説賞であるアルフレッド・スローン賞を受賞しており、虹彩認識を物語の中心に据えている。2015年末までに10億人以上のインド国民の虹彩パターンを符号化して登録するUIDAIプロジェクトを舞台に、本作は「スピリチュアリズムと輪廻転生を取り入れたSFラブストーリー」と評され、科学と宗教的な霊的世界観との調和を試みている。
• スティーブン・スピルバーグ監督の2002年のSF映画『マイノリティ・リポート』は、虹彩認証の一種と思われる技術が日常的に行われている社会を描いている。主人公は身元を変えるために眼球移植手術を受けるが、立ち入り禁止区域に入るために元の目を使い続ける。^{[ 69 ]}
• 映画『アイランド』（2005年）では、ユアン・マクレガー演じるクローンが、自分のDNA提供者の家のセキュリティドアを突破するために、自分の目を利用する。
• 『ザ・シンプソンズ MOVIE』（2007年）には、虹彩認識における画像取得の難しさを示すシーンが登場する。 ^{[ 70 ]}
• テレビドラマ『NUMB3RS 天才数学者の事件ファイル』には、強盗が特定の虹彩に割り当てられたコードを解読してカリフォルニア科学大学の施設に侵入するシーンがある。
• NCISは、車両鑑識捜査が行われ証拠が保管されるガレージで虹彩スキャナーを使用している。MTACの入り口にも別のスキャナーがある。タイトルシーケンスでは、リロイ・ジェスロ・ギブスの本人確認が行われるシーンが映し出される。このシーンの映像は特殊効果を用いて「強調」されている。虹彩認識システムは、このシーンに映っているようなレーザー光線は使用せず、使用する光は近赤外線でほとんど目に見えない。
• 2010年の映画『RED/レッド』には、ブルース・ウィリス演じるキャラクターがコンタクトレンズを使って虹彩スキャンをすり抜け、CIA本部に潜入するシーンがある。
• 映画『天使と悪魔』と原作小説では、主人公がCERNに侵入し、反物質貯蔵モジュールの1つを盗み出す方法として、虹彩スキャナーが用いられている。
• 映画『デモリションマン』にも、棒の先に付けた目玉を使って武器庫に侵入するシーンがあった。

• アードハー
• アクセス制御における生体認証技術
• 虹彩認識移民システム
• 眼静脈検査
• 指静脈認識
• 指紋認証
• アイリスチャレンジ評価
• サムスン Galaxy S8

• ISO/IEC 19794-6:2011虹彩画像に関する国際規格
• ジョン・G・ドーグマンのオリジナル特許は、 2016年1月6日に米国特許商標庁のWayback Machineにアーカイブされました。