自蘋果於 2023 年 6 月 5 日正式發布 Apple Vision Pro，並在同年 8 月的特別活動上由技術開發團隊副總裁 Mike Rockwell 詳細介紹 Optic ID 以來，這一生物識別技術便備受矚目。
近日，美國專利商標局公開了蘋果最新的 Optic ID 專利申請，揭示了其引入機器學習（ML）和多通道照明技術的創新之舉，旨在進一步優化生物識別認證過程，提升安全性和計算效率。
在專利中，蘋果指出，機器學習輔助的質量檢測算法能夠顯著降低計算資源的消耗，同時提高 Optic ID 系統的匹配效率。通過預測圖像的照明通道屬性，並與已知照明通道進行比對，ML 模型能夠快速判斷圖像是否匹配，從而優化整個計算流程。這一創新不僅提升了認證效率，還降低了計算消耗，為 Optic ID 的廣泛應用奠定了堅實基礎。
此外，Optic ID 的生物識別系統採用了多重照明通道技術，相較於傳統的單通道識別方式，它能夠提供更豐富的生物特徵圖像資訊，顯著增強了認證的準確性和安全性。多重照明通道不僅提高了身份驗證的魯棒性，還能夠有效檢測偽造生物特徵，如使用眼睛照片或 3D 模型進行欺騙的行為。
蘋果在專利中強調，設備可以在不同照明條件下捕捉眼部虹膜圖像，並比對其光照匹配度，確保生物特徵的真實性。同時，系統還通過跟蹤照明通道的應用順序，確保捕獲的圖像與設定的光照模式一致，進一步提升了安全性。
值得注意的是，蘋果 Optic ID 未來或將不僅僅局限於虹膜識別。專利中提到，Optic ID 未來可能結合多種生物特徵進行身份認證，如眼周區域（通過多通道照明分析眼周3D結構提高識別精準度）、面部、耳部、手部等生物特徵。
此外，蘋果還提到，未來 Optic ID 或可與指紋識別系統配合使用，形成多模態生物識別體系，為用戶提供更加便捷、安全的身份認證體驗。
