从虹膜图像中揭示人类性别与种族研究综述
来源：计算机工程与应用杂志2026年第9期北京时间：
作者：刘训禄, 王财勇, 田金秋, 赵光哲
单位：1.北京建筑大学 智能科学与技术学院，北京 102616；2.城市建筑超级智能技术北京市重点实验室（北京建筑大学），北京 102616；
摘要：系统综述了基于虹膜图像的人口统计学分析研究进展，重点探讨了性别与种族两大属性分类问题。阐述了虹膜属性分类的基本原理与任务难点，介绍了虹膜属性分类的应用场景及与虹膜识别的两大集成模式（串行集成与并行集成）。列举了虹膜属性分类常用的7种量化评价指标。针对虹膜性别分类，按照基于传统手工特征的方法与基于深度学习的方法两大类展示其发展进程；针对虹膜种族分类，按照基于统计值的方法与基于纹理基元的方法展示其发展进程。总结了ND-GFI、CVBL_IRIS、UNAB-Gender、CASIA-BioSecure等主流虹膜属性分类数据集的特点与适用场景。分析了当前虹膜属性分类面临的挑战，包括无约束环境下的属性分类、多模态/特征融合、跨域（光谱、传感器）泛化性、数据分布与标注和模型轻量化。总结全文，为该领域技术研发与应用提供系统性参考。
关键词：人口统计学分析,性别分类,种族分类,虹膜识别,软生物识别
基金资助：国家自然科学基金（62106015）；北京市自然科学基金（4242018）；北京市科协青年人才托举工程（BYESS2023130）；北京建筑大学“建大英才”培养工程（JDYC20220819）。
