是的，这一定是可能的，因为视网膜扫描仪已被用作个人身份识别方法已有一段时间了。不同之处在于，如果您有视网膜扫描仪，您可能正在控制所拍摄照片的焦距并使用适当的高分辨率。随着这些东西质量的下降，您的里程可能会有所不同。

两个主要的眼睛生物特征是虹膜识别和视网膜识别（又称视网膜扫描）。这些不适用于某人脸部的普通照片。我在大约 10 英尺外使用过虹膜识别，这篇文章声称它可以在 40 英尺外完成！

眼睛识别，或仅从他们的眼睛图像识别一个人（即，没有看到他们的虹膜或视网膜）具有如此高的错误率，以至于没有完成。您可能会发现以下感兴趣的论文：

Nawaz Ripon, KS, Ershad Ali, L., Siddique, N., & Ma, J. (2019)。基于卷积神经网络的人眼识别远距离人脸图像识别。2019 年国际神经网络联合会议（IJCNN），神经网络（IJCNN），2019 年国际联合会议，1-8。doi:10.1109/IJCNN.2019.8852190

有关虹膜识别的更多信息，请参阅本教程的第 10-11页和视网膜扫描的第 12-13 页。

摘自视网膜与虹膜识别：您知道您的眼睛可以识别您吗？通过丹尼·塔卡：

视网膜识别 人眼的后部形成视网膜。它由光敏组织制成。当通过角膜和晶状体的光到达视网膜时，会产生神经信号并通过视神经传递到大脑。视网膜是由神经细胞形成的一层薄薄的组织。负责这一层血液供应的毛细血管形成了可用于个人识别的图案。由于这些毛细血管在视网膜表面的运行方式存在巨大差异，因此这种毛细血管模式被认为在每个人中都是独一无二的。由于视网膜位于人眼内部的后部，因此需要特殊的设备来扫描这种模式。视网膜识别是部署最少的生物识别方法之一，因为实施成本高，而且其高度侵入性可能会导致一些用户不适。尽管如此，由于其准确性和高安全性，它仍被用于非常高安全性的应用程序，例如军事和高级政府访问。

视网膜识别系统利用低能量红外线扫描视网膜图案。血管吸收红外光，而周围组织反射红外光。视网膜识别系统检测到这种反射，并捕获该图案的图像。该图像被进一步增强以使其可用于识别算法。通过识别算法拍摄图像后生成视网膜模板；该模板与受试者的人口统计数据相关联并被存储。到目前为止，该过程称为注册。通过扫描新的视网膜样本并将其与存储的模板进行匹配，可以随时验证对象的身份。

虹膜识别虹膜是人眼中的环状有色部分，从外面用肉眼可见。它由调节瞳孔大小并控制可以进入眼睛的光量的肌肉组织构成。虹膜中褪黑激素色素的含量是造成人眼呈现不同颜色的原因。整个戒指的虹膜肌肉褶皱创造了一个具有大量细节的图案。这种模式的形成是完全随机的，没有规则在个人眼中会变成什么样。然而，一旦这种模式在胎儿发育过程中形成，它就会在整个生命中保持不变。一个人的虹膜是独一无二的，在结构上是不同的，即使是同一个人的虹膜也不匹配。所有这些属性使它们足以获得个人认可。

任何高质量的数码相机都可以捕捉虹膜的细节，但是，现代识别系统利用近红外（NIR：700-900 nm）而不是可见光来捕捉细节。由于虹膜识别可以通过高质量的摄像头和识别软件建立，因此可以在任何计算设备上进行设置；然而，由于性能和安全原因，专用识别系统更为常见。虹膜识别系统使用摄像头捕捉虹膜的细节，并通过图像增强算法增强该图像。一旦图像足够可用，就会由识别算法对其进行处理，从而提取独特的特征以生成生物特征模板。将身份数据与该模板相关联，确定了相关主体的身份，可用于未来的身份验证。