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虹膜识别技术的起源
 

虹膜识别技术的起源

时间:2019-02-27    作者:admin

  1885年ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中,当时所用的生物特征包括:耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。

  1987年,眼科专家ARANSAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念,到1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。

  1993年,JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天,大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。

  国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权,中科院自动化所在多年研究的基础上于2000年初开发出了虹膜识别的核心算法,成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别核心算法的单位之一。

  虹膜识别技术的原理

  回收虹膜摄像头镜头虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配,从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。

  虹膜图像获取

  虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄,并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步,同时也是比较困难的步骤,需要光、机、电技术的综合应用。因为人们眼睛的面积小,如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数,从而导致虹膜成像的景深较小,所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置,同时眼睛凝视镜头(StopandStare)。另外东方人的虹膜颜色较深,用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。不同于脸像、步态等生物特征的图像获取,虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统,配置必要的光源和电子控制单元。

  虹膜图像获取

  虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄,并将拍摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步,同时也是比较困难的步骤,需要光、机、电技术的综合应用。因为人们眼睛的面积小,如果要满足识别算法的图像分辨率要求就必须提高光学系统的放大倍数,从而导致虹膜成像的景深较小,所以现有的虹膜识别系统需要用户停在合适位置,同时眼睛凝视镜头(StopandStare)。另外东方人的虹膜颜色较深,用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像。不同于脸像、步态等生物特征的图像获取,虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统,配置必要的光源和电子控制单元。

  虹膜定位

  一般认为,虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界,外圆表示虹膜与巩膜的边界,但是这两个圆并不是同心圆。通常,虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡,因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界,从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。常用的定位方法大致分为两类,一是,边缘检测与Hough变换相结合的方法;二是,基于边缘搜索的方法。这两种方法共同的缺点是运算时间长,因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法,但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。

  虹膜图像归一化

  虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止,虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此,从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程,将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。

  图像增强

  图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率,需要对归一化后的图像进行图像增强。

  特征提取

  特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点,并对其进行编码。

 
 
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