虹膜、指纹识别技术

1、虹膜、指纹识别技术 Iris (2) 虹膜图像预处理,主要包括:虹膜定位(包括虹膜 内外圆的定位、眼睑定位) 、虹膜归一化(即通过 某种映射关系把原始图像中的虹膜转换到固定尺 寸的图像中) 、虹膜图像增强(主要消除光照不均 的影响) 及去噪(主要指去除睫毛、光斑等噪声) ; (3) 虹膜防伪,即活体虹膜的检测,用于检测真假虹 膜; (4) 虹膜特征提取与匹配,即采用某种方法表征分割 出的虹膜,然后根据特征提取方法,采取适当的匹配 策略将提取的虹膜特征与已经注册的储存于数据 库中的虹膜特征进行比对. 定位算法 虹膜的像素灰度值分布规律为从瞳孔向外逐渐增加, 在x , y 方向的灰度投影上, 呈现

2、中心低, 周围高的分布规律。根据这 一规律可以粗略定出瞳孔中心, 以这一点为中心, 向不同的方 向移动, 采用梯度检验的方法寻找虹膜的内边缘。 Daugman 博士提出了一个微积分算子 ,如式: 积分表示的是图像I ( x, y)在以( x0 , y0 )为 圆心, r为半径的圆上的曲线积分。此算法采用 圆形边缘检测器反复地寻找虹膜的内外边缘,直 至找到最佳匹配的两个圆。对于上下眼睑的边缘 检测,把曲线积分路径变成弧形,相应的信息参数 也随之调整即可。 归一化算法 Daugman博士的橡胶皮弹性模型 9 对环形虹膜图 像进行了归一化,有效地解决了瞳孔缩放以及瞳孔 与虹膜边缘不同心所带来的问题,

3、为大多数虹膜识 别研究者所采用,其模型示意图如图 它将图像从笛卡儿坐标( x, y)转化为极坐标的形式 ( r,) ,转化公式为: 其中, r 0, 1 , 0, 2 , ( xp () , yp () ) , ( xs() ,ys () )分别代表在方向上的瞳孔和巩膜的 边点。 特征提取和编码算法 Daugman博士采用极坐标下的复值二维Gabor滤波器对 归一化后的虹膜图像进行虹膜细节的特征提取 ,使用1 024个小波对图像进行处理,得到2 048 bit,即256 byte 的 编码。二维Gabor滤波器在极坐标下形式为: 产生一组中心位置在( r0 ,0 ) ,位置参数为( r0 ,0

4、 ,) 的选择频率滤波器,在空间域和频率域具有良好地获取 节点位置的功能,而且由于良好的积分特性,这些滤波器 能够获取本地相位信息。对图像在每个尺度上滤波,用 粗略的一位实部和虚部数来对虹膜图像进行编码. 其他预处理 1、眼皮 （1）抛物线模型 （2）链码方法 差分运算及二值化； 链码搜索 2、去除睫毛的影响Candy算子 3、去除照明奇异点 （1）Gaussian 模型 （2）直接阈值化方法 虹膜技术的优点 与其它生物识别技术相比,虹膜识别具有无法取代的生理方面的优势: (1)唯一性 自然界不可能出现完全相同的两个虹膜,科学实验表明即使是双胞 胎、同一人左右眼的虹膜图像也不相同; (2)稳定

5、性 虹膜在人出生8个月后就已经稳定成型,除非发生病变等特殊情况,人 的虹膜纹理在一生之中都不会改变,并且通过手术改变虹膜纹理的风险 也很高; (3)非侵犯性 虹膜是外部可见的内部器官,可以在不与采集设备接触的情况下成像; (4)天然防伪性 当摄入瞳孔的光线的强度发生变化时,瞳孔会产生收缩或膨胀并牵动 虹膜变化,这使得虹膜具有天然的防伪性,可以防范虹膜的盗用。 虹膜技术的缺点 1. 一个最为重要的缺点是它没有进行过任何的测 试，当前的虹膜识别系统只是用统计学原理进行 小规模的试验，而没有进行过现实世界的唯一性 认证的试验； 2.很难将图像获取设备的尺寸小型化； 3. 需要昂贵的摄像头聚焦，一个这样的摄像头的 最低价为7000美元； 4.镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低； 5.黑眼睛极难读取； 6.需要较好光源。 7. 两大模块：硬件和软件 参考文献 指纹图像处理及匹配算法研究桂可