虹膜、指纹识别技术 ppt课件.pptVIP

虹膜的特征 1. 高独特性。几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的差异。 2. 高稳定性。虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不变。 3. 良好的防伪性能。要想精细地修改虹膜的表面结构特征，即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的危险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。 4. 易接受性。可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉察的情况下把虹膜图像拍摄下来。 虹膜识别的原理 首先是获取要注册的已知虹膜的纹理图像,进行虹膜图像的质量检测和预处理. 其次是对虹膜的定位,即从输入的人眼图像中找到虹膜存在的位置,并将虹膜从图片中分割出来. 第三,进行虹膜特征的提取与识别,根据功能的区别对归一化的虹膜纹理进行特征编码,将得到的“虹膜代码”存入虹膜数据库中进行“注册”或者将“虹膜代码”与虹膜数据库中的虹膜码进行比对,根据判决条件判断是接受还是拒绝. 虹膜识别系统 一套完整的虹膜识别系统总体上包含“硬件和软件”两部分:虹膜图像获取装置和虹膜识别算法.它们分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题. 虹膜识别算法主要包括以下技术环节: (1) 虹膜图像的质量评价; (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,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,θ) ,转化公式为: 其中, r∈[ 0, 1 ] ,θ∈[ 0, 2π] , ( xp (θ) , yp (θ) ) , ( xs(θ) ,ys (θ) )分别代表在θ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 ,θ0 ) ,位置参数为( r0 ,θ0 ,α,β,ω)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；链码有哪些信誉好的足球投注网站 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