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煤礦虹膜考勤管理系統

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虹膜識別技術簡介

圖1 虹膜識別的生理基礎

    虹膜是眼睛的一個組成部分,位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的環狀區域(見圖1(b))。圖1 (a)是眼睛的解剖圖,從圖中我們可以看出,虹膜是眼睛的一個內部器官;然而,位于虹膜之前的角膜是透明的,因此虹膜又是外部可見的。
    虹膜在一定波長的紅外光照射下,總體上呈現一種由里到外的放射狀結構,包含許多相互交錯的類似于斑點、條紋、隱窩等形狀的細微結構。通常,我們將這些細微特征稱為虹膜的紋理特征。

圖2 虹膜身份識別系統基本流程

    虹膜識別技術采用專用光學圖像采集儀采集人眼虹膜圖像,然后通過數字圖像處理技術、模式識別和人工智能技術對采集到的虹膜圖像進行處理、存儲、比對,實現對人員身份的認證和識別。虹膜身份識別系統可以粗略的劃分為圖像獲取、預處理和特征提取三個大步驟,基本流程如圖2所示。
    虹膜身份識別是一項涉及光學工程、機械設計、電子電路、計算機科學、信息科學、數學、模式識別、信號處理、數字圖像分析、認知與心理學等多學科、多門類的高新技術,集理論與應用于一體,屬于戰略高新技術。

虹膜識別特點

虹膜識別技術是通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份。虹膜作為身份的標志具有以下特點:

唯一性:信息量大于指紋的5-10倍。

穩定性:人三歲以后虹膜發育成熟,終身不變。

防偽性好:不易被外界獲取,需要專業鏡頭捕捉。

非接觸性:用戶不必接觸采集裝置就能獲取虹膜圖像。

 對各類人體生物特征識別技術分析比較認為:虹膜識別是“最精確的”、“處理速度最快的”以及“最難偽造的”。

虹膜識別技術流程

虹膜識別技術流程主要包括虹膜圖像采集、虹膜圖像的預處理、虹膜圖像的特征提取及編碼、以及虹膜圖像的匹配與識別等四個主要部分,其中虹膜圖像的預處理部分又包括了虹膜定位、歸一化以及圖像增強。

 1) 虹膜圖像采集

虹膜圖像的獲取是虹膜識別的第一步。虹膜直徑約十幾毫米,不同人種的虹膜顏色有著很大的差別,黃種人的虹膜多為深褐色,紋理不明顯,必須采用專門的虹膜圖像采集裝置才可拍攝出紋理豐富的虹膜圖像。采集時用戶需站在離采集設備10-50 cm的范圍內,睜大眼睛注視采集窗口,這樣才能采集清晰的虹膜圖像。

 2) 虹膜圖像的預處理

虹膜定位:是整個虹膜識別過程中最重要的環節,虹膜定位就是準確的確定虹膜的內邊界和外邊界,保證每次進行特征提取的虹膜區域不存在較大偏差,定位的速度和準確性決定了整個虹膜系統是否實用可行。虹膜邊界定位方法主要分為兩大類:一類是基于圓形虹膜的定位算法,其包括基于灰度梯度的定位方法(如微積分方法),以及基于二值邊界點的方法(如最小二乘法、Hough 變換等);另一類是基于非圓虹膜的定位算法,其包括橢圓擬合法、動態輪廓線法。

虹膜歸一化:在獲取虹膜圖像的過程中,受焦距、人眼大小、眼睛的平移和旋轉以及瞳孔的收縮等因素的影響,所得到的虹膜圖像不僅大小不同而且存在旋轉、平移等現象。為便于比較,一般虹膜識別系統都要對虹膜進行歸一化處理,其目的是將每幅原始圖像調整到相同的尺寸和對應的位置,從而消除平移、縮放和旋轉對虹膜識別的影響。

虹膜圖像增強:采集設備自身的原因使得虹膜圖像光照不均勻,一般通過直方圖均衡化處理。采集過程中還存在各種噪聲的干擾,通常通過同態濾波去除由于反光等噪聲干擾。如果采集到的用于虹膜識別的圖像模糊不清晰,將會極大地影響虹膜識別系統的識別性能,通常利用基于重建的超分辨率方法改善虹膜圖像。總之,圖像增強的目的就是減小光照不均、各種噪聲等因素對虹膜識別系統的識別性能的影響。

 3) 虹膜特征提取及編碼

依靠相應的算法對虹膜圖像中獨特的細節特征進行提取,并采取適當的特征記錄方法,以此構成虹膜編碼,最后形成特征模板或者模式模型,這一環節的結果直接關系到虹膜識別的準確率。

從特征提取角度現有方法可分為以下三類:基于相位分析的方法如:Daugman的相位編碼方法;基于過零檢測的方法如:Boles 的一維小波零交叉編碼方法,以及基于紋理分析的方法如:Wildes的拉普拉斯金字塔算法。

4) 匹配與識別

虹膜識別是一個典型的模式匹配問題,即將采集圖像的特征與數據庫中的虹膜圖像特征模板進行比對,判斷兩個虹膜是否屬于同一類。模式匹配算法一般與特征提取算法有關,主要的匹配方法有漢明距離和歐氏距離。

 虹膜識別系統的匹配過程可分為識別和認證兩種形式:

識別是把待識別特征與存儲的所有特征模板進行比對,從多個類中找出待識別模式,是一對多的比較問題;

 認證是把待識別特征與用戶聲明的身份模板進行比對,根據比對結果判斷是否屬于同一模式,完成一對一的比較。認證相對于識別來說范圍要小得多,速度要快得多。

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