CN101814130A - 用摄像机阵列的虹膜识别装置和多模态生物特征识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用摄像机阵列的虹膜识别装置和多模态生物特征识别方法，该系统由多个摄像机、支架结构、指示单元、光源、采集卡、计算机等设备构成，多个摄像机的位置可以根据要求自由排布。识别方法按照以下步骤运行：人自然站立，通过提示将眼睛对准其中一个摄像机；摄像机阵列启动，每一个摄像机都开始采集图像；计算机每隔一段时间循环处理多个摄像机的图像，并分别进行人眼检测；当其中一路信号中检测到人眼图像时，集中处理这一路的图像，并进行虹膜识别。基于此摄像机阵列装置，虹膜系统可以在不同位置，不同高度同时采集虹膜图像，扩大采集范围，增强虹膜识别系统的易用性。

Description

用摄像机阵列的虹膜识别装置和多模态生物特征识别方法

技术领域

本发明属于图像处理、模式识别、多传感器和计算机控制等技术领域，具体涉及一种基于摄像机阵列的虹膜识别装置和方法，应用于生物特征识别和公共安全领域。

背景技术

基于生物特征识别的安全技术在日常生活中和安全领域有广泛的应用，具有很大的市场应用前景。生物特征识别的目标在于可以实现既快速、又准确的身份识别或认证，并期望能在大规模人群中的身份识别中得到应用。

在生物特征识别的技术中，虹膜识别技术的优点在于其准确性高、唯一性强、防伪性好，非常适用于大规模人群的身份认证，但是虹膜识别的缺点在于虹膜图像的获取非常困难，使用不方便。

现有的虹膜识别专利产品(如中国专利CN1282048、CN1416779、CN1584917、CN1752990、CN1439998等)都采用一个或两个摄像机进行识别，拍摄范围很窄，不能适应不同身高的用户。有一些系统利用旋转装置，让摄像机自动对准人的眼部区域，但这种装置可以适应不同身高的用户，但是缺点是速度较慢。有一些系统采用高分辨率的摄像机，但这种装置的价格昂贵，图像传输速度慢，不宜实用。总之，一个摄像机的拍摄范围非常有限，不能适应复杂的应用场景，只有用多个摄像机才可以达到灵活、方便的目的。

另一方面，现有的大部分虹膜设备只能在很近的距离工作(0.5米左右)，用户使用非常不方便；而远距离(1米以上)的虹膜摄像机大部分价格昂贵，不宜实用。如果能够将普通的监控用一体化摄像机加以改造和组合，用户虹膜识别，一方面可以用来提高虹膜识别的易用性，另一方面又可以节省成本，那将会给虹膜识别系统的发展带来很大好处。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决现有技术的问题，本发明的策略即采用多个摄像头灵活组装成摄像机阵列，让多个摄像机来联合拍摄虹膜图像，扩大拍摄范围，增加易用程度。

本发明的目的是设计一个采用摄像机阵列的虹膜识别装置和多模态生物特征识别方法，基于摄像机阵列的虹膜采集装置和方法，扩大虹膜图像的拍摄范围，增加了虹膜识别的易用性。另一方面，摄像机阵列还可以应用到“虹膜-人脸”的多模态生物特征识别系统和安全监控场景中。

(二)解决方案

为达到上述目的，本发明的第一方面，是提供一种基于摄像机阵列的虹膜识别装置，该装置包括如下结构：

具有支架结构，用于支撑和排布摄像机阵列；

摄像机阵列安装支架结构上，所述摄像机阵列由多个摄像机组成；

在摄像机阵列前方放置的用于对准的指示单元；

在摄像机阵列两旁放置的光源；

摄像机阵列的视频线与多路图像采集卡连接；

计算机与多路图像采集卡连接，计算机用于处理摄像机的图像和特征识别。

为达到上述目的，本发明的第二方面，是提供一种利用摄像机阵列对虹膜进行识别的方法，包括如下步骤：

步骤M1：系统启动摄像机阵列并开启自动对焦功能；系统通过提示让人站到装置的前面的固定位置，把眼睛对准其中一个摄像机；

步骤M2：计算机循环采集每个摄像机的图像；

步骤M3：在摄像机每一路信号的图像中进行人眼检测；

步骤M4：判断是否检测到人眼图像，如果检测到人眼进行步骤M5；如果没有检测到人眼就继续定时采集，则返回步骤M2；

步骤M5：当第i路摄像机检测到人眼图像时，从第i个摄像机连续采集多幅序列图像；

步骤M6：当实时处理第i个摄像机的序列图像时，判断每一幅图像的图像离焦度和运动模糊程度，达到清晰标准时，对该图像进行虹膜识别或注册；

步骤M7：对摄像机采集的图像序列中的图像质量进行判断和虹膜识别；如果虹膜识别成功，则执行步骤M7，提示虹膜识别成功，如果虹膜识别失败，则返回步骤M5继续进行检测；

步骤M8：当连续虹膜识别超过一定时间，虹膜识别没有成功则回到步骤5，并提示识别失败。

为达到上述目的，本发明的第三方面，是提供一种对多模态生物特征进行识别的方法，利用于摄像机阵列的远距离虹膜识别装置，包括如下步骤：

步骤81：把摄像机阵列中的一个摄像机变焦到宽视角，不断拍摄人脸图像；

步骤82：把所有摄像机变焦至最窄视角，用摄像机阵列中的一个或多个摄像机拍摄虹膜图像；

步骤83：对人脸图像进行人脸识别，对虹膜图像进行虹膜识别，或对人脸图像和虹膜图像联合进行虹膜-人脸模态生物特征进行识别。

(三)有益效果

本发明设计了一种基于摄像机阵列的虹膜识别装置和方法，由于采用了多个一体化摄像机，并可以灵活组成摄像机阵列。本发明的装置可以灵活地适用于不同场景下，不同身高和需求的用户，扩大虹膜图像的拍摄范围和景深，增加了虹膜识别的易用程度；该装置和方法利用已有的一体化摄像机和已有的生物特征识别技术，成本低，效果好，应用广阔。

另一方面，利用此装置，既可以在近处用窄视角拍摄虹膜图像，又可以在远距离拍摄人脸图像甚至全身的图像，还可以切换到最大视角监控整个场景。由此，我们又可以扩展摄像机阵列的应用范围：例如，我们可以结合虹膜识别的准确性和人脸识别的方便性，组成“虹膜-人脸”多模态系统，根据不同的情况选择识别模态；再例如，可以结合摄像机的宽视角拍摄监控视频，组成一个“生物特征识别-视频监控”系统，应用于安全监控领域；总之，可以促进生物特征识别和安全监控技术在市场上的应用。

附图说明

图1为本发明装置的整体结构示意图；

图2为用户在镜子中看到的图像示意图；

图3a为摄像机正方形排布范例；

图3b为摄像机图为长条形排布范例；

图3c为摄像机圆形散开排布范例，各图中C0都为主摄像机；

图4为摄像机阵列虹膜识别方法流程图；

图5为各个摄像机的拍摄范围图；

图6a、图6b和图6c为虹膜识别-人脸识别结合的方法范例；

图7为生物特征识别-视频监控结合的应用实例；

D为本发明所述装置，A1为正常行人，A2为异常人员，A2’为异常人员进行生物特征身份认证

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明技术方案中所涉及的各个细节问题。应指出的是，所描述的实施例仅旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

本发明设计了一种基于摄像机阵列的远距离虹膜识别装置和基于多个摄像机的虹膜识别方法。装置由摄像机阵列1、支架结构2、指示单元3、红外光源5、图像采集卡6、计算机7等设备构成。方法按照以下步骤运行：人自然站立，在将眼睛对准指示单元3，从而对准摄像机阵列；一体化摄像机阵列1启动，摄像机阵列1的每一个摄像机都开始采集图像；计算机7每隔一段时间循环处理摄像机阵列1的多个摄像机的图像，并分别进行人眼检测；当其中一路信号中检测到人眼图像时，集中处理这一路的序列图像，并进行虹膜识别。

(一)装置的整体结构图，

如图1所示，包括：摄像机阵列1；支架结构2；指示单元3；红外光源5；图像采集卡6；计算机7；人在宽视角下的示意位置8；人进行虹膜识别的位置9；

其中，摄像机阵列1由多个一体化摄像机组成；摄像机阵列1位于支架结构2的孔中，支架结构2用来支撑和排布摄像机阵列1；支架结构2的面板前放置指示单元3；指示单元3由一面特殊的镜子31和镜子31上标注出的指示位置32组成；摄像机阵列1两旁放置红外光源5；摄像机阵列1的各个摄像机的视频线通过多路图像采集卡6连接到用于图像处理的计算机7。

其中，摄像机阵列1选用为焦距范围变化在22倍以上的多个一体化摄像机，具有变焦的功能，并能切换到宽视角和窄视角，用于分别拍摄远处和近处的物体；具有自动对焦的功能，具有标准的RS-485接口用来程控变焦和对焦。摄像机阵列1可以变焦到窄视角拍摄1米左右的虹膜图像，并且通过自动对焦功能在较大景深范围内进行自动对焦，例如60厘米至100厘米，如位置9所示，取得40cm左右景深范围；摄像机阵列1也可以在不同的距离变焦拍摄人脸/人身图像如位置8所示。

a)如图3a摄像机阵列1的排布可以成正方形(例如2×2，3×3)，如图3b也可以为长条形(例如2×4，1×5)；如图3c也可以为其他不规则形状。摄像机阵列1可以为紧密排布，也可以为零散排布。摄像机阵列1的各个摄像机的拍摄范围可以交叠覆盖较大的区域，可以覆盖更大的图像采集区域。因此在更大范围内拍摄到虹膜图像，不需要人去费力地对准。摄像机阵列1中多个摄像机由大于或等于2个摄像机组成，所述多个摄像机的放置位置和排布方法为正方形排布、或为竖条形排布、或为圆形、三角形、不规则形状的排布；根据不同需求，摄像机阵列覆盖不同高度、不同范围的区域。例如，采用竖条形排布的摄像机阵列，可用于不同身高的人来进行识别；采用紧密的正方形或圆形排布，可以使人不用刻意对准某一个指示点，只要接近摄像机，就必有一个摄像机可以捕捉到人的眼睛；采用两个摄像机的并列排布，可以用于双目识别，因为双目设备会比单目设备更容易让用户调整位置；采用不规则形状分散排布，可以使人在不同位置，甚至不同地点进行虹膜识别，而只用一台计算机。

支架结构2的面板上放置指示单元3，指示单元3由一面特殊的镜子31和镜子31上面标注的指示位置32组成，如图2，镜子可以反射人的全身图像，使人在远距离自动对准摄像机阵列1。镜子31由“反可见光、透红外光”的玻璃材料构成，能够反射人的脸部图像，使人看不到玻璃的另一侧，而使支架结构2里面的摄像机阵列1则可以看到红外光线反射的图像和部分可见光的图像。镜子31上标注多个指示位置32，多个指示位置32分别与摄像机阵列1中每个摄像机的拍摄区域相对应放置。当人的眼睛对准这些指示位置32时，摄像机阵列1就可以捕捉到人的眼睛图像。在识别时，人首先通过镜子31看到自己全身的镜像，然后靠近设备让自己的眼睛对准任意一个指示位置32。

所述多路图像采集卡6，用于多路视频信号的传输和处理，首先使用多路图像采集卡将视频信号进行转换成数字信号，然后通过PCI总线将序列数字图像传输到计算机进行处理；计算机根据需要处理其中一路或几路信号；如果多路信号的传输数据量超出带宽限制范围，则分时读取多路信号。计算机可以在带宽限制范围内，根据需要分时或实时处理一路或几路信号。

因为有多个摄像机，所以有多路视频信号。这些视频信号使用多路图像采集卡6进行转换，再经过PCI总线传输到计算机7。由于计算机7的带宽有限，所以只能同时高速处理一路或两路的通道信号，但是计算机7也可以同时分时读取每一路视频的信号，低速的处理所有视频信号。

(二)利用摄像机阵列对虹膜进行识别的方法

此种方法专门针对采用多个摄像机组成的阵列装置。摄像机阵列1由于有若干个摄像机构成，所以视频数据流非常大，不可能用一台普通的计算机全部处理。我们采取如下方式进行，流程图如图4：

步骤M1：首先启动摄像机阵列1；其中主摄像机从宽视角模式变换为窄视角模式，其他摄像机一直保持窄视角模式；系统提示人站到装置的前面的固定位置，把眼睛对准任意一个指示位置；

步骤M2：计算机循环采集每一个摄像机的图像。(即采集第1个摄像机的图像，再采集第2个的，...再采集第n个的，再采集第1个的。)从n个摄像机的数字图像序列中(例如1秒)依次各采集一幅图像；

步骤M3：在摄像机每一路信号的n幅图像中分别检测人眼，当检测到其中一个摄像机拍摄到眼睛时，开始实时采集这个摄像机的图像；

步骤M4：检测到第i幅图像中有人眼则执行步骤M5；如果没有人眼就继续定时采集，则返回步骤M2；

步骤M5：如果第i幅图像中检测到人眼，则从一个摄像机变到另一个摄像机，则变换采集对象，连续采集多幅图像；

步骤M6：当实时处理第i个摄像机的序列图像时，判断每一幅图像的图像离焦度和运动模糊程度，达到清晰标准时，对该图像进行虹膜识别或注册；

步骤M7：对摄像机采集的图像序列中的图像质量进行判断和虹膜识别；如果识别成功，则执行步骤M7提示识别成功则，如果识别失败，则返回步骤M5继续进行检测；

步骤M8：当超出一规定时间不能通过则提示识别失败，则回到步骤5，规定时间例如为3秒或5秒或10秒或15秒或30秒，其余超出时间不详细赘述。

其中，在步骤M2中，计算机循环采集每一个摄像机的图像。(即采集第1个摄像机的图像，再采集第2个的，...再采集第n个的，再采集第1个的。)这样可以保证采集到每个摄像机中的图像，而又不会漏检某一摄像机中捕捉的信号，因此有效的利用计算机的带宽，充分发挥多个摄像机在大范围获取图像的优势。

在步骤M3～M5中，采用的人脸检测和人眼检测的方法是利用人脸检测分类器和人眼检测分类器进行分类；分类器是基于哈尔小波(Haar-like)特征级连特征分类器，由机器学习算法(Adaboost)生成。

在步骤M6中，虹膜和人脸识别、注册的方法是基于已有的专利技术。虹膜识别方法一般由图像预处理、虹膜定位、图像归一化、特征提取、特征比对/注册等步骤构成。人脸识别方法也一般由图像预处理、人脸归一化、特征提取、特征比对/注册等步骤构成。

本发明设计了一种在基于多个一体化摄像机组成的摄像机阵列的装置，该装置可以灵活安装，在大范围内拍摄到虹膜图像，进行虹膜识别，并能够利用镜子的反馈让用户方便的找到自己的位置，增加了虹膜识别的易用程度。

另一方面，利用摄像机阵列装置可以同时实现人脸识别和虹膜识别的多生物特征识别，并根据需要把这几种技术结合起来，扩大了生物特征识别的应用范围，用于安全技术领域。

实施例1：应用于远距离的虹膜识别

本发明装置的基本用途是1米远左右的虹膜识别，使用过程如下：用户站在上述发明设备前面大约1米左右的位置，自然站立，会发现有很多的指示点；用户根据自己的身高和位置让自己的眼睛对准镜子任意一个指示点，如图1中位置9。这时镜子后面的一体化摄像机阵列开始自动对焦，自动拍摄到景深范围内的虹膜图像。此人在此过程中可以自然站立，不需要左右移动眼睛，也不需要前后移动，而只需将自己的眼睛对准其中一个指示点即可完成识别。

实施例2：应用于“虹膜-人脸”多模态生物特征识别

利用摄像机阵列设备可以进行虹膜识别，也可以控制摄像机变焦到宽视角进行人脸识别，构成“虹膜-人脸”的多模态生物特征识别系统。

使用过程如下，当人在远离设备时，摄像机阵列的主摄像机拍摄到人脸图像；当人靠近时，需要将自己的脸部对准小镜子，摄像机阵列拍摄到虹膜图像；之后系统根据虹膜-人脸的多模态特征共同决定识别结果。

图5为各个摄像机的拍摄范围图：C1～C5为组成摄像机阵列1的各个摄像机，其中C3为主摄像机。当人在远距离P1时，摄像机C3变焦到宽视角，用来不断拍摄到人脸图像，当检测到人脸时进行人脸识别；当判断人在近距离P2时，摄像机阵列1打开，并把所有摄像机变焦到窄视角，利用摄像机阵列1拍摄虹膜图像。其中在一个摄像机C2的图像序列中检测到眼睛图像时，计算机加速采集来自摄像机C2的信号。当人的位置变化到P3时，摄像机C3监测到的信号中检测到人眼，则计算机加速采集C3路信号。拍摄的人脸图像和虹膜图像用于“虹膜-人脸”多模态生物特征识别。

虹膜识别-人脸识别融合和结果决策方法可以有多种方式，这些方式可以是虹膜识别主导、人脸识别辅助的方式；也可以是人脸识别、虹膜识别顺序识别的方式；或者是虹膜-人脸特征层融合，综合决定识别结果的方式。决策方法如下所述：

图6(a)图为虹膜识别主导、人脸识别辅助的方式如下步骤：

步骤S1-1对人脸进行远距离识别，如果在此情况下可以通过人脸识别，则执行步骤S1-4，提示人脸识别通过；如果没通过人脸识别，则执行步骤S1-2；

步骤S1-2：系提示人到近处进行虹膜识别；

步骤S1-3：基于摄像机阵列进行虹膜识别，

如果识别结果成功，则执行步骤S1-4，如果不成功，则执行步骤S1-3，继续进行虹膜识别。

图6(b)图为人脸识别、虹膜识别顺序识别的方式，如下步骤：

步骤S2-1：对人脸进行远距离识别，如果在此情况下识别不通过，则继续对人脸进行识别；如果识别成功，执行步骤S2-2；

步骤S2-2：在通过人脸识别之后，系统提示人到近处进行虹膜识别；

步骤S2-3：基于近处的摄像机阵列进行虹膜识别；如果识别结果成功，则执行步骤S2-4，如果识别结果不成功，则执行步骤S2-3继续进行虹膜识别；

步骤S2-4：提示识别成功。

图6(c)图为虹膜-人脸特征层融合，综合决定的方式，如下步骤：

步骤S3-1：提示人直接走到近距离镜子前面；

步骤S3-2：近距离获取清晰的虹膜图像；

步骤S3-3：近距获取人脸图像；

步骤S3-4：对采集到的人脸图像和虹膜图像进行图像层、特征层或决策层的融合识别(融合识别算法不属于本专利保护内容)，如果识别成功，执行步骤S3-5，如果不成功，则执行步骤S3-2和步骤S3-3继续采集图像进行识别；

步骤S3-5：提示识别认证通过。

实施例3：生物特征识别和安全监控的结合

我们可以利用摄像机阵列设备同时实现生物特征识别和安全监控。在识别模式下，系统提示人必须靠近装置进行虹膜识别或人脸识别；在监控模式下，摄像机阵列中的主摄像机变焦到最宽视角，计算机将其视频信号记录下来，作为监控录像；在识别模式下，用声音指引人移动到镜子前面，利用窄视角摄像机对人进行识别；识别模式和监控模式可以根据不同情况进行切换。

把虹膜识别-人脸识别-视频监控几种技术结合起来。结合的办法有许多种：a)在人进行虹膜识别或人脸识别的时候，如果多次尝试不成功，可以用摄像机将视频记录起来，已备后用。b)在正常情况下，只用于视频监控，而当人需要进门或进行某项操作时，自动提示人到正确的位置进行虹膜识别。

图7为一个应用于无人值守的“生物特征识别-视频监控”系统例子。在一个房间或仓库中，设备D工作于宽视角的安全监控模式；当视频信号中有人员进入时，利用图像处理技术进行检测，如果此人A1为正常通行，则不进行任何处理；如果此人A2具有异常情况，例如接近仓库内货物或其他不安全行为，则记录下当前视频；同时设备D提示此人必须靠近摄像机阵列设备进行身份认证A2’，如果人员身份认证为受信任对象，则消除异常行为记录；否则记录下视频，并进行报警等处理。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种基于摄像机阵列的虹膜识别装置，其特征在于：该装置包括如下结构：

具有支架结构，用于支撑和排布摄像机阵列；

摄像机阵列安装支架结构上，所述摄像机阵列由多个摄像机组成；

在摄像机阵列前方放置的用于对准的指示单元；

在摄像机阵列两旁放置的光源；

摄像机阵列的视频线与多路图像采集卡连接；

计算机与多路图像采集卡连接，计算机用于处理摄像机的图像和特征识别。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述摄像机阵列由多个一体化摄像机组成，具有变焦功能，并能切换到宽视角和窄视角，用于分别拍摄远处和近处的物体。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述一体化摄像机具有对焦功能，在60厘米至100厘米较大景深范围内进行自动对焦，拍摄虹膜图像。

4.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述一体化摄像机具有标准的RS-485接口用来程控变焦和对焦。

5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述摄像机阵列中的多个摄像机的放置位置和排布为正方形排布、或为竖条形排布、或为圆形、三角形、不规则形状的排布；

摄像机阵列的排布方式根据不同需求来决定，不同的排布方式使得摄像机阵列覆盖不同高度、不同范围的区域。

6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述指示单元由在支架面板放置的一面镜子和镜子上的标注指示部组成；摄像机阵列的摄像机与镜子上标注指示部的指示位置的一面接触。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述镜子由反射可见光、透红外光的玻璃材料构成，镜子能够反射人的脸部图像，使人看不到玻璃的另一侧，而使支架结构里面的摄像机阵列则能够看到近红外光的图像和部分可见光的图像。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述标注指示部标注有多个指示位置，多个指示位置与摄像机阵列的拍摄区域相对应；当人的眼睛对准这些指示位置时，摄像机捕捉人的眼睛图像；

在识别时，人首先通过镜子看到自己全身的镜像，然后靠近设备让自己的眼睛对准任意一个指示位置。

9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述多路图像采集卡用于多路视频信号的传输和处理，首先使用多路图像采集卡将视频信号进行转换成数字信号，然后通过PCI总线将序列数字图像传输到计算机进行处理；

计算机根据需要处理其中一路或几路视频信号；如果多路视频信号的传输数据量超出带宽限制范围，则分时读取多路信号。

10.一种利用摄像机阵列对虹膜进行识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤M1：系统启动摄像机阵列并开启自动对焦功能；系统通过提示让人站到装置的前面的固定位置，把眼睛对准其中一个摄像机；

步骤M2：计算机循环采集每个摄像机的图像；

步骤M3：在摄像机每一路信号的图像中进行人眼检测；

步骤M4：判断是否检测到人眼图像，如果检测到人眼进行步骤M5；如果没有检测到人眼就继续定时采集，则返回步骤M2；

步骤M5：当第i路摄像机检测到人眼图像时，从第i个摄像机连续采集多幅序列图像；

步骤M6：当实时处理第i个摄像机的序列图像时，判断每一幅图像的图像离焦度和运动模糊程度，达到清晰标准时，对该图像进行虹膜识别或注册；

步骤M7：对摄像机采集的图像序列中的图像质量进行判断和虹膜识别；如果虹膜识别成功，则执行步骤M7，提示虹膜识别成功，如果虹膜识别失败，则返回步骤M5继续进行检测；

步骤M8：当连续虹膜识别超过一定时间，虹膜识别没有成功则回到步骤5，并提示识别失败。

11.一种对多模态生物特征进行识别的方法，其特征在于，利用于摄像机阵列的远距离虹膜识别装置，包括如下步骤：

步骤81：把摄像机阵列中的一个摄像机变焦到宽视角，不断拍摄人脸图像；

步骤82：把所有摄像机变焦至最窄视角，用摄像机阵列中的一个或多个摄像机拍摄虹膜图像；

步骤83：对人脸图像进行人脸识别，对虹膜图像进行虹膜识别，或对人脸图像和虹膜图像联合进行虹膜-人脸模态生物特征进行识别。

12.根据权利要求11所述多模态生物特征识别的方法，其特征在于，还包括对所述虹膜识别和人脸识别的结果融合，包括如下模式：

a)对人脸进行识别，如果人脸识别成功，不需要再进行人眼虹膜识别；如果人脸识别不成功，装置中的系统指示人靠近镜子对人眼虹膜进行识别，虹膜成功则可通过；

b)对人脸进行识别，如果人脸识别成功，必须再进行虹膜识别；只有人脸识别和虹膜识别都成功，才能够通过识别，否则不成功；

c)把人脸图像和虹膜图像进行图像融合或特征融合，共同决策识别结果。

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