CN107451531A - 虹膜识别方法和电子装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种红外光源的虹膜识别方法和电子装置。电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头。虹膜识别方法包括步骤：通过可见光摄像头采集人脸图像；通过红外摄像头采集虹膜图像；根据人脸图像获取虹膜颜色；和根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值。本发明实施方式的虹膜识别方法和电子装置，通过可见光摄像头与虹膜识别模组的配合，在虹膜识别时通过可见光摄像头获取虹膜颜色信息，并根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值，针对不同人种的用户，进行不同调整，一方面增加了虹膜识别模组的适用性，另一方面提高了虹膜识别的效率。

Description

虹膜识别方法和电子装置
技术领域
本发明涉及电子装置领域，尤其涉及一种虹膜识别方法和电子装置。
背景技术
虹膜识别一般需要红外光源辅助虹膜摄像头获取清晰的虹膜图像，由于不同人种虹膜颜色不同，适用的红外光源的波长不同，采用单一波长的红外光源适用性较差。
发明内容
本发明的实施方式提供一种红外光源的虹膜识别方法和电子装置。
本发明实施方式的虹膜识别方法，用于电子装置，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述虹膜识别方法包括以下步骤：
通过所述可见光摄像头采集人脸图像；
通过所述红外摄像头采集虹膜图像；
根据所述人脸图像获取虹膜颜色；和
根据所述虹膜颜色调整所述虹膜图像的灰度值。
本发明实施方式的电子装置，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述电子装置还包括处理器，所述可见光摄像头用于采集人脸图像，所述红外摄像头用于采集虹膜图像，所述处理器用于：
根据所述人脸图像获取虹膜颜色；和
根据所述虹膜颜色调整所述虹膜图像的灰度值。
本发明实施方式的电子装置，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述电子装置还包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可执行程序代码，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行所述的虹膜识别方法。
本发明实施方式的计算机可读存储介质，具有存储于其中的指令，当电子装置的处理器执行所述指令时，所述电子装置执行所述的虹膜识别方法。
本发明实施方式的红外光源的虹膜识别方法和电子装置，通过可见光摄像头与虹膜识别模组的配合，在虹膜识别时通过可见光摄像头获取虹膜颜色信息，并根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值，针对不同人种的用户，进行不同调整，一方面增加了虹膜识别模组的适用性，另一方面提高了虹膜识别的效率。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图2是本发明实施方式的电子装置的结构示意图。
图3是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图4是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
图5是本发明某些实施方式的虹膜识别方法的流程示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明的实施方式，而不能理解为对本发明的实施方式的限制。
请参阅图1和图2，本发明实施方式的虹膜识别方法，包括以下步骤：
S10：通过可见光摄像头采集人脸图像；
S20：通过红外摄像头采集虹膜图像；
S30：根据人脸图像获取虹膜颜色；和
S40：根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值。
本发明实施方式的电子装置1000，电子装置1000包括虹膜识别模组100、可见光摄像头200和处理器300。虹膜识别模组100包括红外光源10和红外摄像头20。作为例子，本发明实施方式的虹膜识别方法，可以由本发明实施方式的电子装置1000实现，并应用于电子装置1000。
其中步骤S10可以由可见光摄像头10实现，步骤S20可以由红外摄像头20实现，步骤S30和步骤S40可以由处理器300实现。也即是说，可见光摄像头200用于采集人脸图像，红外摄像头20用于采集虹膜图像，处理器300用于处理人脸图像以获取虹膜颜色；并根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值。
红外摄像头20用于接收作为有效光源的红外光源10发射的红外光在虹膜的反射光线以形成虹膜图像。红外光源10的照明范围、红外摄像头20的视场和可见光摄像头200的视场至少部分重叠。
可以理解，红外摄像头20和可见光摄像头200用于采集人眼的相关图像，而红外光源10则用于在虹膜识别时提供必要的红外光。因此，红外光源10的照明范围、红外摄像头20的视场和可见光摄像头200的视场应至少部分重叠从而实现虹膜识别的必要步骤。
可以理解，红外摄像头20的图像传感器覆盖有红外滤光片，只能够使红外光透过而成灰度图像，然而获取虹膜颜色需要通过处理彩色图像实现。因此，需要配合可见光摄像头200。可见光摄像头200也即是传统的具有RGB滤光片的摄像头，一般地，可以是电子装置1000的前置摄像头。
随着信息安全重要性的提升，越来越多的消费电子设备中对信息进行加密以保护用户的个人信息安全，并在通过相应的验证方式获得获取相应信息与操作的权限。验证方式通常包括有字符密码、图案密码等文字图案密码，然而这种密码通常容易破解，从而使得加密失效。此外，部分电子设备如手机、平板电脑等还提供指纹作为加密方式，用户通过指纹识别进行验证，指纹虽然具有较强的差异性，但易于被他人窃取并制作成如指模等假指纹进行验证，同样不利于信息的安全。在这种情况下，虹膜识别技术作为一种安全性更高的验证方式开始被一些电子设备所采用。
虹膜识别是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定用户身份，虹膜信息具有唯一性，并且不易复制，安全性较高。
虹膜识别一般需要经过虹膜图像获取、虹膜图像处理以及虹膜图像识别的过程。
在虹膜图像获取的过程中，需要由专门的虹膜识别模组进行采集，一般地，虹膜识别模组包括摄像头以及光源，其中为保护人眼安全以及获取纹理丰富的虹膜图像，光源选择红外光，相应地，摄像头选择红外摄像头。
不同人种的虹膜颜色通常不同，例如欧美白种人的虹膜颜色通常是蓝绿色，而亚洲的黄种人的虹膜颜色通常是黑色。不同颜色的虹膜对同一工作波长的响应效率及采集的虹膜图像的效果均是不同的，例如对于蓝绿色的虹膜采用700nm波长的可见光也可获取虹膜图像，然而对于黑色的虹膜来说，则无法成像。
可以理解，当虹膜识别模组中仅设置单一工作波长的红外光源时，通常需折中选择，在一些实施例中，红外光源的工作波长为810nm,以兼容不同虹膜颜色的用户进行虹膜识别。采用810nm的红外光对于黑色虹膜来是说，所成虹膜图像可用于虹膜识别，而该波长的红外光对于蓝绿色的眼睛来说，所成的虹膜图像中，虹膜的纹理特征较为模糊，直接采集该图像进行虹膜识别成功率较低。
本发明实施方式的虹膜识别方法，针对不同颜色的虹膜图像调整对应的虹膜图像的灰度值，例如，对于蓝绿色的眼睛，可以较大增幅提高虹膜图像的灰度值，例如可以提高20％，从而增加图像对比度，以便于虹膜识别。对于黑色的眼睛，可以较小增幅提高虹膜图像的灰度值，或保持当前灰度值不变。针对虹膜图像的灰度值调整策略可在电子装置出厂时预置，也可在相关设置中，根据用户输入设定并保存，以在使用时进行调取。
在一些示例中，在设置灰度值增益时，可根据系统提示逐渐提高增益值，直至提升灰度值后的虹膜图像可以用于虹膜识别。
虹膜识别过程中，首先进行虹膜定位，可以通过提取虹膜的内边界和外边界实现对虹膜的定位。其中，内边界的提取是通过计算出整幅虹膜图像的灰度直方图，由于灰度直方图有两个主要峰值，第一个峰值对应的是瞳孔区域灰度集中的范围，第二个峰值对应的是虹膜区域灰度集中的范围，因此，在第一个峰值的右侧选取一个二值化阈值并对虹膜图像进行二值化处理后即可分离出瞳孔以提取到内圆边界。外圆边界的提取可以采用Hough变换的方法。首先使用Canny算子对虹膜图像进行边缘提取，然后采用可以检测具有待定形状物体的Hough变换确定虹膜的边缘系数以提取外圆边界。确定内外圆边界后即可确定环状虹膜所在位置。随后，对定位后的虹膜进行归一化及图像增强处理。其中，归一化处理是通过某种映射(如极化坐标)将不同尺寸的虹膜纹理转化成固定大小的区域，从而消除平移、旋转、缩放对虹膜识别的影响。图像增强处理是通过局部直方图均衡化，即通过点运算使定位后的环状虹膜图像转换为在每一灰度级上均有相同像素点输出的图像，从而改善由于光照不均匀造成的归一化后的图像对比度低的问题。随后，对归一化及图像增强处理后的虹膜图像进行特征提取及编码。具体地，可采用小波变换对虹膜图像进行特征提取。2DGabor函数通过缩放、旋转和平移可以形成一组自相似的小波。将2D Gabor函数与虹膜图像的像素相乘和积分可产生一系列小波系数，从而提取图像纹理即虹膜特征信息。编码指的是对小波系数进行过零编码以得到一系列二进制编码数值。最后将特征提取及编码后的虹膜特征信息与预存的虹膜特征信息进行比较，具体地，将虹膜图像的特征编码与预存的虹膜特征信息的特征编码逐一匹配从而判断是否为相同虹膜。特征编码的匹配可采用海明距匹配算法：其中，Ai、Bi分别表示虹膜图像的特征编码的第i位码及预存的虹膜特征信息的特征编码的第i位码，L为特征编码的长度。对Ai和Bi进行异或处理后，得到的HD的值越小，虹膜图像的特征编码与预存的虹膜特征信息的特征编码的匹配度越高。如此，即可判断虹膜特征信息与预存的虹膜特征信息之间是否匹配，在匹配时即视为虹膜识别成功。
如此，可根据用户虹膜的颜色，选择与虹膜颜色相匹配的虹膜图像灰度值调整策略，从而获取效果更加的虹膜图像以进行虹膜识别。
通过可见光摄像头200对用户人脸成像，对人脸图像进行处理获取虹膜颜色，进而根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值以进行虹膜识别。
综上所述，本发明实施方式的红外光源的虹膜识别方法和电子装置1000，通过可见光摄像头200与虹膜识别模组100的配合，在虹膜识别时通过可见光摄像头获取虹膜颜色信息，并根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值，针对不同人种的用户，进行不同调整，一方面增加了虹膜识别模组100的适用性，另一方面提高了虹膜识别的效率。
在某些实施方式中，电子装置1000包括手机、平板电脑、智能穿戴设备以及智能家居设备等。
在某些实施方式中，步骤S10包括步骤：
关闭或保持关闭红外识别模组；和
启动可见光摄像头。
在某些实施方式中，关闭或保持关闭红外识别模组和启动可见光摄像头的步骤可以由处理器300实现。也即是说，处理器300用于关闭或保持关闭红外识别模组100并启动可见光摄像头200。
可以理解，由于红外识别模组100无法用于进行虹膜颜色信息的获取，并且红外设别模组100功耗较高。因此，在未确定虹膜图像的灰度调整策略时，可先关闭或保持关闭红外识别模组100。例如，若虹膜识别模组100处于开启状态，则控制红外光源10或红外摄像头20中处于开启状态的部件关闭。若虹膜识别模组100处于关闭状态则保持关闭状态。
同时，启动可见光摄像头200以进行人脸图像的采集。
如此，可控制用于进行虹膜识别的各个组件有序地开启和关闭，同时也能节省红外光源持续开启的所带来的高功耗。
在某些实施方式中，步骤S30包括以下步骤：
处理人脸图像以识别虹膜；和
处理人脸图像以得到虹膜颜色。
在某些实施方式中，处理人脸图像以识别虹膜和处理人脸图像以得到虹膜颜色的步骤可以由处理器300实现。或者说，处理器300用于处理人脸图像以识别虹膜并处理人脸图像以得到虹膜颜色。
具体地，虹膜是一种环状薄膜，虹膜位于眼球中层，在巩膜和瞳孔之间。处理图像时，可通过特征点等信息确定人脸图像中的眼球位置，进而识别虹膜的颜色。当确定虹膜的颜色后，根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值。
请参阅图3，在某些实施方式中，步骤S30包括以下步骤：
根据人脸图像识别人脸肤色；和
根据人脸肤色确定虹膜颜色。
在某些实施方式中，根据人脸图像识别人脸肤色和根据人脸肤色确定虹膜颜色的步骤可以由处理器300实现。或者说，处理器300用于根据人脸图像识别人脸肤色并根据人脸肤色确定虹膜颜色。
具体地，由人脸肤色可以确定人种信息，确定的人种其虹膜颜色可确定并基本相同，因此，可以通过人脸肤色来确定虹膜颜色进而确定灰度值的调整策略。
肤色一般可包括白色，黄色及黑色等。肤色为白色时对应的瞳孔颜色通常是蓝绿色，而皮肤为黄色或黑色时对应的虹膜颜色通常为褐色或黑色。
在这样的实施方式中，步骤S40包括以下步骤：
建立虹膜颜色与灰度值调整策略的匹配关系；
根据虹膜颜色和匹配关系调整虹膜图像的灰度值。
在某些实施方式中，根据虹膜颜色和匹配关系调整虹膜图像的灰度值的步骤可以由处理器300实现。或者说，处理器300用于根据虹膜颜色和匹配关系调整虹膜图像的灰度值。
电子装置1000出厂前可预置包括多个预存颜色和灰度值调整策略的匹配关系。
颜色可以是颜色范围而非某一确定的颜色，如此，颜色适用范围更广泛。
对应关系中的颜色可根据对虹膜颜色的统计确定，例如一般可包括蓝绿色，褐色及黑色等。预存的灰度值调整策略也即是对于预存的虹膜颜色进行虹膜图像灰度值调整后虹膜识别效果较佳的灰度值增益。
在操作中，当通过可见光摄像头获取虹膜的颜色或根据人脸肤色确定虹膜颜色后，查询该匹配关系，确定与所获取的虹膜的颜色相对应的预存颜色，进而根据预存颜色确定对应的虹膜图像灰度值调整策略，以对采集的虹膜图像进行灰度值调整。
在某些实施方式中，步骤S40还包括步骤：
关闭可见光摄像头。
在某些实施方式中，关闭可见光摄像头的步骤可以由处理器300实现。或者说，处理器300用于关闭可见光摄像头200。
请参阅图4，在某些实施方式中，步骤S40包括：
当虹膜颜色为蓝色或绿色时，提高虹膜图像的灰度值。
请参阅图5，在某些实施方式中，步骤S40包括：
当虹膜颜色为黑色时，保持虹膜图像的灰度值不变。
在某些实施方式中，在虹膜颜色为蓝色或绿色时提高虹膜图像的灰度值的步骤和在虹膜颜色为黑色时保持虹膜图像的灰度值不变的步骤可以由处理器300实现。
或者说，处理器300用于在虹膜颜色为蓝色或绿色时提高虹膜图像的灰度值，以及在虹膜颜色为黑色时保持虹膜图像的灰度值不变。
可以理解，在使用工作波长为810nm的红外光源时，对于黑色的虹膜，所成虹膜图像可基本满足虹膜识别需求，而对于蓝色或绿色的虹膜，所成虹膜图像对比度较差，纹理较为模糊，提高灰度值，增加对比度可以有效提高虹膜识别的成功率。
可以理解，可见光摄像头200的功耗较高，长时间持续开启，一来电能消耗较大，二来发热量较大，可能影响元件的寿命。并且可见光摄像头只用于采集颜色信息以获取虹膜颜色，在虹膜识别的过程中可以关闭。
在某些实施方式中，虹膜识别模组100通常用于对当前使用电子装置1000的用户的身份进行识别，因此虹膜识别模组100通常前置，也即是设置在电子装置1000的前面板，例如设置于前面板顶端。可以理解地，虹膜识别模组100和可见光摄像头200设置在电子装置1000的壳体内并自前面板露出。
本发明实施方式的电子装置包括壳体、处理器、存储器、电路板、电源电路、虹膜识别模组和可见光摄像头。其中，虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头。电路板安置在壳体围成的空间内部，处理器和存储器设置在电路板上。电源电路用于为电子装置的各个电路或器件供电。存储器用于存储可执行程序代码。处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序以实现上述的本发明任一实施方式的虹膜识别方法。在此过程中，可见光摄像头用于采集人脸图像，红外摄像头用于采集虹膜图像，处理器用于执行以下步骤：
根据人脸图像获取虹膜颜色；和
根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值。
在某些实施方式中，处理器用于执行以下步骤：
根据人脸图像得到人脸肤色；和
根据人脸肤色确定虹膜颜色。
在某些实施方式中，处理器用于执行以下步骤：
在虹膜颜色为蓝色或绿色时提高虹膜图像的灰度值。
在某些实施方式中，处理器用于执行以下步骤：
在虹膜颜色为黑色时保持虹膜图像的灰度值不变。
需要说明的是，前述对虹膜识别方法和电子装置1000的解释说明也适用于本发明实施方式的电子装置，此处不再赘述。
本发明实施方式的计算机可读存储介质，具有存储于其中的指令，当电子装置的处理器执行指令时，电子装置执行本发明实施方式的虹膜识别方法，前述对虹膜识别方法和电子装置1000的解释说明也适用于本发明实施方式的计算机可读存储介质，此处不再赘述。
综上所述，本发明实施方式的电子装置和计算机可读存储介质，通过可见光摄像头与虹膜识别模组的配合，在虹膜识别时通过可见光摄像头获取虹膜颜色信息，并根据虹膜颜色调整虹膜图像的灰度值，针对不同人种的用户，进行不同调整，一方面增加了虹膜识别模组的适用性，另一方面提高了虹膜识别的效率。
在本发明的实施方式的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明的实施方式和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的实施方式的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的实施方式的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明的实施方式的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明的实施方式中的具体含义。
在本发明的实施方式中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
上文的公开提供了许多不同的实施方式或例子用来实现本发明的实施方式的不同结构。为了简化本发明的实施方式的公开，上文中对特定例子的部件和设置进行描述。当然，它们仅仅为示例，并且目的不在于限制本发明。此外，本发明的实施方式可以在不同例子中重复参考数字和/或参考字母，这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施方式和/或设置之间的关系。此外，本发明的实施方式提供了的各种特定的工艺和材料的例子，但是本领域普通技术人员可以意识到其他工艺的应用和/或其他材料的使用。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的实施方式的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种虹膜识别方法，用于电子装置，其特征在于，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述虹膜识别方法包括以下步骤：
通过所述可见光摄像头采集人脸图像；
通过所述红外摄像头采集虹膜图像；
根据所述人脸图像获取虹膜颜色；和
根据所述虹膜颜色调整所述虹膜图像的灰度值。
2.如权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸图像获取虹膜颜色的步骤包括以下步骤：
根据所述人脸图像得到人脸肤色；和
根据所述人脸肤色确定所述虹膜颜色。
3.如权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述红外光源的工作波长为810nm。
4.如权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述根据所述虹膜颜色调整所述红外摄像头采集的虹膜图像的灰度值的步骤包括：
当所述虹膜颜色为蓝色或绿色时，提高所述虹膜图像的灰度值。
5.如权利要求1所述的虹膜识别方法，其特征在于，所述根据所述虹膜颜色调整所述红外摄像头采集的虹膜图像的灰度值的步骤包括：
当所述虹膜颜色为黑色时，保持所述虹膜图像的灰度值不变。
6.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述电子装置还包括处理器，所述可见光摄像头用于采集人脸图像，所述红外摄像头用于采集虹膜图像，所述处理器用于：
根据所述人脸图像获取虹膜颜色；和
根据所述虹膜颜色调整所述虹膜图像的灰度值。
7.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述红外识别模组包括红外摄像头，所述红外光源的照明范围、所述红外摄像头的视场和所述可见光摄像头的视场至少部分重叠。
8.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于：
根据所述人脸图像得到人脸肤色；和
根据所述人脸肤色确定所述虹膜颜色。
9.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于：
当所述虹膜颜色为蓝色或绿色时提高所述虹膜图像的灰度值。
10.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述处理器用于：
当所述虹膜颜色为黑色时保持所述虹膜图像的灰度值不变。
11.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括虹膜识别模组和可见光摄像头，所述虹膜识别模组包括红外光源和红外摄像头，所述电子装置还包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可执行程序代码，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行权利要求1至5中任意一项所述的虹膜识别方法。
12.一种计算机可读存储介质，具有存储于其中的指令，当电子装置的处理器执行所述指令时，所述电子装置执行权利要求1至5中任意一项所述的虹膜识别方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109472902A (zh) * 2018-11-13 2019-03-15 北京无线电计量测试研究所 一种智能车库门的虹膜识别系统及其识别方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2910150A1 (fr) * 2006-12-15 2008-06-20 Sagem Defense Securite Procede et installation de capture d'iris avec detection prealable de couleur.
CN103477351A (zh) * 2011-02-17 2013-12-25 眼锁股份有限公司 用于采用单个传感器采集场景图像和虹膜图像的高效方法和系统
US9131141B2 (en) * 2008-05-12 2015-09-08 Sri International Image sensor with integrated region of interest calculation for iris capture, autofocus, and gain control
US9396394B1 (en) * 2014-09-25 2016-07-19 Amazon Technologies, Inc. Iris image data processing for template iris pattern generation

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2910150A1 (fr) * 2006-12-15 2008-06-20 Sagem Defense Securite Procede et installation de capture d'iris avec detection prealable de couleur.
US9131141B2 (en) * 2008-05-12 2015-09-08 Sri International Image sensor with integrated region of interest calculation for iris capture, autofocus, and gain control
CN103477351A (zh) * 2011-02-17 2013-12-25 眼锁股份有限公司 用于采用单个传感器采集场景图像和虹膜图像的高效方法和系统
US9396394B1 (en) * 2014-09-25 2016-07-19 Amazon Technologies, Inc. Iris image data processing for template iris pattern generation

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ATILEARN KRAITONG ETAL.: "A Box-counting Fractal Dimension for Feature Extraction in Iris Recognition", 《2011 INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INTELLIGENT SIGNAL PROCESSING AND COMMUNICATION SYSTEMS (ISPACS)》 *
杜培军等: "《遥感科学与发展》", 28 February 2007 *
林喜: "虹膜识别算法的设计及系统软硬件的改进", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109472902A (zh) * 2018-11-13 2019-03-15 北京无线电计量测试研究所 一种智能车库门的虹膜识别系统及其识别方法

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