CN109934087A - 基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法 - Google Patents

Abstract

本发明所涉及一种基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，流程为：先将动物眼睛置于同一水平光轴线上虹膜识别设备的另一端，利用虹膜拍摄相机拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法将在动物眼睛图像图片中提取划分瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域以及所述区域的轮廓，根据图像处理算法计算出瞳孔区域的参考点O，再利用偏心评价函数原理计算出来共同中心点，取最小数值的那一张动物眼睛图像图片为最终虹膜录入或识别的那一张图片，录入到被指定数据库内部。在此过程中，避免了现有操作者很难拍摄到符合录入和识别调节要求的虹膜图像信息的现象发生，缩短了录入和识别所消耗时间，达到提高虹膜图像信息录入和识别效率目的。

Description

基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法

【技术领域】

本发明涉及一种虹膜识别技术域，尤其特别是指一种基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法。

【背景技术】

随着消费者的生活水平不断提高，使得休闲娱乐已经成为广泛消费者生活中一部分。然而，由于宠物能够给宠物主人带来无穷欢乐，使得宠物娱乐已经成为广大消费者休闲娱乐中一部分。与此同时，宠物越来越普遍。然而，由于长期以来宠物缺乏有效的监管手段，随之而来给监管部门、宠物主人及居民生活都带了一定的压力。一方面，家养犬走失和遗弃现象大量增加，流浪动物惊扰甚至攻击市民，存在传播致命狂犬病等传染性疾病的巨大风险，从而使得宠物监管成为困扰城市卫生、安全、交通秩序与环境管理的一大难题，严重威胁了社会公众利益和城市建设，已经成为了影响和谐社会建设的潜在因素。另一方面，宠物走失或被盗给宠物主人及其家庭带来了巨大的心灵创伤，特别是小孩和孤寡老人，长时间内都难以摆脱其阴影。部分宠物主人不惜花费大量时间和金钱寻找走失的宠物，流浪宠物救助机构和城管部门面对失宠物，却因为缺乏有效信息核对及宠物身份识别手段，无法及时通知宠物主人。为了解决此社会问题而需要建立宠物信息管理系统，而宠物身份识别是该信息管理系统的关键问题。由于所述生物技术特征识别具有安全性好、无伤害的优点，具有唯一性，稳定性，所以被广泛消费者和宠物主人所接受。生物技术特征识别是指利用人或动物的生理特征或行为特征实现身份鉴定。生物技术特征识别技术主要包括脸部识别、指纹识别、静脉识别、虹膜识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别等。由于虹膜识别技术具有极高的准确率和防伪性、稳定性，同时也是可采集性以及非侵犯性的可靠生物技术特性，所以使得虹膜识别技术已经被全球范围内业界人士的重视以及迅速广泛发展应用。为了方便广大消费者对宠物管理，随后出现一种基于虹膜识别的动物管理系统。该动物管理系统包括虹膜采集手持机端，以及与虹膜采集手持机端通过无线通信方式实时连接或数据交换的云端服务器。所述虹膜采集手持机端包括采集模块，无线通信模块，处理器，照明模块，以及输出或输入模块。所述采集模块从宠物眼睛处采集虹膜图形信息，传送到处理器内部经过处理之后，通过无线通信模块传送到云端服务器内部，而云端服务器对新接收的虹膜图形信息与已经储存于云端服务器内部的虹膜图形信息进行比较分析，若两者虹膜图像信息一致，则通过输入或输出模块将所述新采集的虹膜图形信息进行更新或修改等手续，以便后续使用。在所述采集模块采集过程中，由于所述被拍摄的动物天生具有好动性,动物头脑转动比较灵活不容易控制，使得操作者很难控制被拍摄动物眼睛与相机光轴线相互垂直那一刻按下快门而拍摄到满足录入和识别调节的虹膜图像信息，而导致被识别的动物眼睛的虹膜图像信息录入和识别效率比较低。

【发明内容】

有鉴于此，本发明所要解决的技术问题是提供一种能够提高被识别宠物的虹膜图像信息录入和识别效率的基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法。

为此解决上述技术问题，本发明中的技术方案所采用一种基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，其包括被识别的动物眼睛，以及虹膜识别设备；所述虹膜识别设备包括光轴线；先将虹膜识别设备沿着光轴线正垂直方向，正对准被识别的动物眼睛拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法将在所述的动物眼睛图像图片中提取划分瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域，再通过图像处理算法获得瞳孔区域的轮廓圆，再通过所述轮廓圆计算出中心点，该中心点为参考点O,以参考点O为中心建立XY轴坐标，并与虹膜区域，眼脸区域分别相交形成多个相交点，再根据多个相交点坐标数值，利用偏心评价函数原理计算出三个区域内所述参考点O偏移量T数值，以参考点O偏移量T数值最小值为共同中心点，即实现可录入识别的目的。

进一步限定，先将被识别的动物眼睛与虹膜识别设备分别置于同一水平线上两端，所述水平线与光轴线相互重合；利用虹膜拍摄相机拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法在动物眼睛图像图片中提取划分为瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域，并提取所述区域的轮廓。

接着，根据图像处理算法获取的坐标参数，计算出瞳孔区域内的中心点，以该中心点即为参考点O。

接着，以瞳孔区域内的参考点O为中心，以竖直方向分别向虹膜区域和眼脸区域外围两侧延伸，并与虹膜区域，眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点A、B、C、D；以水平方向分别向虹膜区域和眼脸区域外围两侧延伸，并与虹膜区域，眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点E、F、G、H。

接着，在水平方向上，根据参考点O数值与所述相交点F、G数值，计算出参考点O至虹膜区域的轮廓上交叉形成相交点F、G，在水平方向上的像素距离分别为d1,d2；根据参考点O数值与所述相交点E、H数值，计算出参考点O至眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点E、H，在水平方向上的像素距离分别为d5,d6。

接着，在竖直方向上，根据参考点O数值与所述相交点A、C数值，计算出参考点O至虹膜区域的轮廓上交叉形成相交点A、C，在竖直方向上的像素距离分别为d3,d4；根据参考点O数值与所述相交点B、D数值，计算出参考点O至眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点B、D，在水平方向上的像素距离分别为d7,d8。

接着，根据偏心评价函数原理分别计算出参考点O在虹膜区域内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T1,同理，分别计算出参考点O在眼脸区域内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T2；最后，取轴线偏移量T的数值最小的那一张动物眼睛图像图片为最终虹膜录入或识别的那一张图片，即可完成录入和识别过程。

进一步限定，所述虹膜识别设备包括虹膜拍摄相机，位于虹膜拍摄相机上方和下方位置处的红外线照明器，与虹膜拍摄相机连接的软件处理系统，以及与软件处理系统另一端连接的显示设备。

本发明的有益技术效果：因本技术方案采用先将被识别的动物眼睛置于位于同一水平光轴线上的虹膜识别设备的另一端的正垂直方向，利用所述虹膜拍摄相机拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法将在所述的动物眼睛图像图片中提取划分瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域以及所述区域的轮廓，根据图像处理算法计算出瞳孔区域的参考点O，再利用偏心评价函数原理计算出来共同中心点，取最小数值的那一张动物眼睛图像图片为最终虹膜录入或识别的那一张图片，录入到被指定数据库内部。在此过程中，避免了现有技术中操作者很难控制被拍摄的动物眼睛与相机光轴线相互垂直那一刻按下快门而导致无法拍摄到符合录入和识别调节的虹膜图像信息的现象发生，缩短了录入和识别所消耗的时间，从而达到提高被识别的动物眼睛的虹膜图像信息录入和识别效率的目的。

下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详描述。

【附图说明】

图1为本发明基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法的方框图；

图2为本发明中虹膜识别设备的结构图；

图3为本发明中动物眼睛图像图片的示意图；

图4为本发明中偏心评价函数公式的示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请参考图1至图3所示，下面结合实施例说明一种基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，其流程为：先将被识别的动物眼睛1与虹膜识别设备2分别置于同一水平线上两端，所述水平线与光轴线3相互重合；利用虹膜拍摄相机20拍摄复数张动物眼睛图像图片4，再利用图像处理算法在动物眼睛图像图片4中划分为瞳孔区域5，虹膜区域6，眼脸区域7，并提取瞳孔区域5，虹膜区域6，眼脸区域7的轮廓。

接着，根据图像处理算法获取的坐标参数，再通过图像处理算法获得瞳孔区域5的轮廓圆，再通过所述轮廓圆计算出中心点，该中心点为参考点O,以该中心点即为参考点O；接着，以瞳孔区域5内参考点O为中心，以竖直方向分别向虹膜区域6和眼脸区域7外围两侧延伸，并与虹膜区域6，眼脸区域7的轮廓上交叉形成相交点A、B、C、D；以水平方向分别向虹膜区域6和眼脸区域7外围两侧延伸，并与虹膜区域6，眼脸区域7的轮廓上交叉形成相交点E、F、G、H。

接着，在水平方向上，根据参考点O数值与所述相交点F、G数值，计算出参考点O至虹膜区域6的轮廓上交叉形成相交点F、G，在水平方向上的像素距离分别为d1,d2；根据参考点O数值与所述相交点E、H数值，计算出参考点O至眼脸区域7的轮廓上交叉形成相交点E、H，在水平方向上的像素距离分别为d5,d6。接着，在竖直方向上，根据参考点O数值与所述相交点A、C数值，计算出参考点O至虹膜区域6的轮廓上交叉形成相交点A、C，在竖直方向上的像素距离分别为d3,d4；根据参考点O数值与所述相交点B,D数值，计算出参考点O至眼脸区域7的轮廓上交叉形成相交点B、D，在水平方向上的像素距离分别为d7,d8。

接着，根据偏心评价函数原理，计算出参考点O在虹膜区域6内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T1,同理，计算出参考点O在眼脸区域7内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T2。最后，取轴线偏移量T的数值最小的那一张动物眼睛图像图片4为最终虹膜录入或识别的那一张图片，即可完成录入和识别过程。

基于上述，先将虹膜识别设备2沿着光轴线3正垂直方向，正对准被识别的动物眼睛拍摄复数张动物眼睛图像图片4，通过图像处理算法将所述的动物眼睛图像图片4提取划分瞳孔区域5，虹膜区域6，眼脸区域7，并获取所述区域轮廓，根据图像处理算法计算出瞳孔区域5的参考点O，以参考点O为中心建立XY轴坐标，并与虹膜区域6，眼脸区域7分别相交形成多个相交点，根据多个相交点坐标数值，利用偏心评价函数原理计算出三个区域内所述参考点O偏移量T数值，以参考点O偏移量T数值最小值为共同中心点，取参考点O偏移量T最小数值的那一张动物眼睛图像图片4为最终虹膜录入或识别的那一张图片，录入到被指定数据库内部。在此过程中，避免了现有技术中操作者很难控制被拍摄的动物眼睛与相机光轴线相互垂直那一刻按下快门而导致无法拍摄到符合录入和识别调节的虹膜图像信息的现象发生，缩短了录入和识别所消耗的时间，从而达到提高被识别的动物眼睛的虹膜图像信息录入和识别效率的目的。

请参考图4所示，在本实施例中所述的偏心评价函数原理所使用的偏心评价函数公式，此函数公式分为前半部分和后半部分，前半部分是由d1,d2,d3,d4组合而成，而后面部分是由d5,d6,d7,d8组合而成。所述的前半部分是用于判断虹膜区域6在X轴方向和Y轴方向的偏心距离部分，即为瞳孔区域5的中心点相对于虹膜区域6的X轴方向的偏心距离，瞳孔区域5的中心点相对于虹膜区域6的Y轴方向的偏心距离。同理，所述的后半部分是用于判断瞳孔区域5中心点是否在眼脸区域7的正中间。轴线偏移量T的数值为零时，则所述Y轴方向的轴线正好位于瞳孔区域5，虹膜区域6，眼脸区域7三个区域的共同中心点。若d1＝d2,d3＝d4时，则所述前半部分的值为零，虹膜区域6为正圆。若d5＝d6,d7＝d8时，则所述后半部分的值为零，眼脸区域7为正圆。如前半部分和后半部分的所述数值均为零，则所述虹膜区域5与眼脸区域7为同心圆，但是，在实际中动物眼睛的瞳孔区域5，虹膜区域6以及眼脸区域7并非是同心圆的形状，所以轴线偏移量T的数值并非为零，而实际存在轴线偏移量T数值大小的问题。由于轴线偏移量T的数值越大，表示偏离程度越严重。所以，在本技术方案，取该轴线偏移量T的数值最小为准。

在本实施中所使用虹膜识别设备2，该所述虹膜识别设备2包括虹膜拍摄相机20，位于虹膜拍摄相机20上方和下方位置处的红外线照明器21，与虹膜拍摄相机20连接的软件处理系统22，以及与软件处理系统22另一端连接的显示设备23。所述红外线照明器21主要用于在拍摄照片时提供红外照明的功能。所述的虹膜拍摄相机20主要用于拍摄被识别的动物眼睛图像图片4的功能，该相机为高速相机，一秒中内可以拍摄数十张图片，甚至更多。所述软件处理系统22主要用来控制虹膜拍摄相机20拍摄图像时，并同时控制所述的红外线照明器21打开照明的功能。在录入过程中，被拍摄的动物眼睛图像图片4之后，所述软件处理系统22能够提取被识别的动物眼睛图像图片4中的虹膜图像信息，编码，储存。在识别过程中，被拍摄的动物眼睛图像图片4之后，所述软件处理系统22能够提取被识别的动物眼睛图像图片4中的虹膜图像信息，编码和对比，以及给出对比结果，与此同时，所述软件处理系统22能将虹膜拍摄相机20所拍摄的动物眼睛图像图片4显示于显示设备上面。

综上所述，因本技术方案采用先将被识别的动物眼睛置于位于同一水平光轴线3上的虹膜识别设备2的另一端，利用所述虹膜拍摄相机20拍摄复数张动物眼睛图像图片4，通过图像处理算法将在所述的动物眼睛图像图片中提取划分瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域以及所述区域的轮廓，根据图像处理算法计算出瞳孔区域的参考点O，再利用偏心评价函数原理计算出来共同中心点，取最小数值的那一张动物眼睛图像图片4为最终虹膜录入或识别的那一张图片，录入到被指定数据库内部。在此过程中，避免了现有技术中操作者很难控制被拍摄的动物眼睛与相机光轴线3相互垂直那一刻按下快门而导致无法拍摄到符合录入和识别调节的虹膜图像信息的现象发生，缩短了录入和识别所消耗的时间，从而达到提高被识别的动物眼睛的虹膜图像信息录入和识别效率的目的。

以上参照附图说明了本发明的优选实施例，并非因此局限本发明的权利范围。本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本发明的权利范围之内。

Claims (3)

1.一种基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，其包括被识别的动物眼睛，以及虹膜识别设备；所述虹膜识别设备包括光轴线；其特征在于：先将虹膜识别设备沿着光轴线正垂直方向，正对准被识别的动物眼睛拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法将在所述的动物眼睛图像图片中提取划分瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域，再通过图像处理算法获得瞳孔区域的轮廓圆，再通过所述轮廓圆计算出中心点，该中心点为参考点O,以参考点O为中心建立XY轴坐标，并与虹膜区域，眼脸区域分别相交形成多个相交点，再根据多个相交点坐标数值，利用偏心评价函数原理计算出三个区域内所述参考点O偏移量T数值，以参考点O偏移量T数值最小值为共同中心点，即实现可录入识别的目的。

2.根据权利要求1所述基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，其特征在于：先将被识别的动物眼睛与虹膜识别设备分别置于同一水平线上两端，所述水平线与光轴线相互重合；利用虹膜拍摄相机拍摄复数张动物眼睛图像图片，通过图像处理算法在动物眼睛图像图片中提取划分为瞳孔区域，虹膜区域，眼脸区域，并提取所述区域的轮廓；

接着，根据图像处理算法获取的坐标参数，计算出瞳孔区域内的中心点，以该中心点即为参考点O；

接着，以瞳孔区域内的参考点O为中心，以竖直方向分别向虹膜区域和眼脸区域外围两侧延伸，并与虹膜区域，眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点A、B、C、D；以水平方向分别向虹膜区域和眼脸区域外围两侧延伸，并与虹膜区域，眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点E、F、G、H；

接着，在水平方向上，根据参考点O数值与所述相交点F、G数值，计算出参考点O至虹膜区域的轮廓上交叉形成相交点F、G，在水平方向上的像素距离分别为d1,d2；根据参考点O数值与所述相交点E、H数值，计算出参考点O至眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点E、H，在水平方向上的像素距离分别为d5,d6；

接着，在竖直方向上，根据参考点O数值与所述相交点A、C数值，计算出参考点O至虹膜区域的轮廓上交叉形成相交点A、C，在竖直方向上的像素距离分别为d3,d4；根据参考点O数值与所述相交点B、D数值，计算出参考点O至眼脸区域的轮廓上交叉形成相交点B、D，在水平方向上的像素距离分别为d7,d8；

接着，根据偏心评价函数原理分别计算出参考点O在虹膜区域内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T1,同理，分别计算出参考点O在眼脸区域内的X轴方向和Y轴方向的轴线偏移量T2；最后，取轴线偏移量T的数值最小的那一张动物眼睛图像图片为最终虹膜录入或识别的那一张图片，即可完成录入和识别过程。

3.根据权利要求1所述基于动物管理系统的获取虹膜图像信息方法，其特征在于：所述虹膜识别设备包括虹膜拍摄相机，位于虹膜拍摄相机上方和下方位置处的红外线照明器，与虹膜拍摄相机连接的软件处理系统，以及与软件处理系统另一端连接的显示设备。