CN111340758A - 一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法，使用特征提取模型提取输入图像中的虹膜图像的特征图，然后使用重建模型由虹膜图像的特征图估计虹膜有效区域热力图，最后质量预测模型将虹膜有效区域作为感兴趣区域，由特征图计算虹膜图像整体质量分数。本发明方法不需要对采集得到的眼部图像进行其他预处理或经过分割定位等流程，可以直接使用深度神经网络对眼部图像进行全局特征提取，并根据提取到的特征自动估计虹膜有效区域热力图，将虹膜全局特征和有效区域热力图使用视觉注意力机制进行结合，对虹膜图像进行质量评价。本发明提出的虹膜图像质量评价方法流程简捷，计算速度快，鲁棒性和适应性强。

Description

一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法
技术领域
本发明涉及虹膜图像质量评价技术领域，尤其涉及一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法。
背景技术
虹膜识别作为一种高效且稳定的生物特征识别方法，相较于人脸、指纹等其他生物特征识别手段，具有高度安全性，高度稳定性，防伪性能好等优势，已经广泛的应用于通关、安防、考勤、金融、社保等多种需要精准身份认证的场景中。虹膜识别的流程一般包括图像获取、虹膜分割定位、归一化、特征提取、匹配等环节。
虹膜图像质量评价是虹膜图像预处理的重要步骤，一般是指计算采集到图像包括且不限于图像模糊度、虹膜区域有效面积、瞳孔-虹膜直径比等虹膜图像质量因数，并由质量因数计算总体虹膜图像质量分数。现有的虹膜图像质量评价方法在虹膜识别的不同阶段计算不同的虹膜图像质量因数，最后将这些质量因数融合得到整体的虹膜图像质量分数。其中图像模糊度计算中使用的基于频谱方向分析计算速度慢，对整个系统的性能有较大影响。以及如虹膜区域有效面积、瞳孔-虹膜直径比等质量因数的计算依赖于虹膜定位与分割的结果，而现有的虹膜定位与分割方法在低质量图像上无法给出准确的估计，因此会影响到质量评价的准确性，导致部分低质量图像进入特征提取与匹配环节，进而降低整个识别系统的准确性。虹膜定位与分割的计算复杂度高，耗时较长，在定位与分割后才能确定图像质量不适合进行虹膜特征提取和匹配，再抛弃掉这些图像，就会造成计算资源和处理时间上的浪费，降低整个识别系统的速度，影响虹膜识别系统的使用体验。此外，线性加权的质量因数融合策略无法表现出单一质量因数所产生“短板效应”，同样会导致整个识别系统的准确性的降低。综上，这些虹膜图像质量评价方法运行效率、适应性和鲁棒性总体都比较差。
发明内容
本发明针对远距离、用户非受限等复杂条件下获取的虹膜图像，存在不同程度的离焦模糊、运动模糊、眼睛斜视、瞳孔缩放、眼皮遮挡、虹膜尺寸变化等降质和干扰因素，导致多阶段虹膜图像质量因数融合方法结果不准确与速度慢的问题，发明了一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法，该发明不需要依赖虹膜定位与分割的结果，能直接对眼部图像进行质量评价，耗时短且准确度高，操作简单易于实现。
为实现本发明的目的，本发明提供了一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法，
输入的眼部图像表示为Ieyes，Ieyes图像经过预训练的深度神经网络等特征提取模型E(x)得到1280张眼部图像的特征图Feyes，其计算方式如下：
Feyes＝E(Ieyes) (1)
Feyes的尺寸为原始图像的
Figure BDA0002385474510000021
其值在-1到1之间，具体的，特征提取模型E(x)结构，包括2个卷积层、7个逆残差模块，每个逆残差模块中包括2个卷积核大小为1的卷积层、1个卷积核大小为3的深度可分离卷积层和2个ReLu6激活层，Shortcut为短路连接，即直接将输入于卷积结果逐像素相加；
然后，将1280张特征图Feyes输入经过预训练的深度神经网络重建模型R(x)到虹膜有效区域热力图Hiris，其计算方式如下：
Hiris＝R(Feyes) (2)
Hiris的尺寸为原始图像的
Figure BDA0002385474510000022
其值在0到1之间，代表该像素属于虹膜区域的概率，具体的，重建模型R(x)包括3个个卷积层，1个全局平均池化层，1个批归一化层，2个非线性层和1个双线性插值层，图中的
Figure BDA0002385474510000032
为逐像素相乘；
由Feyes和Hiris计算输入图像的质量分数向量viris，viris为1280维实数向量，其值在-1到1之间；
Figure BDA0002385474510000031
最后，将质量分数向量viris输入预训练的非线性回归模型L(x)，计算得到虹膜图像整体质量分数Score；
Score＝L(viris)
质量分数Score是单个实数，其值在0到1之间，表示图像的质量高低；分数越高，虹膜图像的质量越好。
与现有技术相比，本发明的有益效果为，
(1)本发明方法不需要对采集得到的眼部图像进行其他预处理或经过分割定位等流程，可以直接使用深度神经网络对眼部图像进行全局特征提取，并根据提取到的特征自动估计虹膜有效区域热力图，将虹膜全局特征和有效区域热力图使用视觉注意力机制进行结合，对虹膜图像进行质量评价。本发明提出的虹膜图像质量评价方法流程简捷，计算速度快，鲁棒性和适应性强。
(2)本发明方法适合于各种复杂场景，例如远距离、用户非受限等场景下采集到的低质量虹膜图像，大大增强了虹膜识别实际应用的场景。
附图说明
图1所示为本发明的方法流程图；
图2所示为本发明的逆残差模块结构图；
图3所示为本发明的重建模型R(x)结构图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用属于“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、部件或者模块、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明方法的输入是包含单只眼部的图像，眼部占据图像的主要区域，使用特征提取模型提取输入图像中的虹膜图像的特征图，然后使用重建模型由虹膜图像的特征图估计虹膜有效区域热力图，最后质量预测模型将虹膜有效区域作为感兴趣区域，由特征图计算虹膜图像整体质量分数。本发明提到的特征图指的是输入图像对深度网络的响应，用于描述图像的特征；虹膜有效区域热力图中每一个像素的值代表原图对应像素属于虹膜有效区域的预测概率。
如图1所示，本发明的具体实现技术方案如下：
输入的眼部图像表示为Ieyes，Ieyes图像经过预训练的深度神经网络等特征提取模型E(x)得到1280张眼部图像的特征图Feyes，其计算方式如下
Feyes＝E(Ieyes) (1)
Feyes的尺寸为原始图像的
Figure BDA0002385474510000041
其值在-1到1之间。具体的，特征提取模型E(x)结构如表1，包括2个卷积层、7个逆残差模块(图2)，每个逆残差模块中包括2个卷积核大小为1的卷积层(Conv)、1个卷积核大小为3的深度可分离卷积层(Conv)和2个ReLu6激活层，Shortcut为短路连接，即直接将输入于卷积结果逐像素相加。
输入 操作
640*480*3 二维卷积层
320*240*32 逆残差模块
320*240*16 逆残差模块
160*120*24 逆残差模块
160*120*32 逆残差模块
80*60*64 逆残差模块
8060*96 逆残差模块
40*30*160 逆残差模块
40*30*320 二维卷积层
表1：特征提取模型网络结构
然后将1280张特征图Feyes输入经过预训练的深度神经网络重建模型R(x)到虹膜有效区域热力图Hiris，其计算方式如下
Hiris＝R(Feyes) (2)
Hiris的尺寸为原始图像的
Figure BDA0002385474510000051
其值在0到1之间，代表该像素属于虹膜区域的概率。具体的，重建模型R(x)(图3)包括3个个卷积层(Conv)，1个全局平均池化层(AvgPool)，1个批归一化层(Bn)，2个非线性层(ReLu和Sigmoid)和1个双线性插值层，图中的
Figure BDA0002385474510000053
为逐像素相乘。
由Feyes和Hiris计算输入图像的质量分数向量viris.viris为1280维实数向量，其值在-1到1之间。
Figure BDA0002385474510000052
在虹膜图像质量评价中，对原始眼部图像直接进行质量特征提取并计算全局的质量分数容易受到眼部区域的影响，例如睫毛区域包含大量高频信息，可能会导致基于梯度的清晰度分数虚高。因此我们引入基于注意力机制的全局平均池化操作，将特征图Feyes作为权重与虹膜有效区域热力图Hiris相乘，保留虹膜区域的特征同时排除非虹膜区域的特征。
最后，将质量分数向量viris输入预训练的非线性回归模型L(x)，计算得到虹膜图像整体质量分数Score。
Score＝L(viris)
质量分数Score是单个实数，其值在0到1之间，表示图像的质量高低。分数越高，虹膜图像的质量越好。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法，其特征在于，
输入的眼部图像表示为Ieyes，Ieyes图像经过预训练的深度神经网络等特征提取模型E(x)得到1280张眼部图像的特征图Feyes，其计算方式如下：
Feyes＝E(Ieyes) (1)
Feyes的尺寸为原始图像的
Figure FDA0002385474500000011
其值在-1到1之间，具体的，特征提取模型E(x)结构，包括2个卷积层、7个逆残差模块，每个逆残差模块中包括2个卷积核大小为1的卷积层、1个卷积核大小为3的深度可分离卷积层和2个ReLu6激活层，Shortcut为短路连接，即直接将输入于卷积结果逐像素相加；
然后，将1280张特征图Feyes输入经过预训练的深度神经网络重建模型R(x)到虹膜有效区域热力图Hiris，其计算方式如下：
Hiris＝R(Feyes) (2)
Hiris的尺寸为原始图像的
Figure FDA0002385474500000012
其值在0到1之间，代表该像素属于虹膜区域的概率，具体的，重建模型R(x)包括3个个卷积层，1个全局平均池化层，1个批归一化层，2个非线性层和1个双线性插值层，图中的
Figure FDA0002385474500000013
为逐像素相乘；
由Feyes和Hiris计算输入图像的质量分数向量viris，viris为1280维实数向量，其值在-1到1之间；
Figure FDA0002385474500000014
最后，将质量分数向量viris输入预训练的非线性回归模型L(x)，计算得到虹膜图像整体质量分数Score；
Score＝L(viris)
质量分数Score是单个实数，其值在0到1之间，表示图像的质量高低；分数越高，虹膜图像的质量越好。
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