CN1282048A - 基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置 - Google Patents
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Abstract
基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置是基于模式识别技术采用机电装置的身份鉴定方法。该装置由外壳及放在外壳内壁第一圆台上的毛玻璃圆片,在第二层圆台上装有两个红外发射管及两个发光二极管,外壳下端与CCD连接。虹膜图像被采集并输入到计算机,用图像二值化提取出瞳孔与虹膜的交界圆,再采用高斯低通滤波的方法结合边缘检测提取出虹膜外圆边界,然后使用Hough变换求出外圆参数。采用纹理分析、聚类方法完成虹膜的特征提取和识别。
Description
本发明提出了一种小型便携式光机电装置及采用模实识别技术的身份鉴别的方法。
传统上进行身份识别的主要方法是使用钥匙、密码、证件等。这些方法具有很大的局限性。比如钥匙容易丢失、证件可能会被伪造、密码容易被遗忘，等等。事实上，人本身是最可靠的密码。基于人体的生物、行为特征进行身份识别是近年来一个热门的研究方向。
用来进行身份鉴别的特征有生物特征例如指纹、声音、虹膜、脸像以及行为特征例如笔迹等。虹膜识别是最近几年刚刚兴起的一种识别人的身份的方法。它与其它的身份鉴别方法相比，具有三个显著的优点：1．唯一性：经过大量长期的观察，不同的人具有不同的虹膜，即使是同一个人的左右眼，其虹膜也有着许多差别。虹膜的基本结构是由基因决定的，但虹膜的细微结构却是由胚胎发育时的环境决定的，因此自然界产生两个完全相同的虹膜的可能性及其微小。2．不变性：虹膜在幼年期(两岁左右)以后的一生中，变化很小。因此它可以作为一种稳定的生物特征。3．非侵犯性：作为一种与人交互的装置，人机友好是一个很重要的要求。使用指纹识别、笔迹识别或声音识别来验证身份的方法都有一个共同的特点，即要求被试对象作某种动作或与设备有接触。它们被称为具有侵犯性。而虹膜识别不需要对象做特定的动作，也可以不进行接触式测量，能够在用户没有察觉的情况下完成数据采集和识别的功能，这在实际使用中具有很大意义。
虹膜识别是迄今为止识别率最高的一种身份鉴别方法。一个自动虹膜识别系统包含注册、验证和识别三种操作。系统通过注册将其虹膜特征存入数据库，通过验证判断被试者的身份是否与他声称的身份相符，通过识别自动指出被试者的身份。
虹膜识别包括四个步骤：图像获取、虹膜定位、特征提出和模式匹配。其中，虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步，同时也是最困难的步骤。由于虹膜的特殊性质：面积小，颜色暗，使得普通的摄像头根本无法拍摄出可以用来识别的虹膜图像。不同人种的虹膜颜色有着很大的差别，白种人的虹膜颜色浅，纹理显著，而黄种人的虹膜则多为深褐色，纹理非常不明显。使用红外线照明可以很好地解决这个问题。原有的红外虹膜图像采集装置大多为大型复杂而昂贵的精密装置，如美国的IrisScan公司的产品。
本发明的目的在于设计一种小型、简易、灵活、低成本能够清晰采集虹膜图像的虹膜图像采集装置，并采用模实识别技术完成图像预处理即虹膜定位、虹膜的特征提取及识别。
本发明的技术要点如图1所示，虹膜图像采集装置由外壳1、毛玻璃环片2、红外发射管3、发光二极管4、可调电源5、电阻6、导线、CCD摄像头7等构成。其特征在于在外壳1的内壁的第一层圆台上装有一片毛玻璃环片2，在第二层圆台对称地装有两个红外发射管3及两个发光二极管4，两个红外发射管3的连线与发光二极管的连线可互相垂直，外壳1的下端与CCD摄像头连接。图像采集装置的电路如图2所示，为两个红外发射管3并联连接后与电阻6串联连接，两个发光二极管4并联连接后再与另一个电阻6串联连接，它们分别与可调电源5连接。使用本装置完成虹膜识别的第1步，虹膜图像获取。获取的图像如图4所示。
第2步，图像的预处理即虹膜定位：通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能仅仅包含虹膜，往往还有眼睛的其它部分，比如眼睑、睫毛、眼白等，而且在高度非侵犯性系统中，由于对被试者不做要求，所以可能还会在图像中包含其它东西，比如眼镜、人脸其它器官等。因此，在进行虹膜识别之前，必须先确定出虹膜的位置，检测出虹膜在图像中的位置。由于虹膜的内外圆形边界是不同心的，所以需要分别提取。本发明使用图像二值化先提取出内圆即瞳孔和虹膜的交界，再使用高斯低通滤波的方法结合边缘检测提取出外圈的边界。然后使用Hough变换的方法求出外圆的参数。结果如图5所示。
第3步，虹膜的特征提取：采用纹理分析的方法提取虹膜的纹理特征，结合局部特征分析，可以达到很好的识别效果。
第4步，虹膜的特征匹配：将提取的虹膜特征与已经注册的存在数据库中的虹膜特征进行比较，确定虹膜所有人的身份。可以采用各种聚类的方法，如神经网络等。本发明的优点在于：1．虹膜图像获取装置结构简单，轻便，可以与普通的CCD摄像头组合，获得清晰的虹膜图象。使用红外线照明，可以清楚地拍摄出虹膜的细节纹理，解决了普通可见光照明不可能实现的问题。使用的红外光源是不可见的，对使用者没有任何刺眼的不适感。使用毛玻璃环片可以有效地消除虹膜上光源的高光反射点，减少了虹膜图像的噪声。结合软件算法，本装置可以完成区分真假虹膜的功能。该装置的成本极低。2．它与其它的身份鉴别方法相比，具有三个显著的优点：1)唯一性：虹膜的细微结构是由胚胎发育时的环境决定的，因此自然界产生两个完全相同的虹膜的可能性及其微小。2)不变性：虹膜在幼年期约两岁左右以后的一生中，变化很小。因此它可以作为一种稳定的生物特征。3)非侵犯性：而虹膜识别不需要对象做特定的动作，也可以不进行接触式测量，能够在用户没有察觉的情况下完成数据采集和识别的功能，这在实际使用中具有很大意义。3．虹膜识别是迄今为止识别率最高的一种身份鉴别方法。
附图说明：图1为虹膜图像采集装置的结构图。1-外壁、2-毛玻璃环片、3-红外发射管、4-发光二极管、7-CCD摄像头。图2为虹膜图像采集装置的电路原理图。3-红外发射管、4-发光二极管、5-可调电源6-电阻。图3为基于虹膜的身份识别系统。图4为使用本发明所采集的部分虹膜图像样本。图5为虹膜识别系统的流程图。图6为虹膜定位的实验结果。
实施例：
本发明可用于基于虹膜的身份识别系统中。虹膜识别系统的工作流程如图5所识示，包括四个步骤：图像获取、虹膜定位、特征提出和模式匹配。
结合图3描述虹膜图像获取装置使用过程如下：将本装置的上端扣在被试者的眼睛上，通过计算机来控制可调电源以调节发光二极管的亮度。CCD摄像头拍摄红外管照射下的虹膜图像，并输入计算机。计算机调用虹膜识别的算法对获取的虹膜图像进行模式识别，完成身份鉴定的功能。用该装置获取的不同虹膜的图像如图4所示，从中可以清楚地反映虹膜纹理的区别。可以利用本虹膜图像采集系统建立虹膜数据库，应用于鉴别身份的各种场合。
使用图像二值化先提取出内圆(即瞳孔和虹膜的交界)，再使用高斯低通滤波的方法结合边缘检测提取出外圈的边界。然后使用Hough变换的方法求出外圆的参数。实验结果如图6所示。采用纹理分析的方法提取虹膜的纹理特征，结合局部特征分析，可以达到很好的识别效果。采用各种聚类的方法，如神经网络等，将提取的虹膜特征与已经注册的存在数据库中的虹膜特征进行比较和识别，这样就可确定出虹膜所有人的身份了。
Claims (2)
1． 一种由外壳、毛玻璃环片、红外发射管、发光二极管、电源、电阻、导线构成的虹膜图像采集装置，及采用模式识别方法的基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置，其特征在于在外壳1的内壁的第一层圆台上装有一片毛玻璃环片2，在第二层圆台对称地装有两个红外发射管3及两个发光二极管4，外壳1的下端与CCD摄像头连接，构成虹膜图像采集装置；被CCD摄像头采集的虹膜图像输入到计算机，采用图像二值化先提取出瞳孔与虹膜的交界圆，再采用高斯低通滤波的方法结合边缘检测提取出虹膜外圆边界，然后使用Hough变换的方法求出外圆参数，采用纹理分析的方法提取虹膜的纹理特征、聚类方法完成虹膜的识别。
2． 根据权利要求1所述的基于虹膜识别的身份鉴定方法与装置，其特征在于虹膜图像采集装置的电路为两个红外发射管3并联连接后与电阻6串联连接，两个发光二极管4并联连接后再与另一个电阻6串联连接，它们分别与可调电源5连接。
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1298283C (zh) * | 2003-11-18 | 2007-02-07 | 清华大学 | 一种虹膜图像的采集方法 |
| CN100369045C (zh) * | 2004-12-31 | 2008-02-13 | 中国科学院自动化研究所 | 基于生物护照的快速通关方法 |
| CN100377166C (zh) * | 2003-12-18 | 2008-03-26 | 萨甘安全防护公司 | 用于虹膜识别的方法和装置 |
| CN100378750C (zh) * | 2003-09-25 | 2008-04-02 | 派昂公司 | 用于管状器官的三维重建的系统和方法 |
| CN100403981C (zh) * | 2003-03-25 | 2008-07-23 | 博士伦公司 | 肯定性患者识别方法和装置 |
| CN100403973C (zh) * | 2004-07-14 | 2008-07-23 | 松下电器产业株式会社 | 瞳孔检测装置和虹膜认证装置 |
| CN100433043C (zh) * | 2006-04-18 | 2008-11-12 | 南京大学 | 自动跟踪无侵害虹膜图像采集装置 |
| CN101539990B (zh) * | 2008-03-20 | 2011-05-11 | 中国科学院自动化研究所 | 一种虹膜图像鲁棒特征选择和快速比对的方法 |
| CN108293097A (zh) * | 2015-12-17 | 2018-07-17 | 英特尔公司 | 虹膜成像 |
| CN112394507A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-23 | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 | 一种基于液体透镜的虹膜成像景深扩展方法 |
-
1999
- 1999-07-22 CN CNB991108256A patent/CN1144152C/zh not_active Expired - Lifetime
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100403981C (zh) * | 2003-03-25 | 2008-07-23 | 博士伦公司 | 肯定性患者识别方法和装置 |
| US7436986B2 (en) | 2003-03-25 | 2008-10-14 | Bausch & Lomb Incorporated | Positive patient identification |
| CN100378750C (zh) * | 2003-09-25 | 2008-04-02 | 派昂公司 | 用于管状器官的三维重建的系统和方法 |
| CN1298283C (zh) * | 2003-11-18 | 2007-02-07 | 清华大学 | 一种虹膜图像的采集方法 |
| CN100377166C (zh) * | 2003-12-18 | 2008-03-26 | 萨甘安全防护公司 | 用于虹膜识别的方法和装置 |
| CN100403973C (zh) * | 2004-07-14 | 2008-07-23 | 松下电器产业株式会社 | 瞳孔检测装置和虹膜认证装置 |
| CN100369045C (zh) * | 2004-12-31 | 2008-02-13 | 中国科学院自动化研究所 | 基于生物护照的快速通关方法 |
| CN100433043C (zh) * | 2006-04-18 | 2008-11-12 | 南京大学 | 自动跟踪无侵害虹膜图像采集装置 |
| CN101539990B (zh) * | 2008-03-20 | 2011-05-11 | 中国科学院自动化研究所 | 一种虹膜图像鲁棒特征选择和快速比对的方法 |
| CN108293097A (zh) * | 2015-12-17 | 2018-07-17 | 英特尔公司 | 虹膜成像 |
| CN112394507A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-02-23 | 天津中科智能识别产业技术研究院有限公司 | 一种基于液体透镜的虹膜成像景深扩展方法 |
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