RU2670798C1 - Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство - Google Patents

Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство Download PDF

Info

Publication number
RU2670798C1
RU2670798C1 RU2017141021A RU2017141021A RU2670798C1 RU 2670798 C1 RU2670798 C1 RU 2670798C1 RU 2017141021 A RU2017141021 A RU 2017141021A RU 2017141021 A RU2017141021 A RU 2017141021A RU 2670798 C1 RU2670798 C1 RU 2670798C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
iris
eye
parameters
calculated
pupil
Prior art date
Application number
RU2017141021A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2670798C9 (ru
Inventor
Глеб Андреевич ОДИНОКИХ
Алексей Михайлович Фартуков
Виталий Сергеевич ГНАТЮК
Владимир Алексеевич ЕРЕМЕЕВ
Джувоан Ю
Кванхён ЛИ
Хиджун ЛИ
Декю ШИН
Original Assignee
Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Самсунг Электроникс Ко., Лтд. filed Critical Самсунг Электроникс Ко., Лтд.
Priority to RU2017141021A priority Critical patent/RU2670798C9/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2670798C1 publication Critical patent/RU2670798C1/ru
Priority to KR1020180138307A priority patent/KR102554391B1/ko
Priority to PCT/KR2018/014515 priority patent/WO2019103520A1/ko
Priority to CN201880073875.0A priority patent/CN111344703B/zh
Priority to EP18880306.8A priority patent/EP3680794A4/en
Priority to US16/765,298 priority patent/US11449590B2/en
Publication of RU2670798C9 publication Critical patent/RU2670798C9/ru

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/168—Feature extraction; Face representation
    • G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/197—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31—User authentication
    • G06F21/32—User authentication using biometric data, e.g. fingerprints, iris scans or voiceprints
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30—Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/45—Structures or tools for the administration of authentication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
    • G06T7/0016—Biomedical image inspection using an image reference approach involving temporal comparison
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/19—Sensors therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/193—Preprocessing; Feature extraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Collating Specific Patterns (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области биометрической идентификации пользователя. Технический результат заключается в повышении точности распознавания. Такой результат достигается за счет того, что вычисляют показатель подобия на основе сгенерированных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, опорных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз, определяют на основе вычисленного показателя подобия, соответствуют ли выявленные изображение левого глаза и изображение правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных, и аутентифицируют пользователя, если соответствие определено. 2 н. и 24 з.п. ф-лы, 4 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Данное изобретение относится к области биометрической идентификации пользователя, в частности, к способу и устройству для аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз, и оно может быть использовано для аутентификации пользователей, в том числе пользователей с прищуренными глазами.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Идентификация личности с помощью биометрических технологий является в настоящее время одним из перспективных, бурно развивающихся направлений, среди которых средства с использованием радужной оболочки глаза являются одними из наиболее эффективных средств для идентификации и аутентификации пользователя. Однако для надежного результата известные способы распознавания радужной оболочки глаза требуют регистрации достаточно большой области радужной оболочки глаза (более 40%), причем эта область не должна быть перекрыта не только веками, но и ресницами пользователя, а также бликами (например, от очков). Следовательно, пользователю необходимо достаточно широко раскрывать глаза для надежной аутентификации, что не всегда возможно в силу различных внешних условий. Такими внешними условиями могут быть яркое освещение, прямые или отраженные от белого снега солнечные лучи, ветер, пыль, туман, дым и другие. Кроме того, существуют заболевания, в силу которых пользователю также бывает затруднительно широко открывать глаза, например опущение век.
Одним из известных решений, раскрывающих системы биометрической идентификации с помощью распознавания радужной оболочки, является решение, раскрытое, например, в патентном документе US 9,183,440 B2 («Identification by iris recognition»). Известное решение описывает способ аутентификации пользователя с помощью распознавания радужной оболочки. Описанный способ предлагает модифицирование вычисления показателя подобия посредством определения доверительной оценки на основе локальных плотностей подобий между двумя сравниваемыми изображениями радужных оболочек, определяя в результате, принадлежат ли изображенные радужные оболочки одному глазу. Однако в этом способе для упомянутого определения используется только информация на основе битового представления радужной оболочки. Таким образом, в данном решении не предусмотрено использование дополнительных по отношению к битовому представлению параметров для определения доверительной оценки, а используются только текстурные параметры радужной оболочки (т.е. битовое представление радужки). Кроме того, в данном решении используется информация только от одного глаза; таким образом, проблема необходимости раскрывать широко глаз не разрешается за счет такого решения.
Патентный документ US 9,064,145 B2 («Identity recognition based on multiple feature fusion for an eye image») раскрывает способ для распознавания личности на основе интеграции множества признаков для изображения глаза. В это множество признаков входит как информация относительно текстурных параметров радужной оболочки, так и дополнительная информация относительно цвета глаза и области около глаза. Дополнительная информация в данном способе используется для увеличения точности распознавания и, следовательно, сокращения количества неудачных попыток распознавания. Однако использование указанной дополнительной информации приводит к необходимости использования дополнительных вычислительных ресурсов. Кроме того, в данном решении также используется информация только от одного глаза.
В публикации «Handbook of Multibiometrics (International Series on Biometrics)» (авторы Arun A. Ross, Karthik Nandakumar, Anil K. Jain. Springer, 2006) для улучшения точности распознавания было предложено использование двух модальностей для идентификации, например, объединить распознавание отпечатка пальца с распознаванием лица или объединить распознавание отпечатка пальца левой руки с распознаванием отпечатка пальца правой руки.
Данная идея отчасти была реализована в решении US 8,317,325 B2 («Apparatus and method for two eye imaging for iris identification»), в котором представлено устройство, содержащее один или два датчика для захвата одного изображения или двух изображений, на которых изображены глаза пользователя, а также процессоры (или процессор) в едином корпусе с одним или двумя датчиками и/или в компьютерной системе, которая получает одно изображение или два изображения. Упомянутые процессоры определяют угол наклона головы между виртуальной линией, проходящей между двумя глазами пользователя в соответствии с заданными признаками, связанными с глазами, и показателем, характеризующим нулевой наклон головы, на упомянутом одном изображении или двух изображениях. Затем процессоры сегментируют изображения левой и правой радужных оболочек и поворачивают сегментированные изображения левой и правой радужных оболочек в соответствии с упомянутым углом, чтобы фактически исключить наклон головы при представлении. Изображения радужных оболочек, которые получаются в результате, используются для регистрации или аутентификации. Известное устройство также может определить наклон головы с использованием заданных признаков на изображении, связанных с одним глазом. Согласно данному решению создается единый объединенный показатель подобия на основе показателей подобия радужных оболочек обоих глаз, который используется для идентификации пользователя. Однако геометрические параметры не используются для формирования данного объединенного показателя подобия. Геометрические параметры, такие как межзрачковое расстояние (IPD) и отношение IPD к радужной оболочке, упоминаются лишь в отношении оценки качества изображений радужных оболочек для дальнейшего распознавания или быстрого поиска подходящих образцов в сохраненной заранее базе данных, но они не используются для вычисления вышеупомянутого показателя. Таким образом, данное решение также не предназначено для использования при распознавании частично закрытых или прищуренных глаз и не разрешает вышеуказанную проблему.
Задачей настоящего изобретения является предоставление способа для распознавания пользователя с помощью радужной оболочки со следующими усовершенствованиями по сравнению с решениями предшествующего уровня техники:
- лучшая точность распознавания за счет использования большего объема информации для определения соответствия радужных оболочек;
- преодоление проблемы необходимости широкого раскрытия глаз пользователем, т.е. улучшение удобства пользования устройством для аутентификации.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Указанная задача решается посредством способа и устройства, которые охарактеризованы в независимых пунктах формулы изобретения. Дополнительные варианты реализации настоящего изобретения представлены в зависимых пунктах формулы изобретения.
Настоящее изобретение обеспечивает повышенную точность распознавания за счет использования двух модальностей для аутентификации пользователя, в частности, за счет использования данных распознавания радужной оболочки обоих глаз пользователя. Кроме того, в настоящем изобретении для распознавания радужной оболочки при вычислении показателя подобия используются как текстурные, так и геометрические параметры.
В соответствии с первым аспектом настоящего изобретения предложен способ аутентификации пользователя по радужным оболочкам обоих глаз, содержащий этапы, на которых:
- захватывают, посредством устройства регистрации, изображение пользователя, содержащее область глаз пользователя;
- выявляют, посредством блока выявления, область глаз пользователя на захваченном изображении, включая выявление изображения левого глаза и изображения правого глаза;
- обрабатывают, посредством первого блока обработки, изображение левого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки левого глаза;
- обрабатывают, посредством второго блока обработки, изображение правого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки правого глаза;
- вычисляют, посредством первого блока обработки, дополнительные признаки радужной оболочки левого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка левого глаза пользователя;
- вычисляют, посредством второго блока обработки, дополнительные признаки радужной оболочки правого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка правого глаза пользователя;
- получают, посредством блока аутентификации, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек обоих глаз пользователя из базы данных, причем заранее зарегистрированные данные включают в себя опорные битовые представления радужных оболочек левого и правого глаз и опорные дополнительные признаки радужной оболочки левого и правого глаз;
- вычисляют показатель подобия на основе сгенерированных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, опорных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз;
- определяют на основе вычисленного показателя подобия, соответствуют ли выявленные изображение левого глаза и изображение правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных; и
- аутентифицируют пользователя, если соответствие определено.
Обработка изображения глаза в соответствии с заявленным вариантом осуществления включает в себя этапы выявления зрачка, сегментации радужной оболочки, нормализации изображения радужной оболочки, выделения и кодирования признаков радужной оболочки для получения битового представления радужной оболочки глаза.
Дополнительные признаки вычисляются на основе координат центра окружности зрачка, описывающей зрачок, и радиуса окружности зрачка, определенных на этапе выявления зрачка, и координат центра окружности радужной оболочки, описывающей радужную оболочку, и радиуса окружности радужной оболочки, определенных на этапе сегментации радужной оболочки.
При этом дополнительные признаки включают в себя нормализованное расстояние по оси x, нормализованное расстояние по оси y, отношение радиуса окружности зрачка к радиусу окружности радужной оболочки и упомянутый радиус радужной оболочки, причем оси x и y определяют вышеупомянутые координаты центров.
Вычисление показателя подобия в соответствии с заявленным вариантом осуществления содержит этапы, на которых:
- вычисляют нормализованное расстояние (HDLeft) Хемминга для левого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки левого глаза и опорного битового представления радужной оболочки левого глаза;
- определяют количество (BitCountLeft) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для левого глаза;
- вычисляют нормализованное расстояние (HDRight) Хемминга для правого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки правого глаза и опорного битового представления радужной оболочки правого глаза;
- определяют количество (BitCountRight) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для правого глаза;
- вычисляют параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек на основе вычисленных расстояний HDLeft и HDRight и определенных количеств BitCountLeft и BitCountRight, причем параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек включают в себя нормализованную разность параметров HDleft и HDright, среднее этих параметров, общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright;
- вычисляют параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек на основе вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз, причем параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек включают в себя минимальное и максимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки, среднюю нормализованную разность радиусов радужных оболочек и среднюю разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки для левого и правого глаз; и
- вычисляют показатель подобия в зависимости от вычисленных параметров подобия текстурных признаков радужных оболочек и вычисленных параметров подобия геометрических признаков радужных оболочек.
В соответствии со вторым аспектом настоящего изобретения предложено устройство для аутентификации пользователя по радужным оболочкам обоих глаз, содержащее:
- устройство регистрации, выполненное с возможностью захватывать изображение пользователя, содержащее область глаз пользователя;
- блок выявления, выполненный с возможностью выявлять область глаз пользователя на захваченном изображении, включая выявление изображения левого глаза и изображения правого глаза;
- первый блок обработки, выполненный с возможностью обрабатывать изображение левого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки левого глаза и вычислять дополнительные признаки радужной оболочки левого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка левого глаза пользователя;
- второй блок обработки, выполненный с возможностью обрабатывать изображение правого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки правого глаза и вычислять дополнительные признаки радужной оболочки правого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка правого глаза пользователя;
- базу данных, выполненную с возможностью хранения заранее зарегистрированных данных радужных оболочек обоих глаз пользователя, причем заранее зарегистрированные данные включают в себя опорные битовые представления радужных оболочек левого и правого глаз и опорные дополнительные признаки радужной оболочки левого и правого глаз;
- блок аутентификации, выполненный с возможностью получения заранее зарегистрированных данных радужных оболочек обоих глаз пользователя из базы данных, вычисления показателя подобия на основе сгенерированных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, опорных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз, определения на основе вычисленного показателя подобия, соответствуют ли выявленные изображение левого глаза и изображение правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных, и аутентификации пользователя, если соответствие определено.
Технический результат, достигаемый посредством использования настоящего изобретения, заключается в обеспечении надежного и точного способа аутентификации пользователя, в том числе с прищуренными глазами, т.е. без необходимости широкого раскрытия глаз пользователем, с помощью радужных оболочек обоих глаз пользователя без существенного увеличения вычислительной сложности.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Эти и другие признаки и преимущества настоящего изобретения станут очевидны после прочтения нижеследующего описания и просмотра сопроводительных чертежей, на которых:
Фиг. 1 иллюстрирует схематичное изображение радужной оболочки на системе координат с обозначением геометрических параметров, рассматриваемых в настоящем изобретении;
Фиг. 2 иллюстрирует структурную схему способа аутентификации пользователя в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 3 иллюстрирует структурную схему вычисления показателя подобия в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 4 иллюстрирует структурную схему определения соответствия радужных оболочек в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Различные варианты осуществления настоящего изобретения описываются в дальнейшем более подробно со ссылкой на чертежи. Однако настоящее изобретение может быть воплощено во многих других формах и не должно истолковываться как ограниченное любой конкретной структурой или функцией, представленной в нижеследующем описании. На основании настоящего описания специалист в данной области техники поймет, что объем правовой охраны настоящего изобретения охватывает любой вариант осуществления настоящего изобретения, раскрытый в данном документе, вне зависимости от того, реализован ли он независимо или в сочетании с любым другим вариантом осуществления настоящего изобретения. Например, устройство может быть выполнено или способ может быть осуществлен на практике с использованием любого числа вариантов осуществления, изложенных в данном документе. Кроме того, следует понимать, что любой вариант осуществления настоящего изобретения, раскрытый в данном документе, может быть воплощен с помощью одного или более элементов формулы изобретения.
Слово «примерный» используется в данном документе в значении «служащий в качестве примера или иллюстрации». Любой вариант осуществления, описанный в данном документе как «примерный», необязательно должен истолковываться как предпочтительный или обладающий преимуществом над другими вариантами осуществления.
Фиг. 1 иллюстрирует схематичное изображение радужной оболочки на системе координат с осями x, y, на котором обозначены параметры, рассматриваемые в настоящем изобретении. На схематичном изображении показаны окружности, которыми аппроксимированы радужная оболочка и зрачок, причем центры упомянутых окружностей, как правило, не совпадают, так как центры зрачка и радужной оболочки у человека, как правило, не совпадают. Окружность, описывающая зрачок, имеет радиус Rp и координаты центра (xp, yp). Окружность, описывающая радужную оболочку, имеет радиус RI и координаты центра (xI, yI). Данные параметры применяются далее при аутентификации пользователя с помощью радужной оболочки.
Со ссылкой на Фиг. 2 рассмотрена структурная схема способа аутентификации пользователя в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Сначала с помощью устройства регистрации, например инфракрасной камеры, захватывают (S01) изображение пользователя, содержащее область глаз пользователя, которое затем поступает на блок выделения области глаз, которое выделяет (S02) область глаз пользователя, в частности, выделяет изображение левого глаза и изображение правого глаза пользователя. После выделения области глаз пользователя осуществляется обработка изображения левого глаза и изображения правого глаза посредством первого блока обработки и второго блока обработки, соответственно. В процессе обработки изображения левого глаза осуществляются следующие этапы. Сначала на изображении выделяется (SL03) зрачок и определяются радиус и координаты центра описывающей его окружности, а также производится сегментация (SL04) радужной оболочки с определением соответствующих радиуса и координат центра описывающей ее окружности. Далее способ переходит к этапу нормализации (SL05) изображения радужной оболочки, после чего начинается этап выделения и кодирования (SL06) признаков радужной оболочки, в результате которого получают битовое представление радужной оболочки левого глаза. Процесс обработки изображения левого глаза также включает этап вычисления (SL07) дополнительных признаков радужной оболочки с использованием параметров, определенных на этапах выделения SL03 и сегментации SL04.
Процесс обработки изображения правого глаза включает в себя аналогичные этапы. Сначала производятся выделение (SR03) зрачка и сегментация (SR04) радужной оболочки с определением соответствующих радиусов описывающих их окружностей и координат их центров. После чего производят нормализацию (SR05) изображения радужной оболочки и выполняют этап выделения и кодирования (SR06) признаков радужной оболочки, в результате которого получают битовое представление радужной оболочки правого глаза. Процесс обработки изображения правого глаза также включает этап вычисления (SR07) дополнительных признаков радужной оболочки с использованием параметров, определенных на этапах выделения SR03 и сегментации SR04.
Полученная информация поступает на блок аутентификации пользователя с использованием двух глаз. Под полученной информацией подразумевается битовое представление радужной оболочки левого глаза, битовое представление радужной оболочки правого глаза, дополнительные признаки радужной оболочки для левого глаза, а также дополнительные признаки радужной оболочки для правого глаза. Под дополнительными признаками подразумеваются вычисленные параметры NDXLeft, NDYLeft, PIRLeft, RI,Left для левого глаза и NDXRight, NDYRight, PIRRight, RI,Right для правого глаза, соответственно, причем параметры NDXLeft и NDXRight представляют собой нормализованное расстояние по оси x для левого и правого глаза, соответственно, и вычисляются по следующей формуле:
Figure 00000001
.
Аналогично, параметры NDYLeft и NDYRight представляют собой нормализованное расстояние по оси y для левого и правого глаза, соответственно, и вычисляются по следующей формуле:
Figure 00000002
,
а параметры PIRLeft и PIRRight представляют собой отношение радиуса окружности, описывающей зрачок, к радиусу окружности, описывающей радужную оболочку, для левого и правого глаз, соответственно:
Figure 00000003
.
Параметр RI,Left является параметром RI, вычисленным для левого глаза. Аналогичный параметр для правого глаза в дальнейшем обозначается как RI,Right.
На упомянутый блок аутентификации также поступают данные из базы данных ранее зарегистрированных образцов. Упомянутая база данных хранит заранее зарегистрированные данные радужной оболочки глаз пользователя, которые были записаны в базу данных, например, во время проведения первоначальной регистрации пользователя. Данные, хранящиеся в базе данных, в дальнейшем именуются как опорные данные. После поступления всех данных выполняется этап аутентификации (S08) пользователя посредством сравнения полученной информации с опорными данными из базы данных. В силу того, что дополнительные признаки радужной оболочки основаны на параметрах самой радужной оболочки и зрачка, которые были определены в ходе получения битового представления радужной оболочки, а формулы их вычисления вычислительно просты, их обработка не требует значительного увеличения объема вычислительных ресурсов.
Для сравнения полученной информации с опорными данными из базы данных вычисляется показатель подобия. Фиг. 3 иллюстрирует структурную схему вычисления показателя подобия в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Для определения текстурных признаков для одного глаза используются битовое представление (IrisCodeEnrolled) радужной оболочки от заранее зарегистрированного образца и битовое представление (IrisCodeProbe) радужной оболочки, вычисленное во время осуществления аутентификации, в соответствии с известными способами. Примеры таких известных способов раскрыты, например, в публикации Матвеева И.А. «Методы и алгоритмы автоматической обработки изображений радужной оболочки глаза». В дальнейшем верхний индекс «Enrolled» будет относить параметр к параметру, вычисленному в отношении радужной оболочки от заранее зарегистрированного образца, а верхний индекс «Probe» - к параметру, вычисленному во время осуществления аутентификации. Соответствующим образом, нижний индекс «Left» обозначает параметр, вычисленный в отношении радужной оболочки левого глаза, а нижний индекс «Right» - правого глаза.
На основе битовых представлений IrisCodeEnrolled и IrisCodeProbe вычисляют нормализованное расстояние Хэмминга (HD) между этими двумя битовыми представлениями радужной оболочки, а затем определяют количество битов (BitCount), которые использовались для вычисления упомянутого параметра HD. Биты, которые используются для вычисления параметра HD, представляют собой биты тех частей текстуры, которые не были замаскированы при регистрации изображения, что позволяет получить большее количество информации при аутентификации, в частности, при аутентификации пользователя, например, с прищуренными глазами. Нормализованное расстояние Хэмминга представляет собой количество несовпадающих битов между двумя вышеупомянутыми битовыми представлениями радужных оболочек, подлежащих сравнению. Далее с использованием этих параметров для левого и правого глаз осуществляется вычисление параметров подобия текстурных признаков радужных оболочек.
В процессе вычисления параметров подобия текстурных признаков радужных оболочек определяют следующие параметры: ΔHDnorm, HDavg, BitCountmin и BitCountmax. Параметр ΔHDnorm представляет собой нормализованную разность между параметрами HDleft и HDright, параметр HDavg - среднее этих параметров. Параметры ΔHDnorm и HDavg вычисляются согласно следующим формулам:
Figure 00000004
; и
Figure 00000005
.
Параметры BitCountmin и BitCountmax представляют собой соответственно общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright, и они вычисляются согласно следующим формулам:
Figure 00000006
;
Figure 00000007
где MAX_BITS представляет собой максимально возможное количество битов в битовом представлении радужной оболочки глаза, которое определяется с помощью параметров алгоритма кодирования признаков радужной оболочки глаза, установленных заранее на основании экспериментальных данных.
Параллельно определяются дополнительные признаки радужной оболочки, вычисленные на основе геометрических признаков. Данные признаки также выявляются для обоих глаз как в отношении радужной оболочки от заранее зарегистрированного образца, так и радужной оболочки, выявленной во время осуществления аутентификации. Параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек вычисляются на основе параметров NDXLeft, NDXRight, NDYLeft, NDYRight, PIRLeft, PIRRight, RI,Left и RI,Right, определенных как в отношении заранее зарегистрированного образца, так и в отношении образца, полученного во время осуществления аутентификации. Упомянутыми параметрами подобия геометрических признаков радужных оболочек являются ΔNDmin, ΔNDmax, ΔRI,avg, ΔPIRavg. Параметры ΔNDmin и ΔNDmax представляют собой минимальное и максимальное, соответственно, нормализованное расстояние между центрами окружностей, описывающих зрачок и радужную оболочку. Данные параметры определяются на основе параметра ΔND, вычисляемого по формуле:
Figure 00000008
.
Параметр ΔRI,avg представляет собой среднюю нормализованную разность радиусов радужных оболочек, а параметр ΔPIRavg представляет собой среднюю разность отношений радиусов зрачка к радиусам радужной оболочки. Данные параметры вычисляются в соответствии со следующими формулами:
Figure 00000009
,
Figure 00000010
.
На основании определенных параметров ΔHDnorm, HDavg, BitCountmin, BitCountmax, ΔNDmin, ΔNDmax, ΔR1,avg и ΔRIPavg осуществляют вычисление показателя подобия для принятия решения относительно соответствия радужной оболочки от заранее зарегистрированного образца, и радужной оболочки, выявленной во время осуществления аутентификации.
На Фиг. 4 подробно раскрывается вычисление показателя подобия и принятие решения относительно соответствия радужных оболочек. Согласно предложенному изобретению показатель подобия вычисляется согласно следующей формуле:
Figure 00000011
где ic, wi, i ∈ [1;8] -соответственно фактор смещения и весовые коэффициенты, которые получены эмпирически путем применения логистической модели регрессии к набору данных для обучения, который включает в себя множество изображений радужных оболочек пользователей, снятых на разном расстоянии от пользователей и при разных условиях съемки.
Полученный показатель подобия сравнивается с заданным пороговым значением. Пороговое значение задается заранее разработчиками на основе проведенных тестовых испытаний. Если показатель подобия оказывается меньше заданного порогового значения, тогда принимается решение о соответствии радужных оболочек друг другу, т.е. делается вывод о том, что обрабатываемые данные принадлежат радужным оболочкам одного и того же человека. Если же показатель подобия оказывается больше заданного порогового значения, тогда принимается решение об отсутствии соответствия, и пользователю отказывают в аутентификации.
В отношении предложенного способа аутентификации пользователя с прищуренными глазами был проведен ряд тестовых испытаний с целью определения точности данного способа. В частности, одно из тестовых испытаний проводилось в помещении в отношении пользователей, которые не носят очки. Все изображения пользователей, содержащие области глаз и полученные в помещении в отношении пользователей, которые не носят очки, используются для регистрации и формирования образца для тестирования. Аутентификация в ходе тестовых испытаний выполнялась с помощью правила консенсуса, правила выбора минимального значения HD и способа согласно настоящему изобретению. Правило консенсуса заключается в том, что радужные оболочки признаются соответствующими в случае выполнения следующего условия:
Figure 00000012
и
Figure 00000013
.
Правило выбора минимального значения HD задается соответственно как
Figure 00000014
Figure 00000015
.
В отношении каждого метода было вычислено количественное соотношение положительных сравнений, которые были ошибочно признаны не соответствующими (принималось решение об отсутствии соответствия), а также отрицательных сравнений, которые были ошибочно признаны соответствующими (принималось решение о соответствии).
Согласно проведенным тестовым испытаниям процент зафиксированных ошибок аутентификации при применении правила консенсуса оказывается на 3,59% выше по сравнению с результатами, которые дает применение настоящего изобретения, процент зафиксированных ошибок при применении правила выбора минимального значения HD оказывается на 3,13% выше по сравнению результатами, которые дает применение настоящего изобретения. Таким образом, заявленный способ демонстрирует более точные результаты в сравнении с вышеприведенными методами без существенного увеличении требуемых вычислительных ресурсов.
Заявленное изобретение может найти применение в потребительских электронных устройствах и может увеличить возможности электронных устройств посредством обеспечения дополнительной безопасности посредством предложенного способа для аутентификации пользователя с помощью радужной оболочки.
Возможны следующие примерные применения изобретения:
- проверка для осуществления доступа к электронным устройствам;
- проверка для осуществления доступа к персональной информации;
- проверка для осуществления доступа к проведению финансовых операций, и т.п.
Специалистам в данной области техники должно быть понятно, что по мере необходимости количество структурных элементов или компонентов устройства может изменяться. Кроме того, специалисты в данной области техники должны понимать, что показанное расположение блоков устройства является примерным и, по мере необходимости, может быть изменено для достижения большей эффективности в конкретном применении, если в описании конкретно не указано иное. Упоминание элементов системы в единственном числе не исключает множества таких элементов, если в явном виде не указано иное.
Хотя в настоящем описании показаны примерные варианты осуществления изобретения, следует понимать, что различные изменения и модификации могут быть выполнены, не выходя за рамки объема охраны настоящего изобретения, определяемого прилагаемой формулой изобретения.

Claims (91)

1. Способ аутентификации пользователя по радужным оболочкам обоих глаз, содержащий этапы, на которых:
- захватывают, посредством устройства регистрации, изображение пользователя, содержащее область глаз пользователя;
- выявляют, посредством блока выявления, область глаз пользователя на захваченном изображении, включая выявление изображения левого глаза и изображения правого глаза;
- обрабатывают, посредством первого блока обработки, изображение левого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки левого глаза;
- обрабатывают, посредством второго блока обработки, изображение правого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки правого глаза;
- вычисляют, посредством первого блока обработки, дополнительные признаки радужной оболочки левого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка левого глаза пользователя;
- вычисляют, посредством второго блока обработки, дополнительные признаки радужной оболочки правого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка правого глаза пользователя;
- получают, посредством блока аутентификации, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек обоих глаз пользователя из базы данных, причем заранее зарегистрированные данные включают в себя опорные битовые представления радужных оболочек левого и правого глаз и опорные дополнительные признаки радужной оболочки левого и правого глаз;
- вычисляют показатель подобия на основе сгенерированных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, опорных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз;
- определяют на основе вычисленного показателя подобия, соответствуют ли выявленные изображение левого глаза и изображение правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных; и
- аутентифицируют пользователя, если соответствие определено.
2. Способ по п. 1, причем обработка изображения каждого глаза включает в себя этапы выявления зрачка, сегментации радужной оболочки, нормализации изображения радужной оболочки, выделения и кодирования признаков радужной оболочки для получения битового представления радужной оболочки глаза.
3. Способ по п. 2, причем дополнительные признаки вычисляются на основе координат центра окружности зрачка, описывающей зрачок, и радиуса окружности зрачка, определенных на этапе выявления зрачка, и координат центра окружности радужной оболочки, описывающей радужную оболочку, и радиуса окружности радужной оболочки, определенных на этапе сегментации радужной оболочки.
4. Способ по п. 3, причем дополнительные признаки включают в себя нормализованное расстояние по оси x, нормализованное расстояние по оси y, отношение радиуса окружности зрачка к радиусу окружности радужной оболочки и упомянутый радиус радужной оболочки, причем оси x и y определяют вышеупомянутые координаты центров.
5. Способ по п. 4, причем вычисление показателя подобия содержит этапы, на которых:
- вычисляют нормализованное расстояние (HDLeft) Хемминга для левого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки левого глаза и опорного битового представления радужной оболочки левого глаза;
- определяют количество (BitCountLeft) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для левого глаза;
- вычисляют нормализованное расстояние (HDRight) Хемминга для правого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки правого глаза и опорного битового представления радужной оболочки правого глаза;
- определяют количество (BitCountRight) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для правого глаза;
- вычисляют параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек на основе вычисленных расстояний HDLeft и HDRight и определенных количеств BitCountLeft и BitCountRight, причем параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек включают в себя нормализованную разность параметров HDleft и HDright, среднее этих параметров, общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright;
- вычисляют параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек на основе вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз, причем параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек включают в себя минимальное и максимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки, среднюю нормализованную разность радиусов радужных оболочек и среднюю разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки для левого и правого глаз; и
- вычисляют показатель подобия в зависимости от вычисленных параметров подобия текстурных признаков радужных оболочек и вычисленных параметров подобия геометрических признаков радужных оболочек.
6. Способ по п. 5, причем показатель подобия вычисляется следующим образом:
Figure 00000016
,
где ΔHDnorm представляет собой нормализованную разность между параметрами HDleft и HDright,
HDavg - среднее параметров HDleft и HDright,
BitCountmin - общее минимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright,
BitCountmax - общее максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright,
ΔNDmin - минимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки,
ΔNDmax - максимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки,
ΔPIRavg - средняя разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки,
ΔRI,avg - средняя нормализованная разность между радиусами радужных оболочек,
wi - весовые коэффициенты, причем i ∈ [1;8], и
ic - фактор смещения.
7. Способ по п. 6, причем средняя нормализованная разность между радиусами радужных оболочек вычисляется следующим образом:
Figure 00000017
.
8. Способ по п. 6, причем средняя разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки вычисляется следующим образом:
Figure 00000018
.
9. Способ по п. 6, причем нормализованная разность между параметрами HDleft и HDright вычисляется следующим образом:
Figure 00000019
.
10. Способ по п. 6, причем среднее параметров HDleft и HDright вычисляется следующим образом:
Figure 00000020
.
11. Способ по п. 6, причем общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright, вычисляется согласно следующим формулам:
Figure 00000021
;
Figure 00000022
где MAX_BITS - максимально возможное количество битов в битовом представлении радужной оболочки глаза.
12. Способ по п. 1, причем соответствие выявленных изображения левого глаза и изображения правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных, определяется, если вычисленный показатель подобия меньше заданного порогового значения.
13. Способ по п.12, причем, если вычисленный показатель подобия больше заданного порогового значения, соответствие не определяется, и пользователь не аутентифицируется.
14. Устройство для аутентификации пользователя по радужным оболочкам обоих глаз, содержащее:
- устройство регистрации, выполненное с возможностью захватывать изображение пользователя, содержащее область глаз пользователя;
- блок выявления, выполненный с возможностью выявлять область глаз пользователя на захваченном изображении, включая выявление изображения левого глаза и изображения правого глаза;
- первый блок обработки, выполненный с возможностью обрабатывать изображение левого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки левого глаза и вычислять дополнительные признаки радужной оболочки левого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка левого глаза пользователя;
- второй блок обработки, выполненный с возможностью обрабатывать изображение правого глаза для генерирования битового представления радужной оболочки правого глаза и вычислять дополнительные признаки радужной оболочки правого глаза посредством обработки геометрических параметров радужной оболочки и зрачка правого глаза пользователя;
- базу данных, выполненную с возможностью хранения заранее зарегистрированных данных радужных оболочек обоих глаз пользователя, причем заранее зарегистрированные данные включают в себя опорные битовые представления радужных оболочек левого и правого глаз и опорные дополнительные признаки радужной оболочки левого и правого глаз;
- блок аутентификации, выполненный с возможностью получения заранее зарегистрированных данных радужных оболочек обоих глаз пользователя из базы данных, вычисления показателя подобия на основе сгенерированных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, опорных битовых представлений радужной оболочки левого и правого глаз, вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки левого и правого глаз, определения на основе вычисленного показателя подобия, соответствуют ли выявленные изображение левого глаза и изображение правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных, и аутентификации пользователя, если соответствие определено.
15. Устройство по п. 14, причем обработка изображения глаза включает в себя этапы выявления зрачка, сегментации радужной оболочки, нормализации изображения радужной оболочки, выделения и кодирования признаков радужной оболочки для получения битового представления радужной оболочки глаза.
16. Устройство по п. 15, причем дополнительные признаки вычисляются на основе координат центра окружности зрачка, описывающей зрачок, и радиуса окружности зрачка, определенных на этапе выявления зрачка, и координат центра окружности радужной оболочки, описывающей радужную оболочку, и радиуса окружности радужной оболочки, определенных на этапе сегментации радужной оболочки.
17. Устройство по п. 16, причем дополнительные признаки включают в себя нормализованное расстояние по оси x, нормализованное расстояние по оси y, отношение радиуса окружности зрачка к радиусу окружности радужной оболочки и упомянутый радиус радужной оболочки, причем оси x и y определяют вышеупомянутые координаты центров.
18. Устройство по п. 17, причем вычисление показателя подобия содержит этапы, на которых:
- вычисляют нормализованное расстояние (HDLeft) Хемминга для левого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки левого глаза и опорного битового представления радужной оболочки левого глаза;
- определяют количество (BitCountLeft) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для левого глаза;
- вычисляют нормализованное расстояние (HDRight) Хемминга для правого глаза на основе сгенерированного битового представления радужной оболочки правого глаза и опорного битового представления радужной оболочки правого глаза;
- определяют количество (BitCountRight) битов изображения, использованных для вычисления нормализованного расстояния Хемминга для правого глаза;
- вычисляют параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек на основе вычисленных расстояний HDLeft и HDRight и определенных количеств BitCountLeft и BitCountRight, причем параметры подобия текстурных признаков радужных оболочек включают в себя нормализованную разность параметров HDleft и HDright, среднее этих параметров, общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright;
- вычисляют параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек на основе вычисленных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз и опорных дополнительных признаков радужной оболочки для левого и правого глаз, причем параметры подобия геометрических признаков радужных оболочек включают в себя минимальное и максимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки, среднюю нормализованную разность радиусов радужных оболочек и среднюю разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки для левого и правого глаз; и
- вычисляют показатель подобия в зависимости от вычисленных параметров подобия текстурных признаков радужных оболочек и вычисленных параметров подобия геометрических признаков радужных оболочек.
19. Устройство по п. 18, причем показатель подобия вычисляется следующим образом:
Figure 00000016
,
где ΔHDnorm представляет собой нормализованную разность между параметрами HDleft и HDright,
HDavg - среднее параметров HDleft и HDright,
BitCountmin - общее минимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright,
BitCountmax - общее максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright,
ΔNDmin - минимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки,
ΔNDmax - максимальное нормализованное расстояние между центрами окружностей зрачка и радужной оболочки,
ΔPIRavg - средняя разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки,
ΔRI,avg - средняя нормализованная разность между радиусами радужных оболочек,
wi - весовые коэффициенты, причем i ∈ [1;8], и
ic - фактор смещения.
20. Устройство по п. 19, причем средняя нормализованная разность между радиусами радужных оболочек вычисляется следующим образом:
Figure 00000017
.
21. Устройство по п. 19, причем средняя разность между отношениями радиусов зрачка и радужной оболочки вычисляется следующим образом:
Figure 00000018
.
22. Устройство по п. 19, причем нормализованная разность между параметрами HDleft и HDright вычисляется следующим образом:
Figure 00000019
.
23. Устройство по п. 19, причем среднее параметров HDleft и HDright вычисляется следующим образом:
Figure 00000020
.
24. Устройство по п. 19, причем общее минимальное и максимальное количество битов, которые использовались для вычисления параметров HDleft и HDright, вычисляется согласно следующим формулам:
Figure 00000021
;
Figure 00000022
где MAX_BITS - максимально возможное количество битов в битовом представлении радужной оболочки глаза.
25. Устройство по п. 14, причем соответствие выявленных изображения левого глаза и изображения правого глаза изображениям левого и правого глаз, заранее зарегистрированные данные радужных оболочек которых получены из базы данных, определяется, если вычисленный показатель подобия меньше заданного порогового значения.
26. Устройство по п. 25, причем, если вычисленный показатель подобия больше заданного порогового значения, соответствие не определяется, и пользователь не аутентифицируется.
RU2017141021A 2017-11-24 2017-11-24 Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство RU2670798C9 (ru)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017141021A RU2670798C9 (ru) 2017-11-24 2017-11-24 Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство
KR1020180138307A KR102554391B1 (ko) 2017-11-24 2018-11-12 홍채 인식 기반 사용자 인증 장치 및 방법
PCT/KR2018/014515 WO2019103520A1 (ko) 2017-11-24 2018-11-23 홍채 인식 기반 사용자 인증 장치 및 방법
CN201880073875.0A CN111344703B (zh) 2017-11-24 2018-11-23 基于虹膜识别的用户认证设备和方法
EP18880306.8A EP3680794A4 (en) 2017-11-24 2018-11-23 DEVICE AND METHOD FOR USER AUTHENTICATION BASED ON IRIS DETECTION
US16/765,298 US11449590B2 (en) 2017-11-24 2018-11-23 Device and method for user authentication on basis of iris recognition

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2017141021A RU2670798C9 (ru) 2017-11-24 2017-11-24 Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2670798C1 true RU2670798C1 (ru) 2018-10-25
RU2670798C9 RU2670798C9 (ru) 2018-11-26

Family

ID=63923624

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2017141021A RU2670798C9 (ru) 2017-11-24 2017-11-24 Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11449590B2 (ru)
EP (1) EP3680794A4 (ru)
KR (1) KR102554391B1 (ru)
CN (1) CN111344703B (ru)
RU (1) RU2670798C9 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110688951A (zh) * 2019-09-26 2020-01-14 上海商汤智能科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN117290834A (zh) * 2023-10-10 2023-12-26 深圳市华弘智谷科技有限公司 一种基于虹膜识别来实现精准眼动追踪的多模态识别装置

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112580506A (zh) * 2020-12-18 2021-03-30 杭州电子科技大学 一种基于双向最小汉明距的虹膜特征点比对方法
KR102508789B1 (ko) * 2021-01-27 2023-03-14 아이리텍 잉크 홍채 인증 방법 및 홍채 인증 시스템
CN113591550B (zh) * 2021-06-17 2024-03-26 湖南大学 一种个人喜好自动检测模型构建方法、装置、设备及介质
KR102480152B1 (ko) 2021-06-28 2022-12-22 주식회사 아이리시스 홍채 인식의 경량화 방법 및 홍채 인식 프로그램을 저장한 컴퓨터로 판독가능한 기록 매체
CN116052313B (zh) * 2023-02-10 2024-02-23 北京中超伟业信息安全技术股份有限公司 一种智能保密柜控制方法、装置、设备及存储介质
CN116798107B (zh) * 2023-06-16 2024-05-14 北京万里红科技有限公司 一种用于比对虹膜图像的可视化处理方法及装置
CN116522370B (zh) * 2023-07-03 2023-09-12 北京万里红科技有限公司 全同态加密认证方法、存储介质及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101034434A (zh) * 2007-04-10 2007-09-12 杭州电子科技大学 基于双眼虹膜的身份识别方法
US20080253622A1 (en) * 2006-09-15 2008-10-16 Retica Systems, Inc. Multimodal ocular biometric system and methods
US20100110374A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Raguin Daniel H Apparatus and method for two eye imaging for iris identification
RU110848U1 (ru) * 2011-07-26 2011-11-27 Александр Александрович Вальчук Устройство идентификации личности по радужной оболочке глаза
US9064145B2 (en) * 2011-04-20 2015-06-23 Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences Identity recognition based on multiple feature fusion for an eye image
US9183440B2 (en) * 2011-09-06 2015-11-10 Morpho Identification by iris recognition
RU2628201C1 (ru) * 2016-07-07 2017-08-15 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ адаптивного квантования для кодирования изображения радужной оболочки
RU2630742C1 (ru) * 2016-07-18 2017-09-12 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ, система и устройство для биометрического распознавания радужной оболочки глаза

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5291560A (en) 1991-07-15 1994-03-01 Iri Scan Incorporated Biometric personal identification system based on iris analysis
KR100307792B1 (ko) * 1992-10-10 2001-11-30 존 이. 시드라즈 홍채분석에근거한생물측정사람식별방법
EP1766555B1 (en) 2004-06-21 2010-08-04 Google Inc. Single image based multi-biometric system and method
WO2008016724A2 (en) 2006-03-03 2008-02-07 Honeywell International, Inc. An iris recognition system having image quality metrics
KR20080017763A (ko) 2006-08-22 2008-02-27 연세대학교 산학협력단 스코어 레벨 결합을 통한 홍채 인식 방법
KR100826876B1 (ko) * 2006-09-18 2008-05-06 한국전자통신연구원 홍채 검출 방법 및 이를 위한 장치
JP4650386B2 (ja) 2006-09-29 2011-03-16 沖電気工業株式会社 個人認証システム及び個人認証方法
DE602008002276D1 (de) * 2007-04-26 2010-10-07 St Microelectronics Rousset Lokalisierungsverfahren und -vorrichtung einer menschlichen Iris in einem Bild
KR101030613B1 (ko) 2008-10-08 2011-04-20 아이리텍 잉크 아이이미지에서 관심영역정보 및 인식적 정보획득방법
KR101763761B1 (ko) 2010-06-04 2017-08-02 한국전자통신연구원 홍채 형상의 인식 방법 및 홍채 형상 인식 장치
KR101302661B1 (ko) 2011-07-20 2013-09-03 한국기초과학지원연구원 신원 인식 장치 및 방법
US9195890B2 (en) 2012-12-10 2015-11-24 Sri International Iris biometric matching system
US9530052B1 (en) * 2013-03-13 2016-12-27 University Of Maryland System and method for sensor adaptation in iris biometrics
WO2015127313A1 (en) * 2014-02-21 2015-08-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Multi-band biometric camera system having iris color recognition
KR101645084B1 (ko) * 2014-06-10 2016-08-02 아이리텍 잉크 실외 및 실내에서 홍채인식이 가능한 손 부착형 웨어러블 장치
US9282237B2 (en) 2014-07-17 2016-03-08 Schlage Lock Company Llc Multifocal iris recognition device
US9928422B2 (en) * 2014-10-15 2018-03-27 Samsung Electronics Co., Ltd. User terminal apparatus and IRIS recognition method thereof
KR102277212B1 (ko) * 2015-01-23 2021-07-15 삼성전자주식회사 디스플레이 정보를 이용한 홍채 인증 방법 및 장치
KR102103286B1 (ko) * 2015-02-10 2020-04-22 삼성전자주식회사 사용자 단말 및 이의 제공 방법
KR102329821B1 (ko) * 2015-06-04 2021-11-23 삼성전자주식회사 개인 인증 전자 장치 및 방법
EP3602399B1 (en) * 2017-03-24 2022-10-05 Magic Leap, Inc. Accumulation and confidence assignment of iris codes

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080253622A1 (en) * 2006-09-15 2008-10-16 Retica Systems, Inc. Multimodal ocular biometric system and methods
CN101034434A (zh) * 2007-04-10 2007-09-12 杭州电子科技大学 基于双眼虹膜的身份识别方法
US20100110374A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Raguin Daniel H Apparatus and method for two eye imaging for iris identification
US9064145B2 (en) * 2011-04-20 2015-06-23 Institute Of Automation, Chinese Academy Of Sciences Identity recognition based on multiple feature fusion for an eye image
RU110848U1 (ru) * 2011-07-26 2011-11-27 Александр Александрович Вальчук Устройство идентификации личности по радужной оболочке глаза
US9183440B2 (en) * 2011-09-06 2015-11-10 Morpho Identification by iris recognition
RU2628201C1 (ru) * 2016-07-07 2017-08-15 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ адаптивного квантования для кодирования изображения радужной оболочки
RU2630742C1 (ru) * 2016-07-18 2017-09-12 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ, система и устройство для биометрического распознавания радужной оболочки глаза

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110688951A (zh) * 2019-09-26 2020-01-14 上海商汤智能科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
CN110688951B (zh) * 2019-09-26 2022-05-31 上海商汤智能科技有限公司 图像处理方法及装置、电子设备和存储介质
US11532180B2 (en) 2019-09-26 2022-12-20 Shanghai Sensetime Intelligent Technology Co., Ltd. Image processing method and device and storage medium
CN117290834A (zh) * 2023-10-10 2023-12-26 深圳市华弘智谷科技有限公司 一种基于虹膜识别来实现精准眼动追踪的多模态识别装置
CN117290834B (zh) * 2023-10-10 2024-05-10 深圳市华弘智谷科技有限公司 一种基于虹膜识别来实现精准眼动追踪的多模态识别装置

Also Published As

Publication number Publication date
EP3680794A1 (en) 2020-07-15
US11449590B2 (en) 2022-09-20
KR102554391B1 (ko) 2023-07-11
US20200356648A1 (en) 2020-11-12
KR20190060671A (ko) 2019-06-03
CN111344703A (zh) 2020-06-26
RU2670798C9 (ru) 2018-11-26
EP3680794A4 (en) 2020-12-09
CN111344703B (zh) 2023-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2670798C1 (ru) Способ аутентификации пользователя по радужной оболочке глаз и соответствующее устройство
KR102455633B1 (ko) 라이브니스 검사 방법 및 장치
JP4156430B2 (ja) データベース自動更新方法を用いた顔検証方法及びそのシステム
Steiner et al. Reliable face anti-spoofing using multispectral SWIR imaging
WO2021036436A1 (zh) 一种人脸识别方法及装置
US8280120B2 (en) Fraud resistant biometric financial transaction system and method
JP2020074174A (ja) モバイル・デバイスを用いてキャプチャしたイメージを使用する指紋ベースのユーザ認証を実行するためのシステムおよび方法
JP5107045B2 (ja) 目に関して取得される画像中の虹彩を表す画素を特定する方法
US10922399B2 (en) Authentication verification using soft biometric traits
JP2007188504A (ja) 画像中の画素強度をフィルタリングする方法
JP7315884B2 (ja) 認証方法、認証プログラム、および情報処理装置
Nandakumar et al. Incorporating ancillary information in multibiometric systems
Liashenko et al. Investigation of the influence of image quality on the work of biometric authentication methods
Dixit et al. SIFRS: Spoof Invariant Facial Recognition System (A Helping Hand for Visual Impaired People)
Ibitayo et al. Development Of Iris Based Age And Gender Detection System
Linsangan et al. A Spoof Detecting Fingerprint Reader Based on a Combination of Total Internal Reflection and Direct Image Capture
CN116229557A (zh) 身份识别方法、装置、设备及存储介质
Lee et al. Ocular and iris recognition baseline algorithm
Zuva et al. Hybridization of bimodal biometrics for access control authentication
Udaykumar et al. BIOMETRIC TECHNOLOGY IMPLENTED IN IRIS RECOGNITION SYSTEMS ON ATM MACHINE
Kotkova et al. DETECTION AND FACE RECOGNITION OF PEOPLE BY CAMERA FOR SECURITY APPLICATIONS.
CN117854117A (zh) 一种融合掌纹掌静脉的多模态生物特征识别方法
RU2536677C2 (ru) Способ распознавания образов на цифровом изображении
CN112288934A (zh) 基于智能化门控的控制方法
Singh et al. Multimodal Biometric Authentication Parameters on Humanbody

Legal Events

Date Code Title Description
TH4A Reissue of patent specification