WO2017000491A1 - 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备 - Google Patents

获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备 Download PDF

Info

Publication number
WO2017000491A1
WO2017000491A1 PCT/CN2015/095338 CN2015095338W WO2017000491A1 WO 2017000491 A1 WO2017000491 A1 WO 2017000491A1 CN 2015095338 W CN2015095338 W CN 2015095338W WO 2017000491 A1 WO2017000491 A1 WO 2017000491A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
iris
eye
determining
parameter
Prior art date
Application number
PCT/CN2015/095338
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
张涛
龙飞
陈志军
Original Assignee
小米科技有限责任公司
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 小米科技有限责任公司 filed Critical 小米科技有限责任公司
Priority to KR1020177009159A priority Critical patent/KR101906748B1/ko
Priority to MX2017005398A priority patent/MX367515B/es
Priority to JP2016562587A priority patent/JP6391708B2/ja
Priority to RU2017102728A priority patent/RU2654157C1/ru
Publication of WO2017000491A1 publication Critical patent/WO2017000491A1/zh

Links

Images

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
    • G06V40/18—Eye characteristics, e.g. of the iris
    • G06V40/19—Sensors therefor
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4851—Prosthesis assessment or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths
    • H04N23/11—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths for generating image signals from visible and infrared light wavelengths
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10048—Infrared image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20081—Training; Learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20—Image preprocessing
    • G06V10/255—Detecting or recognising potential candidate objects based on visual cues, e.g. shapes

Definitions

  • the present disclosure relates to the field of image acquisition technologies, and in particular, to a method, an apparatus, and a red film identification device for acquiring an iris image.
  • irises are more and more widely used in the field of personal identification because of their high degree of uniqueness.
  • the existing iris collection needs to be realized by the iris collecting instrument, that is, when the user collects the iris, the eye needs to be attached to the iris collecting instrument, so the process needs to be highly matched with the use requirement of the iris collecting instrument, thereby improving the requirement.
  • the difficulty of the user is, when the user collects the iris, the eye needs to be attached to the iris collecting instrument, so the process needs to be highly matched with the use requirement of the iris collecting instrument, thereby improving the requirement. The difficulty of the user.
  • the part of the eye is photographed to obtain an image containing the part of the eye.
  • the center position of the eyeball and the radius of the eyeball in the image are determined by a radial symmetric transformation RST method.
  • determining, according to an eyeball position parameter in the image, determining a shooting parameter for capturing an iris comprising: determining a near-infrared shooting parameter for capturing an iris according to an eyeball position parameter in the image;
  • the first determining module includes:
  • the above method provided by the embodiment of the present disclosure determines a photographing parameter for photographing an iris according to the acquired image including the part of the eye. Since the image including the eye part can be obtained in various ways, for example, by using ordinary visible light shooting mode, in the above method, the user does not need to attach the eye to the prescribed position, and does not need to perform some highly coordinated actions, but only If you need to stand normally, you can take a picture of the user's eye and determine the shooting parameters for shooting the iris. It can be seen that the above method achieves the purpose that the user can accurately acquire the iris image without requiring a high degree of cooperation, thereby improving the user experience.
  • the acquisition sub-module 211 is configured to photograph an eye part to obtain an image including an eye part.
  • the second determining sub-module 222 can also be configured to determine an eye center position and an eye radius in the image by a radial symmetric transform RST method in the region of the eye.
  • an apparatus 900 for acquiring an iris image which may be a mobile phone, a computer, a digital broadcast terminal, a messaging device, a game console, a tablet device, a medical device, according to an exemplary embodiment. , fitness equipment, personal digital assistants, car mobile terminals, etc.
  • Processing component 901 typically controls the overall operation of device 900, such as operations associated with display, telephone calls, data communications, camera operations, and recording operations.
  • Processing component 901 can include one or more processors 909 to execute instructions to perform all or part of the steps of the above described methods.
  • processing component 901 can include one or more modules to facilitate interaction between component 901 and other components.
  • processing component 901 can include a multimedia module to facilitate interaction between multimedia component 904 and processing component 901.
  • the I/O interface 902 provides an interface between the processing component 901 and the peripheral interface module, which may be a keyboard, a click wheel, a button, or the like. These buttons may include, but are not limited to, a home button, a volume button, a start button, and a lock button.

Abstract

本公开是关于获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备，用以实现在用户不需要高度配合的情况下，能够准确地获取虹膜图像。所述方法包括：获取包含眼睛部位的图像；对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。上述方法实现了用户在不需要高度配合的情况下，就能够准确地获取虹膜图像的目的，提升了用户体验效果。

Description

获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备
相关申请的交叉引用
本申请基于申请号为201510373998.4、申请日为2015年06月30日的中国专利申请提出，并要求该中国专利申请的优先权，该中国专利申请的全部内容在此引入本申请作为参考。
技术领域
本公开涉及图像采集技术领域，尤其涉及获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备。
背景技术
目前，由于虹膜具有高度的唯一性，被越来越广泛的应用于个人身份识别领域中。而现有的虹膜采集需通过虹膜采集仪实现，即用户在采集虹膜的时候，需要将眼睛贴到虹膜采集仪上，因此这个过程是需要用户高度配合虹膜采集仪的使用要求的，从而提高了用户的使用难度。
发明内容
本公开实施例提供获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备，在用户不需要高度配合的情况下，能够准确地获取虹膜图像。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种获取虹膜图像的方法，可包括：
获取包含眼睛部位的图像；
对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
在一个实施例中，所述对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数，包括：对所述图像进行图像识别，确定所述图像中的眼睛位置；根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
在一个实施例中，所述根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数，包括：获取预设的眼球半径；根据所述图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄的焦点和焦距。
在一个实施例中，所述获取包含眼睛部位的图像，包括：
对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像。
在一个实施例中，所述确定图像中的眼睛位置，包括：
通过自适应增强AdaBoost算法确定所述图像中眼睛的所在区域。
在一个实施例中，所述根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径，包括：
在所述眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
在一个实施例中，所述根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数，包括：根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄参数；
所述根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像，包括：
根据所述近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
根据本公开实施例的第二方面，提供了一种获取虹膜图像的装置，包括：
获取模块，用于获取包含眼睛部位的图像；
第一确定模块，用于对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
第二确定模块，用于根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
拍摄模块，用于根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
在一个实施例中，所述第一确定模块，包括：
第一确定子模块，用于对所述图像进行图像识别，确定所述图像中的眼睛位置；
第二确定子模块，用于根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
在一个实施例中，所述第二确定模块，包括：
第三确定子模块，用于获取预设的眼球半径；根据所述图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄的焦点和焦距。
在一个实施例中，所述获取模块，包括：
获取子模块，用于对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像。
在一个实施例中，所述第一确定子模块，还用于通过自适应增强AdaBoost算法确定所述图像中眼睛的所在区域。
在一个实施例中，所述第二确定子模块，还用于在所述眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
在一个实施例中，所述第二确定模块，包括：
第四确定子模块，用于根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄参数；
所述拍摄模块，包括：
拍摄子模块，用于根据所述近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种虹膜识别设备，包括：
第一拍摄器件，用于对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像；
处理芯片，用于对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
第二拍摄器件，用于根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述处理芯片；
所述处理芯片，还用于对所述虹膜图像进行识别，识别出虹膜特征信息；判断识别出的虹膜特征信息是否与预设的虹膜特征信息匹配。
在一个实施例中，所述第一拍摄器件为可见光摄像头；
所述第二拍摄器件为近红外摄像头。
根据本公开实施例的第四方面，提供了一种获取虹膜图像的装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为：
获取包含眼睛部位的图像；
对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
根据获取到的包含眼睛部位的图像，来确定用于拍摄虹膜的拍摄参数。由于包含眼睛部位的图像可以采用多种方式获得，例如采用普通的可见光拍摄方式获得，因此，上述方法中，用户不需要将眼睛贴到规定的位置、不需要进行一些高度配合的动作，而只需要正常站立，就可以拍摄到用户的眼部图像，进而能够确定出用于拍摄虹膜的拍摄参数。可见，上述方法实现了用户在不需要高度配合的情况下，就能够准确地获取虹膜图像的目的，提升了用户体验效果。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并 与说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的获取虹膜图像的方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的获取虹膜图像的装置的框图；
图3是根据一示例性实施例示出的另一获取虹膜图像的装置的框图；
图4是根据一示例性实施例示出的另一获取虹膜图像的装置的框图；
图5是根据一示例性实施例示出的虹膜识别设备的框图；
图6是根据一示例性实施例示出的获取虹膜图像的装置900的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开实施例提供了一种获取虹膜图像的方法，该方法可用于虹膜图像的采集识别以及采集识别虹膜图像的设备中，如图1所示，该方法包括步骤S101-S104：
在步骤S101中，获取包含眼睛部位的图像。
在一个实施例中，步骤S101可实施为：对眼睛部位进行拍摄，获得包含眼睛部位的图像。在实际实施场景下，可在接受到采集虹膜的指令后，利用adaboost分类器快速检测到眼部的大致区域，并对拍摄区域内的眼部区域进行一次或多次拍摄，获得一张或者多张包含眼睛部位的图像。此种实施方式下，可用可见光摄像头进行拍摄，获得包含眼睛部位的图像。
在步骤S102中，对图像进行图像识别，确定出图像中的眼球位置参数。
在一个实施例中，步骤S102可实施为：对图像进行图像识别，确定图像中的眼睛位置；根据眼睛位置，确定图像中的眼球中心位置和眼球半径。即，图像中的眼球位置参数包括图像中的眼球中心位置和眼球半径，只要得到了这两个参数，就可以确定出用于拍摄虹膜图像的拍摄参数。其中，对眼部图像的识别可采用RST(Radial symmetry transform)径向对称变换法，这是一种快速检测圆的方法，将多张图像上的每一个点计算出其梯度，然后反向给这个径向上面的所有点进行投票累计，这样最终在眼球中心处会积累出最多的票数，得到眼球位置参数。
在另一个实施例中，确定图像中的眼睛位置，可实施为：通过自适应增强AdaBoost算法确定图像中眼睛的所在区域。根据眼睛位置，确定图像中的眼球中心位置和眼球半径，可实施为：在眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定图像中的眼球中心位置和眼球 半径。
在步骤S103中，根据图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数。
在一个实施例中，拍摄参数根据上述步骤S102中得出的眼球位置参数进行设定，包括焦点位置、焦距和亮度和对比度等，确定出的拍摄参数以能拍摄到尺寸适宜、完整清晰的虹膜图像为标准。例如，根据可见光摄像头拍摄到的包含眼睛部位的图像，确定出眼球中心位置后，又确定其与眼球中心位置的距离为30cm，当前环境光亮度为100cd/m2，则当捕捉到焦点(眼球中心位置)后，可设定用于拍摄虹膜的拍摄参数为8倍焦距，亮度为-20，对比度为18。
在另一个实施例中，步骤S103可实施为：获取预设的眼球半径；根据图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄焦点和焦距。即，不需要像前述方法那样每次都确定眼球半径。因为不同的人眼的眼球半径通常不会差距太大，因此，可预先存储一个正常人的眼球半径的大小，从而每次在执行步骤S103时，直接调取存储的眼球半径即可。这种方式更加简便快捷，提高了方法执行效率。
在步骤S104中，根据拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
在一个实施例中，拍摄虹膜的主体可以是近红外摄像头，此时，上述步骤S103中所确定的拍摄参数是适用于近红外摄像头的近红外拍摄参数；此时，步骤S104可实施为：根据近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。利用近红外拍摄技术摄取的虹膜图像更加清晰。
本公开实施例提供的上述方法，根据获取到的包含眼睛部位的图像，来确定用于拍摄虹膜的拍摄参数。由于包含眼睛部位的图像可以采用多种方式获得，例如采用普通的可见光拍摄方式获得，因此，上述方法中，用户不需要将眼睛贴到规定的位置、不需要进行一些高度配合的动作，而只需要正常站立，就可以拍摄到用户的眼部图像，进而能够确定出用于拍摄虹膜的拍摄参数。可见，上述方法实现了用户在不需要高度配合的情况下，就能够准确地获取虹膜图像的目的，提升了用户体验效果。
在一个实施例中，当步骤S101实施为“对眼睛部位进行拍摄，获得包含眼睛部位的图像”时，上述方法可取得以下有益效果：根据拍摄到的包含眼睛部位的图像，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数。由于包含眼睛部位的图像采用普通的可见光拍摄方式获得，因此，用户不需要将眼睛贴到规定的位置、不需要进行一些高度配合的动作，而只需要正常站立，就可以拍摄到用户的眼部图像，进而能够确定出用于拍摄虹膜的拍摄参数。可见，上述方法实现了用户在不需要高度配合的情况下，就能够准确地获取虹膜图像的目的，提升了用户体验效果。
根据本公开实施例的第二方面，对应上述虹膜图像拍摄处理方法，提供一种虹膜图像 拍摄处理装置，如图2所示，该装置可包括：
获取模块21被配置获取包含眼睛部位的图像；
第一确定模块22被配置为对图像进行图像识别，确定出图像中的眼球位置参数；
第二确定模块23被配置为根据图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
拍摄模块24被配置为根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
在一个实施例中，如图3所示，第一确定模块22可包括：
第一确定子模块221被配置为对图像中的眼睛进行图像识别，确定图像中的眼睛位置；
第二确定子模块222被配置为根据眼睛位置，确定图像中的眼球中心位置和眼球半径。
如图4所示，第二确定模块23可包括：
第三确定子模块231被配置为获取预设的眼球半径；根据图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄的焦点和焦距。
在一个实施例中，如图4所示，第二确定模块23可包括：第四确定子模块232被配置为根据图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄参数；
拍摄模块24可包括：拍摄子模块241被配置为根据近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
在一个实施例中，如图4所示，获取模块21可包括：
获取子模块211，用于对眼睛部位进行拍摄，获得包含眼睛部位的图像。
在一个实施例中，第一确定子模块221还可被配置为通过自适应增强AdaBoost算法确定图像中眼睛的所在区域。
在一个实施例中，第二确定子模块222还可被配置为在眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定图像中的眼球中心位置和眼球半径。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种虹膜识别设备，如图5所示，该设备可包括：
第一拍摄器件51被配置为对眼睛部位进行拍摄，获得包含眼睛部位的图像；
处理芯片52被配置为对图像进行图像识别，确定出图像中的眼球位置参数；根据图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
第二拍摄器件53被配置为根据拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像，并将虹膜图像发送给所述处理芯片52；
所述处理芯片52还被配置为对虹膜图像进行识别，识别出虹膜特征信息；判断识别出的虹膜特征信息是否与预设的虹膜特征信息匹配。
在一个实施例中，所述第一拍摄器件51为可见光摄像头；第二拍摄器件53为近红外摄像头。
在一个实施例中，第一拍摄器件51与所述第二拍摄器件53还可以为同一近红外摄像头。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种虹膜图像拍摄处理装置，可包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，处理器被配置为：
获取包含眼睛部位的图像；
对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
如图6所示，根据一示例性实施例示出的一种获取虹膜图像的装置900，该装置900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理，车载移动终端等。
参照图6，装置900可以包括以下一个或多个组件：处理组件901，存储器902，电源组件903，多媒体组件904，音频组件905，输入/输出(I/O)的接口906，传感器组件907，以及通信组件908。
处理组件901通常控制装置900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件901可以包括一个或多个处理器909来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件901可以包括一个或多个模块，便于处理组件901和其他组件之间的交互。例如，处理部件901可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件904和处理组件901之间的交互。
存储器902被配置为存储各种类型的数据以支持在装置900的操作。这些数据的示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器902可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电源组件903为装置900的各种组件提供电力。电源组件903可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件904包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕 可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件904包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件905被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件905包括一个麦克风(MIC)，当装置900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器902或经由通信组件908发送。在一些实施例中，音频组件905还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口902为处理组件901和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件907包括一个或多个传感器，用于为装置900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件907可以检测到装置900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置900的显示器和小键盘，传感器组件907还可以检测装置900或装置900一个组件的位置改变，用户与装置900接触的存在或不存在，装置900方位或加速/减速和装置900的温度变化。传感器组件907可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件907还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件907还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件908被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件908经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件908还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述获取虹膜图像的方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括 指令的存储器902，上述指令可由装置900的处理器909执行以完成上述获取虹膜图像的方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (17)

  1. 一种获取虹膜图像的方法，其特征在于，包括：
    获取包含眼睛部位的图像；
    对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
    根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
    根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
  2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，
    所述对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数，包括：对所述图像进行图像识别，确定所述图像中的眼睛位置；根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
  3. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，
    所述根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数，包括：获取预设的眼球半径；根据所述图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄的焦点和焦距。
  4. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，
    所述获取包含眼睛部位的图像，包括：
    对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像。
  5. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，
    所述确定图像中的眼睛位置，包括：
    通过自适应增强AdaBoost算法确定所述图像中眼睛的所在区域。
  6. 如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径，包括：
    在所述眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
  7. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，
    所述根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数，包括：根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄参数；
    所述根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像，包括：
    根据所述近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
  8. 一种获取虹膜图像的装置，其特征在于，包括：
    获取模块，用于获取包含眼睛部位的图像；
    第一确定模块，用于对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
    第二确定模块，用于根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
    拍摄模块，用于根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
  9. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，
    所述第一确定模块，包括：
    第一确定子模块，用于对所述图像进行图像识别，确定所述图像中的眼睛位置；
    第二确定子模块，用于根据所述眼睛位置，确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
  10. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，
    所述第二确定模块，包括：
    第三确定子模块，用于获取预设的眼球半径；根据所述图像中眼球中心位置和预设的眼球半径，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄的焦点和焦距。
  11. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，
    所述获取模块，包括：
    获取子模块，用于对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像。
  12. 如权利要求9所述的装置，其特征在于，
    所述第一确定子模块，还用于通过自适应增强AdaBoost算法确定所述图像中眼睛的所在区域。
  13. 如权利要求12所述的装置，其特征在于，
    所述第二确定子模块，还用于在所述眼睛的所在区域中，通过径向对称变换RST法确定所述图像中的眼球中心位置和眼球半径。
  14. 如权利要求8所述的装置，其特征在于，
    所述第二确定模块，包括：
    第四确定子模块，用于根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的近红外拍摄参数；
    所述拍摄模块，包括：
    拍摄子模块，用于根据所述近红外拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
  15. 一种虹膜识别设备，其特征在于，包括：
    第一拍摄器件，用于对眼睛部位进行拍摄，获得所述包含眼睛部位的图像；
    处理芯片，用于对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
    第一拍摄器件，用于根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像，并将所述虹膜图像发送给所述处理芯片；
    所述处理芯片，还用于对所述虹膜图像进行识别，识别出虹膜特征信息；判断识别出的虹膜特征信息是否与预设的虹膜特征信息匹配。
  16. 如权利要求15所述的设备，其特征在于，
    所述第一拍摄器件为可见光摄像头；
    所述第二拍摄器件为近红外摄像头。
  17. 一种获取虹膜图像的装置，其特征在于，包括：
    处理器；
    用于存储处理器可执行指令的存储器；
    其中，所述处理器被配置为：
    获取包含眼睛部位的图像；
    对所述图像进行图像识别，确定出所述图像中的眼球位置参数；
    根据所述图像中的眼球位置参数，确定用于拍摄虹膜的拍摄参数；
    根据所述拍摄参数对虹膜进行拍摄，获得虹膜图像。
PCT/CN2015/095338 2015-06-30 2015-11-23 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备 WO2017000491A1 (zh)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020177009159A KR101906748B1 (ko) 2015-06-30 2015-11-23 홍채 이미지 획득 방법 및 장치, 및 홍채 인식 장치
MX2017005398A MX367515B (es) 2015-06-30 2015-11-23 Método y dispositivo para adquirir una imagen de iris y dispositivo para identificar el iris.
JP2016562587A JP6391708B2 (ja) 2015-06-30 2015-11-23 虹彩画像を取得する方法および装置、ならびに虹彩識別機器
RU2017102728A RU2654157C1 (ru) 2015-06-30 2015-11-23 Способ и устройство для получения изображения радужной оболочки глаза и устройство для идентификации радужной оболочки глаза

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510373998.4A CN104933419B (zh) 2015-06-30 2015-06-30 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备
CN201510373998.4 2015-06-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2017000491A1 true WO2017000491A1 (zh) 2017-01-05

Family

ID=54120579

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2015/095338 WO2017000491A1 (zh) 2015-06-30 2015-11-23 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备

Country Status (8)

Country Link
US (1) US9924090B2 (zh)
EP (1) EP3113071A1 (zh)
JP (1) JP6391708B2 (zh)
KR (1) KR101906748B1 (zh)
CN (1) CN104933419B (zh)
MX (1) MX367515B (zh)
RU (1) RU2654157C1 (zh)
WO (1) WO2017000491A1 (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104933419B (zh) * 2015-06-30 2019-05-21 小米科技有限责任公司 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备
CN106131419B (zh) * 2016-07-21 2019-11-08 北京小鸟看看科技有限公司 一种用于同步多个无线摄像设备的方法和系统及虚拟现实系统
CN107341467A (zh) * 2017-06-30 2017-11-10 广东欧珀移动通信有限公司 虹膜采集方法及设备、电子装置和计算机可读存储介质
CN107341466B (zh) * 2017-06-30 2020-01-10 Oppo广东移动通信有限公司 控制方法、电子装置和计算机可读存储介质
CN107341469B (zh) * 2017-06-30 2022-06-14 Oppo广东移动通信有限公司 控制方法、电子装置和计算机可读存储介质
CN107463877A (zh) * 2017-07-05 2017-12-12 广东欧珀移动通信有限公司 虹膜采集方法、电子装置和计算机可读存储介质
CN107292285B (zh) * 2017-07-14 2020-01-14 Oppo广东移动通信有限公司 虹膜活体检测方法及相关产品
CN109002796B (zh) * 2018-07-16 2020-08-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像采集方法、装置和系统以及电子设备
KR102175481B1 (ko) * 2018-10-29 2020-11-09 상명대학교산학협력단 생체 인식 장치 및 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100872495B1 (ko) * 2008-05-30 2008-12-08 탐투스 주식회사 홍채 촬영장치
CN103106401A (zh) * 2013-02-06 2013-05-15 北京中科虹霸科技有限公司 具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法
CN104123543A (zh) * 2014-07-23 2014-10-29 泰亿格电子（上海）有限公司 一种基于人脸识别的眼球运动识别方法
CN104933419A (zh) * 2015-06-30 2015-09-23 小米科技有限责任公司 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003169790A (ja) * 2001-12-05 2003-06-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd カメラヘッド分離型虹彩認証装置
CN1892676B (zh) * 2005-06-03 2010-05-12 沈洪泉 面部/虹膜组合光学成像的装置及方法
JP2010026039A (ja) * 2008-07-16 2010-02-04 Fujifilm Corp 撮影装置および撮影装置の制御方法並びにプログラム
TW201140511A (en) * 2010-05-11 2011-11-16 Chunghwa Telecom Co Ltd Drowsiness detection method
EP2577963A1 (en) * 2010-05-26 2013-04-10 Ramot at Tel Aviv University, Ltd. Method and system for correcting gaze offset
RU2442526C1 (ru) * 2010-08-05 2012-02-20 Общество с ограниченной ответственностью "АВТЭКС" Специализированная видеокамера контроля оператора
CN101930543B (zh) * 2010-08-27 2012-06-27 南京大学 一种自拍视频中眼睛图像的调正方法
US8970770B2 (en) * 2010-09-28 2015-03-03 Fotonation Limited Continuous autofocus based on face detection and tracking
US20120308089A1 (en) * 2011-06-03 2012-12-06 Korea Basic Science Institute Method of biometric authentication by using pupil border and apparatus using the method
KR20130000828A (ko) * 2011-06-24 2013-01-03 엘지이노텍 주식회사 얼굴 피쳐 검출 방법
EP2583619B1 (en) * 2011-10-22 2022-03-16 Alcon Inc. Apparatus for monitoring one or more surgical parameters of the eye
KR101417433B1 (ko) * 2012-11-27 2014-07-08 현대자동차주식회사 눈동자의 움직임을 이용한 사용자 인증 장치 및 그 방법
JP5935849B2 (ja) * 2013-10-04 2016-06-15 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
TWI533224B (zh) * 2013-11-14 2016-05-11 原相科技股份有限公司 眼球偵測裝置、瞳孔偵測方法與虹膜辨識方法
US9767358B2 (en) * 2014-10-22 2017-09-19 Veridium Ip Limited Systems and methods for performing iris identification and verification using mobile devices
CN104460185A (zh) * 2014-11-28 2015-03-25 小米科技有限责任公司 自动对焦方法及装置
KR20160072682A (ko) * 2014-12-15 2016-06-23 삼성전자주식회사 생체 정보를 이용한 인증 방법 및 이를 위한 전자 장치
CN105160306B (zh) * 2015-08-11 2019-05-07 北京眼神智能科技有限公司 虹膜图像模糊判断的方法和装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100872495B1 (ko) * 2008-05-30 2008-12-08 탐투스 주식회사 홍채 촬영장치
CN103106401A (zh) * 2013-02-06 2013-05-15 北京中科虹霸科技有限公司 具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法
CN104123543A (zh) * 2014-07-23 2014-10-29 泰亿格电子（上海）有限公司 一种基于人脸识别的眼球运动识别方法
CN104933419A (zh) * 2015-06-30 2015-09-23 小米科技有限责任公司 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170048555A (ko) 2017-05-08
MX367515B (es) 2019-08-26
US9924090B2 (en) 2018-03-20
EP3113071A1 (en) 2017-01-04
CN104933419A (zh) 2015-09-23
JP2017521742A (ja) 2017-08-03
CN104933419B (zh) 2019-05-21
MX2017005398A (es) 2017-11-30
RU2654157C1 (ru) 2018-05-16
KR101906748B1 (ko) 2018-10-10
JP6391708B2 (ja) 2018-09-19
US20170006216A1 (en) 2017-01-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2021017561A1 (zh) 人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质
WO2017000491A1 (zh) 获取虹膜图像的方法、装置及红膜识别设备
WO2021031609A1 (zh) 活体检测方法及装置、电子设备和存储介质
US9674395B2 (en) Methods and apparatuses for generating photograph
WO2017020498A1 (zh) 图像拍摄方法和装置
US10115019B2 (en) Video categorization method and apparatus, and storage medium
US20170155829A1 (en) Methods, Apparatuses, and Storage Mediums for Adjusting Camera Shooting Angle
WO2017020408A1 (zh) 视频录制方法和装置
WO2017088266A1 (zh) 图片处理方法及装置
WO2016090829A1 (zh) 图像拍摄方法及装置
WO2017128767A1 (zh) 指纹模板录入方法及装置
WO2016107030A1 (zh) 通知信息显示方法及装置
CN106408603B (zh) 拍摄方法及装置
CN106210496B (zh) 照片拍摄方法及装置
WO2016138752A1 (zh) 拍摄参数调整方法和装置
CN107463052B (zh) 拍摄曝光方法及装置
TW202113670A (zh) 一種圖像處理方法、電子設備和儲存介質
US10230891B2 (en) Method, device and medium of photography prompts
CN106600530B (zh) 照片合成方法及装置
WO2017124899A1 (zh) 一种信息处理方法及装置、电子设备
WO2017088257A1 (zh) 基于面孔相册的音乐播放方法、装置和终端设备
CN108848303A (zh) 拍摄提示方法及装置
US20170244891A1 (en) Method for automatically capturing photograph, electronic device and medium
CN108509863A (zh) 信息提示方法、装置和电子设备
JP2021175172A (ja) 画像撮影方法、画像撮影装置および記憶媒体

Legal Events

Date Code Title Description
ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2016562587

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

REG Reference to national code

Ref country code: BR

Ref legal event code: B01A

Ref document number: 112016026126

Country of ref document: BR

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2017102728

Country of ref document: RU

Kind code of ref document: A

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 15897018

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 20177009159

Country of ref document: KR

Kind code of ref document: A

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: MX/A/2017/005398

Country of ref document: MX

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 112016026126

Country of ref document: BR

Kind code of ref document: A2

Effective date: 20161108

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 15897018

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1