虹膜識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介

1、虹膜識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 天津理工大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信工程學(xué)院 20062166 侯建元什么是虹膜？ 虹膜是位于人眼白色鞏膜和黑色瞳孔之間的環(huán)狀組織，包含了最豐富的紋理信息。外觀上看，虹膜由許多腺窩、皺褶、色素斑等構(gòu)成，是人體中最獨(dú)特的結(jié)構(gòu)之一虹膜識(shí)別的優(yōu)點(diǎn)：虹膜，作為重要的身份鑒別特征n唯一性：虹膜圖像存在許多隨機(jī)分布的細(xì)節(jié)特征n穩(wěn)定性：虹膜從嬰兒胚胎期的第3個(gè)月起開始發(fā)育，到第8個(gè)月虹膜的主要紋理結(jié)構(gòu)已經(jīng)成形n可采集性：虹膜是一個(gè)外部可見的內(nèi)部器官，不必緊貼采集裝置就能獲取合格的虹膜圖像n非侵犯性：一般情況下很難盜取他人的虹膜圖像虹膜識(shí)別的一般步驟：n虹膜圖像獲取n圖像預(yù)處理n特征提取n特征匹配 一、

2、虹膜圖像的獲取 虹膜是一個(gè)很小的器官，直徑約十幾毫米，不同人種的虹膜顏色有著很大的差別。n白種人的虹膜顏色淺，紋理顯著n黃種人的虹膜則多為深褐色，紋理非常不明顯 二、虹膜圖像的預(yù)處理 通過獲取裝置采集的虹膜圖像通常不可能僅僅包含虹膜，往往還有眼睛的其它部分，比如眼瞼、睫毛、眼白等，而且在高度非侵犯性系統(tǒng)中，由于對(duì)被試者不做要求，虹膜在圖像中的位置與大小都會(huì)發(fā)生變化。因此，在進(jìn)行虹膜識(shí)別之前，必須先確定出虹膜在圖像中的位置并進(jìn)行大小歸一化等操作。虹膜圖像預(yù)處理包括：n虹膜定位n虹膜圖像歸一化n虹膜圖像增強(qiáng) 進(jìn)行虹膜圖像預(yù)處理：n原始輸入圖像 n虹膜圖像的灰度直方圖 n二值化方法定位瞳孔 n虹膜圖

3、像邊緣提取 n修正后的虹膜邊緣 n虹膜定位n虹膜圖像的歸一化n圖像增強(qiáng) 虹膜圖像預(yù)處理效果圖：虹膜定位 ： 由原始輸入圖像可以看出，虹膜包含紋理的部分是內(nèi)外兩個(gè)近似圓形邊界之間的部分，虹膜內(nèi)側(cè)與瞳孔相鄰，外側(cè)與眼白相鄰。但是，這兩個(gè)圓不是完全同心的,我們需要分別對(duì)內(nèi)外兩個(gè)邊界進(jìn)行處理。 內(nèi)邊界的提?。?與眼睛的其他部分相比，瞳孔要暗得多。我們采用二值化的方法分離出瞳孔，提取內(nèi)虹膜邊 界。二值化方法的關(guān)鍵在于閾值的選取，具體做法是，先計(jì)算出整個(gè)圖像的灰度直方圖,它應(yīng)該有兩個(gè)主要的峰值，其中的第一個(gè)峰值，對(duì)應(yīng)的就是瞳孔區(qū)域灰度集中的范圍，第二個(gè)峰值對(duì)應(yīng) 的是虹膜區(qū)域的灰度集中范圍。顯然，提取瞳孔的

4、二值化閾值應(yīng)該選擇在第一個(gè)峰值的右側(cè)。對(duì)圖像進(jìn)行二值化后，我們可以看出，瞳孔成功地被分離開來。外圓邊界的提?。?可以采用最小二乘擬合的方法提取外圓邊界。首先使用Canny 算子對(duì)原圖像進(jìn)行邊緣提取，然后根據(jù)瞳孔的位置和其它的先驗(yàn)知識(shí)，去除一些無用的點(diǎn)，比如眼眉和內(nèi)邊界等，最后采用最小二乘法進(jìn)行擬合。最后虹膜定位。 虹膜的歸一化： 歸一化的目的是將每幅原始圖像調(diào)整到相同的尺寸和對(duì)應(yīng)位置，從而消除平移、縮放和旋轉(zhuǎn)對(duì)于虹膜識(shí)別的影響。用極坐標(biāo)變換的方法進(jìn)行歸一化： 將虹膜圖像中的每個(gè)點(diǎn)一一映射到極坐標(biāo)，這種映射對(duì)于平移和內(nèi)外圓環(huán)的大小變換等具有不變性。綜上所述，整個(gè)虹膜識(shí)別的過程對(duì)于虹膜圖像的旋轉(zhuǎn)、

5、平移和尺度變化以及瞳孔的收縮都具有不變性。虹膜圖像增強(qiáng) ： 由于設(shè)備的原因，使得虹膜圖像上的光照不能完全按均勻分布，這樣將會(huì)影響紋理分析的效果。為了更好地提高識(shí)別效果，我們對(duì)展開后的虹膜圖像進(jìn)行了局部的直方圖均衡化，從而實(shí)現(xiàn)了圖像增強(qiáng)，減少了非均勻光照的影響。三、虹膜特征提取 兩種比較典型的方法n多通道濾波n二維小波變換 從一定意義上講，前者是后者的特列。二維小波變換： 小波變換是一個(gè)常用的圖像分析手段，并且在紋理識(shí)別中有較多的應(yīng)用。一個(gè)二維小波變換可以看作兩個(gè)連續(xù)的一維小波變換。二維小波變換將一幅圖像分解成一系列的低頻子圖像。小波變換的結(jié)果取決于所采用的小波基的類型，而小波基是由濾波器的類型決定的。小波的四種通道：nLL 通道代表了圖像在水平低頻和垂直低頻下的信息nLH通道代表了圖像在水平低頻和垂直高頻下的信息nHL通道代表了圖像在水平高頻和垂直低頻下的信息nHH 通道代表了圖像在水平高頻和垂直高頻下的信息 在四種小波通道中，HH通道反映的是圖像的高頻特征，其中包含了圖像中的大部分噪聲，不適合用于紋理特征的提取。因此我們使用圖中陰影部分的共 7 個(gè)通道來進(jìn)行紋理分析。對(duì)于每個(gè)通道的濾波結(jié)果，提取均值和方差作為其特征。由于在小尺度下的小波子圖像受噪聲的影響比較嚴(yán)重，為了增加識(shí)別算法的抗噪聲性能，在具體算法中，我們對(duì)于歸一化的圖