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虹膜识别技术
前言 随着社会发展,身份识别重要性正日益显现,而传统身份识别方式由于其固有局限性已远远不能满足要求,钥匙、卡片和身份证等容易丢失和仿造,密码则容易遗忘,更为严重是这些传统识别方式无法区分真正拥有者和取得身份标识物冒充者,一旦他人获得了这些身份标识物,就可以拥有相同权力。
在需求驱动下,基于人脸、指纹、虹膜、手形、笔迹等生物特征识别技术应运而生。
虹膜识别技术是近几年兴起生物认证技术。
虹膜形成由遗传基因决定,人体基因表达决定了虹膜形态、生理特性、颜色和总外观,是最可靠人体生物终身身份标识。
虹膜识别就是通过这种人体生物特征来识别人身份。
在包括指纹在内所有生物特征识别技术中,虹膜识别是当前应用最为精确一种。
虹膜识别技术以其高精确度、非接触式采集、易于使用等优点得到了迅速发展,被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途生物认证技术,未来安防、国防、电子商务等多种领域应用,也必然会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势,现在已经在全球各地各种应用中逐渐开始显现出来,市场应用前景非常广阔。
1.什么是虹膜
人眼外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成,巩膜即眼球外围白色部分,眼睛中心为瞳孔部分,虹膜位于巩膜和瞳孔之间,包含了最丰富纹理信息。
外观上看,虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成,是人体中最独特结构之一。
虹膜作为身份标识具有许多先天优势:
1) 唯一性,由于虹膜图像存在着许多随机分布细节特征,造就了虹膜模式唯一性。
英国剑桥大学JohnDaugman教授提出虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立自由度,即平均每平方毫米信息量是3.2比特。
实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程,可以预测虹膜纹理信息容量远大于此。
并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境随机因素决定,即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼虹膜图像之间也具有显著差异。
虹膜唯一性为高精度身份识别奠定了基础。
英国国家物理实验室测试结果表明:
虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低。
2) 稳定性,虹膜从婴儿胚胎期第3个月起开始发育,到第8个月虹膜主要纹理结构已经成形。
除非经历危及眼睛外科手术,此后几乎终生不变。
由于角膜保护作用,发育完全虹膜不易受到外界伤害。
3) 非接触,虹膜是一个外部可见内部器官,不必紧贴采集装置就能获取合格虹膜图像,识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知生物特征更加干净卫生,不会污损成像装置,影响其他人识别。
4) 便于信号处理,在眼睛图像中和虹膜邻近区域是瞳孔和巩膜,它们和虹膜区域存在着明显灰度阶变,并且区域边界都接近圆形,所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。
虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性模式表达方式。
5) 防伪性好,虹膜半径小,在可见光下中国人虹膜图像呈现深褐色,看不到纹理信息,具有清晰虹膜纹理图像获取需要专用虹膜图像采集装置和用户配合,所以在一般情况下很难盗取他人虹膜图像。
此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。
2.虹膜识别过程
虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间相似性来确定人们身份,其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛虹膜特征进行描述和匹配,从而实现自动个人身份认证。
虹膜识别技术过程一般来说分为:
虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
2.1虹膜图像获取
虹膜图像获取是指使用特定数字摄像器材对人整个眼部进行拍摄,并将拍摄到图像通过图像采集卡传输到计算机中存储。
虹膜图像获取是虹膜识别中第一步,同时也是比较困难步骤,需要光、机、电技术综合应用。
因为人们眼睛面积小,如果要满足识别算法图像分辨率要求就必须提高光学系统放大倍数,从而导致虹膜成像景深较小,所以现有虹膜识别系统需要用户停在合适位置,同时眼睛凝视镜头(StopandStare)。
另外东方人虹膜颜色较深,用普通摄像头无法采集到可识别虹膜图像。
不同于脸像、步态等生物特征图像获取,虹膜图像获取需要设计合理光学系统,配置必要光源和电子控制单元。
由于虹膜图像获取装置自主研发技术门槛高,限制了国内虹膜识别研究开展。
中国科学院自动化研究所在1999年研制出国内第一套自主知识产权虹膜图像采集系统,其特点是小巧、灵活、低成本、图像清晰。
经过不断地更新换代,自动化所最新开发虹膜成像仪已经可以在20~30cm距离范围通过语音提示、主动视觉反馈等技术采集到合格虹膜图像。
2.2图像预处理
图像预处理是指由于拍摄到眼部图像包括了很多多余信息,并且在清晰度等方面不能满足要求,需要对其进行包括图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作。
虹膜图像预处理过程通常包括虹膜定位、虹膜图像归一化、图像增强三个部分。
2.2.1虹膜定位
一般认为,虹膜内外边界可以近似地用圆来拟合。
内圆表示虹膜及瞳孔边界,外圆表示虹膜及巩膜边界,但是这两个圆并不是同心圆。
通常,虹膜靠近上下眼皮部分总会被眼皮所遮挡,因此还必须检测出虹膜及上下眼皮边界,从而准确地确定虹膜有效区域。
虹膜及上下眼皮边界可用二次曲线来表示。
虹膜定位目就是确定这些圆以及二次曲线在图像中位置。
常用定位方法大致分为两类:
边缘检测及Hough变换相结合方法;
基于边缘搜索方法。
这两种方法共同缺点是运算时间长,因此出现了一些基于上述两种策略改进方法,但是速度并没有数量级提高。
定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长步骤之一。
2.2.2虹膜图像归一化
虹膜图像归一化目是将虹膜大小调整到固定尺寸。
到目前为止,虹膜纹理随光照变化精确数学模型还没有得到。
因此,从事虹膜识别研究者主要采用映射方法对虹膜图像进行归一化。
如果能够对虹膜纹理随光照强度变化过程建立数学模型或者近似模拟这个过程,将会对虹膜识别系统性能提高有很大帮助。
2.2.3图像增强
图像增强目是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低问题。
为了提高识别率,需要对归一化后图像进行图像增强。
2.3特征提取
特征提取是指通过一定算法从分离出虹膜图像中提取出独特特征点,并对其进行编码。
主流虹膜特征提取和识别方法可分为八大类:
1)基于图像方法
将虹膜图像看成是二维数量场,像素灰度值就构成联合分布,图像矩阵之间相关性就度量了相似度。
2)基于相位方法
这种方法认为图像中重要细节,如点、线、边缘等“事件”位置信息,大多包含在相位中,所以在特征提取时舍弃反映光照强度和对比度幅值信息。
3)基于奇异点方法
虹膜图像中奇异点分两种:
过零点
极值点
4)基于多通道纹理滤波统计特征方法
虹膜图像可以看成是二维纹理,在频域中不同尺度和方向上会有区分性强统计特征可供识别,这也是纹理分析中常用方法。
5)基于频域分解系数方法
图像可以看成是由很多不同频率和方向基组成,通过分析图像在每个基投影值大小分布可以深入认识图像中具有规律性信息。
6)基于虹膜信号形状特征方法
虹膜信号形状特征包括两方面信息:
一是虹膜曲面凹凸起伏二维形状信息,二是沿着虹膜圆周一维形状信息。
7)基于方向特征方法
方向(Direction)或者朝向(Orientation)是一个相对值,对光照、对比度变化鲁棒性较强,而且可以描述局部灰度特征,是一种比较适合虹膜图像特征表达形式。
8)基于子空间方法
子空间方法需要在较大规模训练数据集上根据定义最优准则找到若干个最优基,然后将原始图像在最优基上投影系数作为降维图像特征。
2.4特征匹配
特征匹配是指根据当前采集虹膜图像进行特征提取得到特征编码及数据库中事先存储虹膜图像特征编码进行比对、验证,从而达到识别目。
3.虹膜识别技术优势
误识率
拒识率
影响识别因素
稳定性
安全性
虹膜识别
1:
120万
0.1%-0.2%
虹膜识别时摄像机镜头调整
非常稳定,只须注册一次
使用者选择注册
指纹识别
1:
10万
2.0-3.0%
干燥、脏污、伤痕、油渍
因为影响因素改变,需要经常注册
使用者选择注册
隐秘指纹贮藏
掌纹识别
1:
1万
约等于10%
受伤、年龄、药物环境
因为影响因素改变,需要经常注册
使用者选择注册
面部识别
1:
100
10-20%
灯光、年龄、眼镜、头脸上遮盖物
因为影响因素改变,需要经常注册
使用者选择注册
可以在一定距离内,无使用者同意情况下被注册
表1 几种常见生物特征识别技术对比
4.虹膜识别技术发展简史
1936年,眼科专家FrankBurch指出虹膜具有独特信息,可用于身份识别。
1987年,眼科专家AranSafir和LeonardFlom首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别概念,但是他们并没有开发出一个实际应用系统。
1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室Johnson实现了一个自动虹膜识别系统,这是有文献记载最早一个应用系统;1993年,JohnDaugman实现了一个高性能虹膜识别原型系统。
目前,大部分自动虹膜识别系统使用Daugman核心识别算法;1996年,RichardWildes研制成功基于虹膜身份认证系统;1998年底,中科院自动化所开始虹膜识别方面研究,2000年成功开发出具有我国自主知识产权虹膜识别系统。
膜识别技术是人体生物识别技术一种。
人眼睛外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。
巩膜即眼球外围白色部分,约占总面积30%;眼睛中心为瞳孔部分,约占5%;虹膜位于巩膜和瞳孔之间,包含了最丰富纹理信息,占据65%。
外观上看,由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成(见右图),是人体中最独特结构之一。
虹膜形成由遗传基因决定,人体基因表达决定了虹膜形态、生理、颜色和总外观。
人发育到八个月左右,虹膜就基本上发育到了足够尺寸,进入了相对稳定时期。
除非极少见反常状况、身体或精神上大创伤才可能造成虹膜外观上改变外,虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。
另一方面,虹膜是外部可见,但同时又属于内部组织,位于角膜后面。
要改变虹膜外观,需要非常精细外科手术,而且要冒着视力损伤危险。
虹膜高度独特性、稳定性及不可更改特点,是虹膜可用作身份鉴别物质基础。
在包括指纹在内所有生物识别技术中,虹膜识别是当前应用最为方便和精确一种。
虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途生物认证技术,未来安防、国防、电子商务等多种领域应用,也必然会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势,现在已经在全球各地各种应用中逐渐开始显现出来,市场应用前景非常广阔。
虹膜识别国外研究机构主要有美国Iridian,Iriteck,韩国Jiris公司。
Iridian公司掌握虹膜识别核心算法,是目前全球最大专业虹膜识别技术和产品提供商,它和LG、松下、OKI、NEC等企业进行合作(如IRISPASS®,BM-ET300,IG-H100®等产品),以授权方式提供虹膜识别核心算法,支持合作伙伴生产虹膜识别系统。
Iridian核心技术还包括图像处理协议和数据标准PrivateID®,识别服务器KnoWho®,KnoWho®开发工具及虹膜识别摄像头等。
国内在2000年以前在虹膜识别方面一直没有自己核心知识产权,中科院自动化所在多年研究基础上于2000年初开发出了虹膜识别核心算法,成为了世界上少数几家掌握了虹膜识别核心算法单位之一。
作为中国首个开始虹膜识别机理研究研究基地,中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究具有自主知识产权虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别技术在国际领域空白,而且可以和世界目前主流算法相媲美。
相对于国际上其它公司核心算法,中科院自动化所核心算法速度更快,占用内存空间更小,整体性能更加优异。
2005年,实验室虹膜识别科研成果荣获“国家科学技术发明二等奖”。
2006年9月,模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术权威,参加了由国际生物特征识别组织举办生物识别技术测评(2006BiometricConsortiumConferenceand2006BiometricsTechnologyexperiment),其虹膜识别算法速度和精度得到了国际同行认可。
此外,模式识别国家重点实验室虹膜图像数据库已成为国际上最大规模虹膜共享库。
截止现在已有70个国家和地区中2000多个研究机构申请使用,其中国外单位1500多个。
北京中科虹霸科技有限公司是依托模式识别国家重点实验室虹膜识别科研成果组建而成专业从事虹膜识别系统及相关产品研究和开发公司,是国内唯一掌握完全自主知识产权虹膜识别技术企业。
公司共获得虹膜专利15项,其中发明专利8项,实用新型专利4项,外观专利3项,并获得软件著作权。
知识产权涵盖虹膜识别软硬件系统等各个环节。
目前,中科虹霸虹膜识别产品已经成功运用于国内部分煤矿、银行、社保以及高端涉密场所。
作为中国首个开始虹膜识别机理研究研究基地,中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究具有自主知识产权虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别技术在国际领域空白,而且可以和世界目前主流算法相媲美。
相对于国际上其它公司核心算法,中科院自动化所核心算法速度更快,占用内存空间更小,整体性能更加优异。
2005年,实验室虹膜识别科研成果荣获“国家科学技术发明二等奖”。
2006年9月,模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术权威,参加了由国际生物特征识别组织举办生物识别技术测评(2006BiometricConsortiumConferenceand2006BiometricsTechnologyexperiment),其虹膜识别算法速度和精度得到了国际同行认可。
此外,模式识别国家重点实验室虹膜图像数据库已成为国际上最大规模虹膜共享库。
截止现在已有70个国家和地区中2000多个研究机构申请使用,其中国外单位1500多个。
北京中科虹霸科技有限公司是依托模式识别国家重点实验室虹膜识别科研成果组建而成专业从事虹膜识别系统及相关产品研究和开发公司,是国内唯一掌握完全自主知识产权虹膜识别技术企业。
公司共获得虹膜专利15项,其中发明专利8项,实用新型专利4项,外观专利3项,并获得软件著作权。
知识产权涵盖虹膜识别软硬件系统等各个环节。
目前,中科虹霸虹膜识别产品已经成功运用于国内部分煤矿、银行、社保以及高端涉密场所。
虹膜/视网膜识别是及眼睛有关生物识别中对人产生较少干扰技术。
它使用相当普通照相机元件,而且不需要用户及机器发生接触。
另外,它有能力实现更高模板匹配性能。
因此,它吸引了各种人注意。
在所有生物识别技术中,虹膜/视网膜识别是当前应用最为方便和精确一种。
21世纪是信息技术、网络技术世纪,也是人类摆脱传统技术束缚,越来越自由世纪。
在这个以信息、自由为特点世纪里,生物认证技术,作为20世纪末期才开始蓬勃发展高新技术,必将在社会生活中占据越来越重要位置,从根本上改变人类生活方式。
虹膜/视网膜、指纹、dna这些人体本身特点,将逐步取代现有密码、钥匙、成为人们习惯生活方式,同时,最大限度保证个人资料安全,最大限度防止各种类型刑事、经济犯罪活动。
虹膜/视网膜识别技术,由于其在采集、精确度等方面独特优势,必然会成为未来社会主流生物认证技术。
未来安全控制、海关进出口检验、电子商务等多种领域应用,也必然会以虹膜/视网膜识别技术为重点。
这种趋势,现在已经在全球各地各种应用中逐渐开始显现出来。
idc(国际数据集团)统计表明:
到2003年底为止,全球虹膜/视网膜识别技术以及相关产品市场容量将达到20亿美元水平。
中国生物认证中心保守调查预测:
在未来5年中,仅在中国,虹膜/视网膜识别市场就高达40亿人民币。
随着虹膜/视网膜识别技术应用面扩大,以及在电子商务领域中应用,这个数字将扩大到以千亿计。
虹膜/视网膜识别发展历程可以追溯至19世纪80年代。
1885年,alphonsebertillon将利用生物特征识别个体思路应用在巴黎刑事监狱中,当时所用生物特征包括:
耳朵大小、脚长度、虹膜/视网膜等。
1987年,眼科专家aransafir和leonardflom首次提出利用虹膜/视网膜图像进行自动虹膜/视网膜识别概念,到1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室johnson实现了一个自动虹膜/视网膜识别系统。
1993年,johndaugman实现了一个高性能自动虹膜/视网膜识别原型系统。
1997年,中国第一个虹膜/视网膜识别专利得到批准,申请人,王介生。
2005年,中科院自动化所模式识别国家重点实验室,因为在“虹膜/视网膜图像获取以及识别技术”方面取得突出成绩,获得“国家技术发明二等奖”,代表国内虹膜/视网膜识别技术发展最高水平。
2007年11月,《信息安全技术虹膜/视网膜识别系统技术要求》(gb/t20979-2007)国家标准颁布实施,起草单位为:
北京凯平艾森信息技术有限公司。
一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块:
虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。
分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。
1993年,JOHNDAUGMAN实现了一个高性能自动虹膜识别原型系统。
今天,大部分自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。
虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间圆环状部分,总体上呈现一种由里到外放射状结构,由相当复杂纤维组织构成,包含有很多相互交错类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征,这些特征在出生之前就以随机组合方式确定下来了,一旦形成终生不变。
虹膜识别准确性是各种生物识别中最高。
·信息采集:
从直径11mm虹膜上,Dr.Daugman算法用3.4个字节数据来代表每平方毫米虹膜信息,这样,一个虹膜约有266个量化特征点,而一般生物识别技术只有13个到60个特征点。
266个量化特征点虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述,在算法和人类眼部特征允许情况下,
Dr.Daugman指出,通过他算法可获得173个二进制自由度独立特征点。
在生物识别技术中,这个特征点数量是相当大。
·算法:
第一步是通过一个距离眼睛3英寸(1英寸等于2.54厘米)精密相机来确定虹膜位置。
当相机对准眼睛后,算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧,确定虹膜外沿,这种水平方法受到了眼睑阻碍。
算法同时将焦距对准虹膜内沿(即瞳孔)并排除眼液和细微组织影响。
单色相机利用可见光和红外线,红外线定位在700-900mm范围内(这是IR技术低限,美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样范围。
)
在虹膜上方,算法通过二维Gabor子波方法来细分和重组虹膜图象,第一个细分部分被称为phasor,要理解二维gabor子波原理需要很深数学知识。
什么是虹膜?
我们眼球中央是眼珠,眼珠中心是黑色瞳孔,瞳孔外缘间环形组织即为虹膜。
虹膜识别技术是建立在“任何人虹膜结构都是独一无二”这个事实上。
眼睛虹膜类型具有无及伦比独特性,在“独一无二”性方面,虹膜甚至超过了指纹,因而,相同或重复可能性微乎其微。
因为虹膜组织细节非常丰富,它形成及胚胎发育阶段环境有关,具有极大随机性,即使是同卵双胞胎虹膜或者同一个人左右眼虹膜也有差异。
因此,每一个虹膜就是一个包括水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等结构独特物体,由于它具有唯一性,因此可以用来确定和识别身份。
虹膜组织这种独特性在出生后两年就完全定型,以后终生保持不变,一般性疾病也不会对虹膜组织造成损伤,即使用外科手术也不能改变虹膜结构特征。
因此,要伪造眼睛虹膜这个“身份证”是不可能。
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