生物特征识别技术之虹膜识别

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1、生物识别生物特征识别技术之虹膜识别人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的以JohnDaugman的算法为例，大部分的自动虹30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；虹膜位于巩膜和膜识别系统使用Daugman的核心算法。瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。外观上在采集阶段，从直径11毫米的虹膜上，Daugman看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成(见图1)，是算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信人体中最独特的结构

2、之一。虹膜的形成由遗传基因决息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特的外观。人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都足够尺寸，进入了相对稳定的时期。除非极少见的反常有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，通过状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上Daugman算法可以获得173个二进制自由度的独立特的改变，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。另一征点。在

3、生物识别技术中，这个特征点的数量是相当方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位大的。于角膜后面。要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手虹膜识别算法通过一个距离眼睛3英寸的精密相术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平物质基础。方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。虹膜识别生理原理与识别系统单色相机利用可见光和红外线，

4、红外线定位在从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有广700-900毫米的范围内，这是虹膜识别技术的低限，泛的区分性，而那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜惟一性的的范围。在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方体现。这些特征通常称为虹膜的纹理特征。法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为通常情况下，一个自动虹膜识别系统包含硬件和软phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学件两大模块：虹膜图像获取

5、装置和虹膜识别算法。分知识。虹膜识别技术是已知的精确度最高的生物识别技术，两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106；误识率为1:1200000；两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。根据虹膜识别算法系统，在人员注册自己的虹膜信息后，系统对已注册的虹膜信息进行预处理，并对有虹膜图1虹膜是盘状的薄膜，位于眼球的前方效的虹膜纹理特征进行描述，最后完成基于不同虹膜622007年2月第1期总第4期BIOMETRICIDENTIFICATION表1几种生物识别技术的对比特性误识率拒识率影响识别的因

6、素稳定性安全性类型虹膜识别1：12000000.1-0.2%虹膜识别时非常稳定，使用者选择注册摄像机镜头的调整只需注册一次指纹识别1：1000002.0-3.0%干燥；脏污；伤痕；油渍因为影响因素改变，使用者选择注册；需经常注册隐秘指纹储藏掌纹识别1：10000≈10.0%受伤；年龄；药物环境因为影响因素改变，使用者选择注册需经常注册面部识别1：10010-20%灯光；年龄，眼镜；因为影响因素改变，使用者选择注册；头/脸上的遮盖物需经常注册可以在一定距离内，不经使用者同意的情况下被注册特征的分类的任务，在识别过程中

7、，通过与数据库中已用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等；分类的虹膜特征配对，完成识别。1936年，眼科专家FrankBurch指出虹膜具有独虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的特的信息，可用于身份识别；时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。1987年，眼科专家AranSafir和LeonardFlom首从目前来看，整个系统中的处理器速度是大规模检索次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，但的一个瓶颈，网络和硬件设备的性能也会影响到检索是他们并没有开发出一个实际的应用系统；的速度。由于

8、虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的Johnson此把虹膜数据从瞳孔的图像中分离出来也非常关键，实现了一个自动虹膜识别系统，这是有文献记载的最早虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度的一个应用系统；上有所变化。1993年，JohnDaugman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统，目前大部分自动虹膜识别系统使用虹