虹膜门禁系统的设计与实现_邵洁

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1、第6卷第1期南京工程学院学报(自然科学版)Vol.6,No.12008年3月JournalofNanjingInstituteofTechnology(NaturalScienceEdition)Mar.,2008文章编号:1672-2558(2008)01-0050-04虹膜门禁系统的设计与实现邵洁(上海电力学院,上海,200090)摘要:随着信息技术的高速发展,传统的门禁系统已逐渐显示出其安全性弱和便捷性差的缺点,生物特征以其高精确性和高稳定性逐渐成为门禁系统采用的热点.针对目前最精确的生物识别方法———虹膜识别,设计并实现了一种基于虹膜的门禁系统,经小规模

2、局域网测试显示,达到了良好的识别效果.关键词:门禁系统;虹膜定位;虹膜识别中图分类号:TP391.41文献标识码:ATheDesignandActualizationofIrisAccessControlSystemSHAOJie(ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)Abstract:Withtherapiddevelopmentofinformationtechnology,theweaknessofthetraditionalmethodsforaccesscontrolsystems

3、intermsofsafetyandconvenienceisinevidence.However,methodsadoptingbiometricmeasurementsaremoreaccurateandreliable,thusbeingmoreeffectiveinthiscase.Thispaperintroducesanewaccesscontrolsystembasedonirisrecognitionwhichispresentlythemostaccuratebiometricrecognitionmethod.Thesmall-scaleLA

4、Ntestofthismethodisindicativeofitseffectiverecognition.Keywords:accesscontrolsystem;irislocation;irisrecognition门禁系统,又称为出入管理控制系统,是一种管理人员进出的数字化管理系统.常见的门禁系统有密码门禁系统、非接触IC卡(感应式IC卡)门禁系统、生物识别门禁系统等.传统的密码门禁系统和IC卡门禁系统由于其本身的安全性弱、便捷性差已经面临淘汰,而生物特征以其稳定、便捷、不易伪造等特点逐渐成为门禁系统采用的热点.在众多的生物识别特征中,虹膜特征唯一、稳

5、定且采集方式为非接触式,[1]是目前已知的精确度最高的生物识别特征,误识率仅为1∶1200000.1虹膜识别原理人的眼睛包含巩膜、虹膜和瞳孔三部分.巩膜为眼球外围的白色部分,约占总面积的30%,虹膜存在于巩膜和瞳孔之间,其颜色并不具有广泛的区别性,而其中相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等丰富的纹理信息才是识别中需要提取的特征.虹膜识别系统由三个部分构成:预处理、特征提取、模式匹配.目前,具有代表性的研究成果有收稿日期:2007-10-20;修回日期:2008-02-20基金项目:上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金项目(Z-2006-51)作者简

6、介:邵洁(1981-),女,硕士,助教,主要从事图像处理与计算机视觉方面的研究.E-mail:windbaby.c@gmail.com第6卷第1期邵洁:虹膜门禁系统的设计与实现51[2][3][4]Daugman的利用Gabor滤波器进行相位编码和Wildes的图形登记技术以及Boles提出的小波变换过零点检测方法等.1.1预处理通过摄像机采集到的眼睛图像(图1)中通常包含少量脸部区域、眼睫毛、瞳孔、虹膜、巩膜等几大部分,因此,预处理的第一步———虹膜定位的目标是确定虹膜在采集到的原始图像中的位置.虹膜与瞳孔的分界线被称为虹膜的内边缘,而其与巩膜间分界线称为外边

7、缘.一般来说,可以将虹膜的内外边缘近似为[2-5][6]圆形或椭圆形进行处理,本文采用了前种假设,因此,虹膜定位就转化为其内外圆圆心及半径的确定问题.首先,为了确定内圆圆心与半径,采用掩模为n×n大小的中值滤波器对原始图像进行滤波,n的大小根据原始图像大小决定,本文取n=15.假设滤波后图中具有最小灰度值的点坐标为(x0,y0),x0、y0分别为图像在x轴和y轴上投影得到的像素最小值的坐标.取Threshold=g(x0,y0)+T为阈值对图像二值化,T为容限度,试验中取T=10(图2).二值化图像中除瞳孔外仍存在一些较大的噪声,因此可以采用较大尺寸的掩模进行中

8、值滤波,本文选用的尺寸为