虹膜識別原理及算法

前言

隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代社會對人類自身身份識別的準(zhǔn)確性、安全性與實用性提出了更高的要求，傳統(tǒng)的身份識別方法無法實現(xiàn)身份的自動和準(zhǔn)確鑒別，生物特征識別技術(shù)為身份的準(zhǔn)確鑒別和認(rèn)證提供了一種有效的解決途徑。近年來，生物特征識別受到各個國家和諸多領(lǐng)域的關(guān)注，該技術(shù)采用人自身的生理和行為特征作為身份標(biāo)識，成了目前身份鑒別領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。虹膜識別是其中最為重要的一種生物特征識別技術(shù)，備受專家學(xué)者關(guān)注，在最近二三十年有了迅猛發(fā)展，理論方面不斷完善，實際應(yīng)用方面技術(shù)不斷成熟。1887年就曾出現(xiàn)了利用虹膜進(jìn)行身份鑒別的情況，但那時區(qū)分不同的人利用的是虹膜的顏色特征。1988年生物學(xué)家提出了虹膜識別的概念，認(rèn)為人的虹膜的形成過程與胚胎時期的母體環(huán)境有關(guān)，具有隨機(jī)性，導(dǎo)致虹膜紋理存在差異，這一差異性可以用來鑒別不同人。研究表明：面貌相似的雙胞胎具有不同的虹膜特征，甚至同一人的左、右眼虹膜圖像也不一樣，這一研究結(jié)果確立了虹膜在身份認(rèn)證領(lǐng)域的重要地位。另外，虹膜的長久穩(wěn)定性和難以偽造性也是相比于其他生物特征優(yōu)越的身份標(biāo)識所具有的特征。最早的、真正的虹膜識別系統(tǒng)要追溯到1993年。劍橋大學(xué)的John Daugman博士提出了采用Gabor濾波器提取虹膜的紋理特征，實現(xiàn)了第一個虹膜識別系統(tǒng)，并且在數(shù)以百萬計的測試和希思羅機(jī)場的實驗都表明了該系統(tǒng)具有極小的錯誤識別率，使該識別方法在一定程度上經(jīng)受住了考驗。隨后，Richard P.Wildes在基金資助的情況下，開始了虹膜識別系統(tǒng)的研究，提出并實現(xiàn)了一套基于圖像匹配相關(guān)性的虹膜識別技術(shù)，在圖像的比對、認(rèn)證和識別中通過了測試，表明了虹膜識別具有良好的性能。由于虹膜識別在醫(yī)療、救援物資發(fā)放、自動取款、登機(jī)、門禁等方面具有其性能優(yōu)勢，許多國家在虹膜識別領(lǐng)域展開了應(yīng)用研究。但是，虹膜采集設(shè)備價格昂貴，無形中提高了虹膜識別研究的門檻。一些研究機(jī)構(gòu)（如中國科學(xué)院自動化研究所）能夠免費(fèi)提供虹膜圖像數(shù)據(jù)庫，為想要從事虹膜識別理論研究的人們提供了研究的基礎(chǔ)，使得更多的單位和研究所加入這一研究領(lǐng)域，可以看出許多的國內(nèi)外研究論文都采用該所提供的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行理論研究和實驗驗證。隨著虹膜采集設(shè)備價格降低和硬件技術(shù)成熟，在實用性和應(yīng)用推廣方面的研究工作已逐步展開。虹膜識別和其他生物識別技術(shù)一樣，具有廣泛的應(yīng)用背景。特別是在反恐方面，虹膜識別能夠提供準(zhǔn)確的身份鑒別，通過在個人護(hù)照或者身份證件中增加生物特征數(shù)據(jù)，能夠?qū)植婪肿訉崿F(xiàn)有效的跟蹤。虹膜識別有望成為維護(hù)國家安全、社會穩(wěn)定、金融安全、航空安全的重要技術(shù)手段。

內(nèi)容概要

　　《虹膜識別原理及算法》從生物特征識別的基本概念入手，簡要講解相關(guān)生物特征識別的原理和研究情況，然后介紹虹膜識別系統(tǒng)及研究現(xiàn)狀，最后介紹虹膜識別系統(tǒng)中每個環(huán)節(jié)的具體算法和原理實現(xiàn)，并給出算法仿真實驗及結(jié)果分析?！逗缒ぷR別原理及算法》主要分為以下幾個部分：虹膜識別系統(tǒng)原理、虹膜圖像的獲取、虹膜圖像的預(yù)處理（濾波、邊界定位、干擾檢測、邊界點的選擇）、虹膜區(qū)域規(guī)范化、虹膜特征提取、虹膜模式分類算法、虹膜識別的閾值選擇問題、虹膜識別算法的評價指標(biāo)以及虹膜圖像質(zhì)量評價等內(nèi)容?！　　逗缒ぷR別原理及算法》可作為計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制專業(yè)、電子信息等相關(guān)專業(yè)高年級本科生、研究生和研究人員的科研用書，也可作為安全系統(tǒng)、生物識別系統(tǒng)、移民管理系統(tǒng)、刑偵系統(tǒng)、圖像處理和模式識別系統(tǒng)等研究開發(fā)人員和工程技術(shù)人員的參考書。

書籍目錄

第1章 緒論1.1 生物特征識別的產(chǎn)生背景1.1.1 傳統(tǒng)的身份鑒別1.1.2 身份鑒別面臨的挑戰(zhàn)1.2 生物特征識別概述1.2.1 生物特征識別技術(shù)簡介1.2.2 生物特征識別技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀1.3 典型的生物特征識別技術(shù)1.3.1 指紋識別1.3.2 人臉識別1.3.3 耳廓識別1.3.4 虹膜識別和視網(wǎng)膜識別1.3.5 手形識別和掌紋識別1.3.6 聲音識別1.3.7 簽名識別1.3.8 步態(tài)識別1.3.9 擊鍵力度1.3.1 0DNA識別1.3.1 1人臉溫譜圖識別1.3.1 2體味識別和腳印識別1.4 生物特征識別的分類1.5 選擇生物特征的原則1.6 多生物特征識別本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第2章 虹膜識別概述2.1 虹膜概述2.1.1 什么是虹膜2.1.2 虹膜的先天優(yōu)勢2.2 虹膜識別系統(tǒng)概述2.2.1 虹膜識別系統(tǒng)原理2.2.2 虹膜識別系統(tǒng)組成部分2.3 虹膜識別的工作模式2.3.1 工作模式2.3.2 身份注冊系統(tǒng)2.3.3 識別認(rèn)證系統(tǒng)2.4 虹膜識別的發(fā)展現(xiàn)狀與應(yīng)用2.4.1 發(fā)展現(xiàn)狀2.4.2 應(yīng)用領(lǐng)域本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第3章 虹膜圖像的采集3.1 虹膜圖像獲取技術(shù)的發(fā)展3.2 虹膜圖像采集系統(tǒng)3.2.1 圖像采集的前提3.2.2 幾何測距法3.2.3 聚焦檢測方法3.3 虹膜數(shù)據(jù)庫的建立3.3.1 建立虹膜數(shù)據(jù)庫的作用3.3.2 虹膜數(shù)據(jù)庫的建立方法3.4 虹膜數(shù)據(jù)庫3.4.1 中科院的虹膜數(shù)據(jù)庫3.4.2 NICE.I競賽的測評數(shù)據(jù)本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第4章 虹膜邊界定位4.1 平滑處理4.1.1 空域平滑4.1.2 頻域平滑4.2 邊緣提取4.2.1 銳化處理4.2.2 虹膜邊緣提取4.2.3 邊緣梯度二值化4.3 虹膜邊界定位算法概述4.4 基于投票機(jī)制的虹膜邊界定位算法4.4.1 基于Hough變換進(jìn)行圓的檢測4.4.2 由瞳孔位置確定處理圖像大小4.4.3 基于H0ugh變換的虹膜邊界快速定位算法4.4.4 仿真實驗4.5 基于微積分的虹膜邊界定位算法4.5.1 微積分定位邊界原理4.5.2 局部梯度極值的檢測和消除4.5.3 基于微積分的虹膜邊界快速定位算法4.5.4 仿真實驗本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第5章 邊緣點選擇后的虹膜邊界定位5.1 人眼圖像中邊緣點的特點5.2 極坐標(biāo)下的虹膜邊界定位算法5.2.1 極坐標(biāo)下圓的特點5.2.2 極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換5.2.3 極坐標(biāo)下的虹膜邊界定位算法5.2.4 仿真實驗5.3 水平邊緣點的選擇算法5.3.1 邊緣點選擇問題的提出5.3.2 水平邊緣點的選擇5.3.3 極坐標(biāo)下邊緣點選擇后的虹膜邊界定位算法5.3.4 仿真實驗5.4 基于邊緣點選擇和圓參數(shù)投票的虹膜邊界定位算法5.4.1 極坐標(biāo)下選擇邊界點5.4.2 極坐標(biāo)到直角坐標(biāo)的變換5.4.3 基于邊緣點選擇和圓參數(shù)投票的虹膜邊界定位算法5.4.4 仿真實驗本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第6章 眼皮、睫毛、光源像點檢測6.1 虹膜區(qū)域的干擾6.2 眼皮輪廓定位6.2.1 眼皮定位概述6.2.2 眼皮定位算法6.2.3 眼皮陰影估計6.3 睫毛檢測6.4 光源像點檢測6.5 仿真實驗本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第7章 虹膜區(qū)域規(guī)范化7.1 虹膜尺度、位置和方位7.1.1 平移變化7.1.2 旋轉(zhuǎn)變化7.1.3 伸縮變化7.2 虹膜區(qū)域規(guī)范化處理7.2.1 彈性模型7.2.2 虹膜邊界的表示7.2.3 虹膜區(qū)域的表示7.3 虹膜區(qū)域歸范化方法7.4 虹膜區(qū)域大小的確定7.4.1 低頻特征一致原則7.4.2 分辨率確定7.4.3 仿真實驗本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第8章 虹膜特征提取8.1 二值相位編碼的特征提取框架8.1.1 特征提取概述8.1.2 虹膜特征提取框架8.1.3 二值模板的匹配算法8.2 基于二維Gabor濾波的特征提取算法8.3 基于多通道Gabor濾波的特征提取算法8.4 基于圖像匹配的識別算法8.5 基于空域局部過零檢測的特征提取算法8.5.1 空域中的虹膜紋理8.5.2 基于局部過零檢測的虹膜特征提取算法8.5.3 仿真研究本章小結(jié)參考文獻(xiàn)第9章 虹膜特征匹配9.1 漢明距離計算……第10章 改善虹膜識別性能的方法第11章 虹膜圖像質(zhì)量評價系統(tǒng)第12章 第二屆生物特征識別競賽附錄2 生物測定學(xué)術(shù)語表

章節(jié)摘錄

插圖：生物特征識別技術(shù)對于提高信息安全具有重要作用，可廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域。本章對身份鑒別進(jìn)行了介紹，通過分析傳統(tǒng)的身份鑒別方法存在的問題，引出了生物特征識別技術(shù)，并對目前典型的生物特征識別技術(shù)進(jìn)行了綜述。1.1 生物特征識別的產(chǎn)生背景1-1-1傳統(tǒng)的身份鑒別在許多場合都會面臨查驗身份的問題，身份鑒別就是通過各種技術(shù)或者非技術(shù)的手段，對鑒別人員的身份進(jìn)行確認(rèn)。傳統(tǒng)的身份鑒別方法是將對人的身份鑒別問題轉(zhuǎn)化為對一個人身外之物的擁有上，通過是否具備這些身外的物品或者知道某些知識來證明此人的身份，這些證明人身份的東西可分成兩類：（1）標(biāo)識身份的物品，如鑰匙、身份證、印章、銀行卡、護(hù)照、駕駛證等；（2）標(biāo)識身份的特定知識，如用戶名、密碼、暗語等。這兩類標(biāo)識身份的東西有時候也結(jié)合使用，如在使用自動取款機(jī)時需要提供ATM卡和密碼。身份鑒別問題是一個非常普遍而重要的問題，與人們的生活、工作、出行密切相關(guān)，只有在身份得到確認(rèn)以后才能獲得某種權(quán)利或者許可。例如，在進(jìn)入某單位大門時，通過出示證件向門衛(wèi)證明自己的身份，以獲得進(jìn)人的許可；在登陸計算機(jī)系統(tǒng)時，通過輸入用戶名和密碼向計算機(jī)系統(tǒng)表明自己的身份，以獲得使用計算機(jī)的權(quán)利；在通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交易時，通過數(shù)字簽名技術(shù)向?qū)Ψ阶C明自己的身份，以獲得交易的許可，許多有權(quán)限的場合都會遇到身份識別的問題。

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