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深扒虹膜識別技術及其應用

發布時間:2018-06-15 責任編輯:wenwei

【導讀】生物特征識別是目前最為方便與安全的識別技術。它不需要隨身攜帶任何證件,記住任何密碼,是一種方便、快捷、可靠的識別方法。生物特征識別是通過人體所固有的生理特征或行為特征對個人身份進行鑒定的技術。常見的生物特征有指紋、掌紋、虹膜、視網膜、臉形、聲音、筆跡、DNA。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
虹膜識別技術是一種我們既熟悉又陌生,十分科幻神秘,又比較常見的感知識別技術,我們常常在科幻作品中看到它,甚至在日常生活中也可能會遇見它,虹膜識別技術號稱是最精準最不可作偽的感知識別技術,這就更增添了它的神秘感。
 
什么是虹膜?
 
人眼的外觀由鞏膜、虹膜、瞳孔三部分構成,鞏膜即眼球外圍的白色部分,眼睛中心為瞳孔部分,虹膜位于鞏膜和瞳孔之間,包含了最豐富的紋理信息。外觀上看,虹膜由許多腺窩、皺褶、色素斑等構成,是人體中最獨特的結構之一。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
脊椎動物眼球角膜和晶狀體間呈球狀有色彩的膜。為血管膜的一部分、中央是瞳孔。虹膜前面被覆一層內皮;中層為富于血管和色素細胞的疏松結締組織。色素的多少可使虹膜呈現不同的顏色,無色素時為藍色,當色素由少至多時,虹膜可出現灰色、棕色及棕黑色;虹膜后面襯有兩層色素上皮,其內層上皮分化為平滑肌。肌纖維由內向外呈放射狀排列的稱瞳孔開肌、受交感神經支配、司瞳孔放大;圍繞瞳孔緣呈環狀排列的稱瞳孔括約肌。受副交感神經支配,司瞳孔縮小。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
1.角膜緣2.前房3.晶狀體4.瞳孔5.角膜6.虹膜7.前房角8.鞏膜9.球結膜10.睫狀體11.后房12.晶狀體懸韌帶13.距齒緣14.視網膜15.脈絡膜16.黃斑17.視神經乳頭18.視神經19.玻璃體
 
虹膜的特性
 
唯一性
 
每個虹膜所包含的信息都不相同,出現形態完全相同的虹膜組織的可能性遠遠低于其他組織。英國劍橋大學John Daugman教授提出的虹膜相位特征證實了虹膜圖像有244個獨立的自由度,即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。虹膜的纖維組織細節復雜而豐富,并且它的形成與胚胎發生階段該組織局部的物理化學條件有關,具有極大的隨機性,即便使用克隆技術也無法復制某個虹膜。同卵雙胞胎的虹膜紋理信息不同,同一個人左右眼的虹膜紋理都不會相互認同。英國國家物理實驗室的測試結果表明:虹膜識別是各種生物特征識別方法中錯誤率最低的。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
穩定性
 
虹膜從嬰兒胚胎期的第3個月起開始發育,到第8個月虹膜的主要紋理結構已經成形。除非經歷危及眼睛的外科手術,此后幾乎終生不變。由于角膜的保護作用,發育完全的虹膜不易受到外界的傷害。
 
防偽性
 
虹膜是人眼的可見部分,處在鞏膜的保護下,具有極強的生物活性。例如,瞳孔的大小隨光線強弱變化;視物時有不自覺的調節過程;有每秒可達十余次的無意識瞳孔縮放;在人體腦死亡、處于深度昏迷狀態或眼球組織脫離人體時,虹膜組織即完全收縮,出現散瞳現象。這些生物活性與人體生命現象同時存在,共生共息,所以想用照片、錄像、尸體的虹膜代替活體的虹膜圖像都是不可能的,從而保證了生理組織的真實性
 
非接觸
 
虹膜是一個外部可見的內部器官,不必緊貼采集裝置就能獲取合格的虹膜圖像,識別方式相對于指紋、手形等需要接觸感知的生物特征更加干凈衛生,不會污損成像裝置,影響其他人的識別。
 
便于信號處理
 
在眼睛圖像中和虹膜鄰近的區域是瞳孔和鞏膜,它們和虹膜區域存在著明顯的灰度階變,并且區域邊界都接近圓形,所以虹膜區域易于擬合分割和歸一化。虹膜結構有利于實現一種具有平移、縮放和旋轉不變性的模式表達方式。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
唯一性,穩定性,防偽性,而這些都是包括二維碼,RFID等其他感知識別技術所無法比擬的,加上虹膜作為唯一可以從外部直接觀測的人體內部組織,自身蘊含豐富信息,虹膜識別成為了一項非常重要的,特別適用于保密性要求高的環境的感知識別技術
 
虹膜識別技術的起源
 
1885年ALPHONSEBERTILLON將利用生物特征識別個體的思路應用在巴黎的刑事監獄中,當時所用的生物特征包括:耳朵的大小、腳的長度、虹膜等。
 
1987年,眼科專家ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜圖像進行自動虹膜識別的概念,到1991年,美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的JOHNSON實現了一個自動虹膜識別系統。
 
1993年,JOHNDAUGMAN實現了一個高性能的自動虹膜識別原型系統。今天,大部分的自動虹膜識別系統使用DAUGMAN核心算法。
 
國內在2000年以前在虹膜識別方面一直沒有自己的核心知識產權,中科院自動化所在多年研究的基礎上于2000年初開發出了虹膜識別的核心算法,成為了世界上少數幾家掌握了虹膜識別核心算法的單位之一。
 
虹膜識別技術的原理
 
虹膜識別通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份,其核心是使用模式識別、圖像處理等方法對人眼睛的虹膜特征進行描述和匹配,從而實現自動的個人身份認證。虹膜識別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預處理、特征提取與編碼和分類。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
虹膜圖像獲取
 
虹膜圖像獲取是指使用特定的數字攝像器材對人的整個眼部進行拍攝,并將拍攝到的圖像通過圖像采集卡傳輸到計算機中存儲。虹膜圖像的獲取是虹膜識別中的第一步,同時也是比較困難的步驟,需要光、機、電技術的綜合應用。因為人們眼睛的面積小,如果要滿足識別算法的圖像分辨率要求就必須提高光學系統的放大倍數,從而導致虹膜成像的景深較小,所以現有的虹膜識別系統需要用戶停在合適位置,同時眼睛凝視鏡頭(Stop and Stare)。另外東方人的虹膜顏色較深,用普通的攝像頭無法采集到可識別的虹膜圖像。不同于臉像、步態等生物特征的圖像獲取,虹膜圖像的獲取需要設計合理的光學系統,配置必要的光源和電子控制單元。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
由于虹膜圖像獲取裝置自主研發的技術門檻高,限制了國內虹膜識別研究的開展。中國科學院自動化研究所在1999年研制出國內第一套自主知識產權的虹膜圖像采集系統,其特點是小巧、靈活、低成本、圖像清晰。經過不斷地更新換代,自動化所最新開發的虹膜成像儀已經可以在20—30cm距離范圍通過語音提示、主動視覺反饋等技術采集到合格的虹膜圖像。
 
圖像預處理
 
圖像預處理是指由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息,并且在清晰度等方面不能滿足要求,需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作。
 
虹膜圖像預處理過程通常包括虹膜定位、虹膜圖像歸一化、圖像增強三個部分。
 
虹膜定位
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
一般認為,虹膜的內外邊界可以近似地用圓來擬合。內圓表示虹膜與瞳孔的邊界,外圓表示虹膜與鞏膜的邊界,但是這兩個圓并不是同心圓。通常,虹膜靠近上下眼皮的部分總會被眼皮所遮擋,因此還必須檢測出虹膜與上下眼皮的邊界,從而準確地確定虹膜的有效區域。虹膜與上下眼皮的邊界可用二次曲線來表示。虹膜定位的目的就是確定這些圓以及二次曲線在圖像中的位置。常用的定位方法大致分為兩類,一是,邊緣檢測與Hough變換相結合的方法;二是,基于邊緣搜索的方法。這兩種方法共同的缺點是運算時間長,因此出現了一些基于上述兩種策略的改進方法,但是速度并沒有數量級的提高。定位仍然是虹膜識別過程中運算時間最長的步驟之一。
 
虹膜圖像歸一化
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
虹膜圖像歸一化的目的是將虹膜的大小調整到固定的尺寸。到目前為止,虹膜紋理隨光照變化的精確數學模型還沒有得到。因此,從事虹膜識別的研究者主要采用映射的方法對虹膜圖像進行歸一化。如果能夠對虹膜紋理隨光照強度變化的過程建立數學模型或者近似模擬這個過程,將會對虹膜識別系統性能的提高有很大幫助。
 
圖像增強
 
圖像增強的目的是為了解決由于人眼圖像光照不均勻造成歸一化后圖像對比度低的問題。為了提高識別率,需要對歸一化后的圖像進行圖像增強。
 
特征提取
 
特征提取是指通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨特的特征點,并對其進行編碼。
 
主流的虹膜特征提取和識別方法可分為八大類。
 
一是,基于圖像的方法,將虹膜圖像看成是二維的數量場,像素灰度值就構成聯合分布,圖像矩陣之間的相關性就度量了相似度。
 
二是,基于相位的方法,這種方法認為圖像中的重要細節,如點、線、邊緣等“事件”的位置信息,大多包含在相位中,所以在特征提取時舍棄反映光照強度和對比度的幅值信息。
 
三是,基于奇異點的方法,虹膜圖像中的奇異點分兩種,過零點和極值點。
 
四是,基于多通道紋理濾波統計特征的方法,虹膜圖像可以看成是二維紋理,在頻域中的不同尺度和方向上會有區分性強的統計特征可供識別,這也是紋理分析中常用的方法。
 
五是,基于頻域分解系數的方法,圖像可以看成是由很多不同頻率和方向的基組成,通過分析圖像在每個基投影值的大小分布可以深入認識圖像中具有規律性的信息。
 
六是,基于虹膜信號形狀特征的方法,虹膜信號形狀特征包括兩方面的信息,虹膜曲面凹凸起伏的二維形狀信息和沿著虹膜圓周的一維形狀信息。
 
七是,基于方向特征的方法,方向(Direction)或者朝向(Orientation)是一個相對值,對光照、對比度變化的魯棒性較強,而且可以描述局部灰度特征,是一種比較適合虹膜圖像特征表達的形式。
 
八是,基于子空間的方法,子空間的方法需要在較大規模的訓練數據集上根據定義的最優準則找到若干個最優基,然后將原始圖像在最優基上的投影系數作為降維的圖像特征。
 
特征匹配
 
特征匹配是指根據當前采集的虹膜圖像進行特征提取得到的特征編碼與數據庫中事先存儲的虹膜圖像特征編碼進行比對、驗證,從而達到識別的目的。
 
虹膜識技術的主要系統
 
目前影響力較大的虹膜識別系統主要有Daugman系統、Wildes系統、Boles系統和中科院虹膜系統等。
 
Daugman系統
 
目前國際上很多虹膜識別產品都使用了英國劍橋大學的Daugman博士提出的虹膜識別算法。算法中利用積分微分算子(Integro-differentialoperator)檢測虹膜的內外圓邊界:
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
濾波后提取相位信息,并將所得到的相位信息量化為二值的虹膜編碼,共計2048比特。利用兩幅虹膜圖像所得到的二值編碼間的歸一化海明距離作為相似形度量對虹膜進行比對識別。
 
另外此系統也采用了一種比較簡單、直觀的方法解決了虹膜紋理的旋轉性問題。原虹膜紋理的旋轉對應著歸一化后的左右平移,所以Daugman采用將虹膜編碼左右平移較少的位數后分別比對,找出其中最小的海明距離作為兩個虹膜之間的相似性度量。
 
Wildes系統
 
Wildes系統與Daugman系統進行對比,采用了不同的識別過程。首先,利用擴展的Hough變換進行虹膜內外圓的檢測。在克服虹膜的平移、縮放和旋轉問題上,采用了圖像配準的方法,而沒有將其歸一化到統一的矩形區域內。
 
Wildes認為僅采用2048比特的編碼來表示虹膜的紋理特征可能包含的信息量過少,所以其系統中的數據量較大。他提出利用各向同向的高斯-拉普拉斯濾波器:
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
在不同分辨率下對圖像進行濾波之后,逐次進行1/2采樣,得到不同尺度的數據構成4層金字塔結構,利用這些數據作為虹膜識別的特征。最后使用Fisher分類器進行分類。
 
Boles系統
 
Boles利用小波變換的過零點和兩個連續過零點之間的小波變換的積分平均值來表示虹膜特征。在對虹膜紋理圖像編碼前,先沿著以虹膜中心為圓心的同心圓對虹膜圖像采樣,把兩維的虹膜圖像變為一維的信號,然后利用特定的小波函數對它進行變換。這里“特定的”小波函數定義為某一光滑函數的兩階導數,即定義小波母函數為:
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
中科院虹膜系統
 
中國科學院的馬力、譚鐵牛等在他們的系統中不但提出了利用傅立葉變換來對虹膜圖像進行質量評估,并且在Daugman利用Gabor濾波器進行特征提取的基礎上,將Gabor濾波器的調制函數進行改進,使其具有圓對稱的特性,表達式如下:
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
然后將濾波后的圖像分塊,提取每塊的均值和方差形成虹膜的特征向量。最后利用Fisher線形判據降低特征向量的維數,根據最近鄰分類器進行特征匹配。與其它兩種經典方法Daugman和Boles的方法相比,此方法也能取得較好的識別效果。
 
虹膜識別技術的應用領域
 
電力/核電站/軍事領域
 
為了提高電站的網絡化、智能化、信息化,提升管理效率及安全性,采用目前國際上先進的虹膜識別技術,結合計算機網絡在數據采集、數據通信、數據檢索、系統控制等方面優勢,實現主要通道(出入口)的門禁管理、工作人員的人事考勤管理。并可根據變電站的設備現狀,改造成為具有虹膜身份認證的防誤閉鎖系統,大大提高操作的安全性
 
工礦/企事業單位領域
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
礦井虹膜考勤系統是煤礦安全生產管理的重要組成部分,它可以使企業管理者及時了解井下生產狀況和人員組成,有效改進安全生產管理和勞動組織方式,是提高安全生產效率的重要手段。市場上常見的是磁卡、IC卡、射頻卡等技術實現的考勤機,它無法解決替代性問題,而指紋等生物識別技術,也因為識別精度不夠,無法適應井下惡劣環境、設備維護困難等問題不能滿足需要。虹膜識別考勤系統可以從根本上杜絕考勤時的替代現象,它的高安全性、快速識別和它在礦井井下獨具的易用性,是其它生物識別系統無法相比的。
 
監獄/看守所/反恐/公安領域
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
監獄:緩沖區門禁:對出入門禁的地方進行虹膜認證,確定身份。
 
流動人員的管理:對探監人員進行虹膜采集,探監完成后進行虹膜識別,以確定進出的是否是同一人。
 
公安刑偵:準確甑別犯罪嫌疑人;快速確認罪犯身份;驗證死刑犯身份等。
 
公安出入境管理:身份證/護照:可以通過虹膜來進行身份識別。
 
路巡系統:檢查可疑人員
 
反恐:可以抓拍虹膜信息,與反恐怖分子信息比對識別。
 
新農合/城鄉居民養老保險/醫療衛生/疾控/違禁藥品/病毒實驗室領域
 
社保社會化以后,因為單位的搬遷、變更、關閉等原因,造成投保人員流動、分散。所以確定投保人的生存狀況一直是社保支付理賠工作中的一個難題,解決這一難題的唯一出路只有采用生物識別技術進行身份鑒別。
 
可以采用的生物識別技術有多種,例如,指紋、掌紋、聲紋、眼虹膜、面容、耳型、體味、DNA(人體細胞遺傳基因)等等。生物特征具有客觀性和唯一性,人各有異,終生不變,具有無法仿制的特點。
 
就各種生物識別技術來比較,從技術成熟度和使用方便角度來講,目前首推虹膜自動識別技術,特別適合社保系統的使用要求,同時也是最安全,精度最高的生物技術。
 
新型農村合作醫療:在辦理新農合時進行虹膜采集,然后每次進行虹膜驗證時,只有通過驗證后方可辦理相關業務。
 
金融/銀行/稅務領域
 
隨著金融行業的不斷發展,金融市場競爭日益加劇,銀行的管理也日趨規范化,安全問題成為重中之重,虹膜識別產品在銀行業的應用是大勢所趨。
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
銀行金庫門禁:可以將有權限進入金庫的人員的虹膜信息保存下來,在每次進入金庫的時候都要進行虹膜驗證,通過驗證方可進入。也可以設置多人驗證、異地驗證,加強銀行金庫的安全性管理。
 
運鈔車的管理:將運鈔車相關人員的虹膜信息進行采集保存,在出勤的時候進行虹膜驗證,同時也可以設置開啟錢柜的權限,只有具有權限的人員才能打開錢柜,有效保證了資金的安全性。
 
信貸人員的身份驗證:將每次借貸的人員先進行虹膜驗證,如果存在此人的虹膜信息,則說明此人已借貸,可以停止發放貸款;如果沒有此人的虹膜信息,則保存起來,防止再一次的借貸,有效杜絕了資金的流失。
 
民航/機場/海關/口岸領域
 
深扒虹膜識別技術及其應用
 
虹膜識別系統已在國內外許多領域正發揮著越來越大的作用,如在機場與海港海關的生物識別通關自動系統、檢測系統及警方使用的身份檢測行動裝置等。虹膜身份識別系統可在需要的重點防范區域、通道、口岸應用,對已認證人員授予不同的權限,并對試圖強行通過的未經認證的人員,系統會自動采取措施將其封閉在警戒空間。自動快速通關是虹膜識別的一個典型應用,它的應用不僅使機場安全等級上升,緩解人流壓力,也會為機場帶來經濟效益。在公共安全成為熱點問題的今天,虹膜識別技術在國內機場的應用必將和國際上一樣成為發展趨勢。

本文轉載自傳感器技術。
 
 
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