虹膜识别的身份鉴别.ppt

虹膜识别技术原理虹膜识别技术虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了。虹膜识别技术则是利用采集人虹膜信息来进行识别身份的技术。由于虹膜代码通过复杂运算获得，并能提供数量较多的特征点，所以虹膜识别技术是精确度最高的生物身份识别技术。虹膜识别技术，其技术原理主要是将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的虹膜代码，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，在验证身份时，提取被验证者虹膜信息，与之前存储于数据库中的虹膜信息对应，从而得出是否为同一个人。从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学知识。虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的虹膜代码也有25%的变化，这听起来好象是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。生物识别登记与验证示意图输入用户ID。出示用户虹膜生物特征计算用户虹膜生物特征值保存ID与用户虹膜特征值取出相应的用户虹膜特征值两个虹膜特征值的比对辨识即采集虹膜的过程，通过虹膜扫描采集头进行虹膜采集它包括一个全自动照相机，用来寻找眼睛，并在发现虹膜时才开始聚焦，因此想通过眨眼睛来欺骗识别系统是不行的。将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的虹膜代码，从直径11mm的虹膜上，用3~4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有15个到60个特征点。因此也决定了虹膜识别技术相比其他生物识别技术拥有很高的精确度。保存ID与用户虹膜特征值两个虹膜生物特征值的比对辨识应用ThankYou!