1、学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位I摘 要生物特征识别是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的技术,即通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。生物特征识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法,在信息及安全领域有着重要的应用价值。在总结前人工作的基础上,就虹膜成像、虹膜区域定位、等关键术进行了讨论,给出了一些相关的改进及微积分算法,实现了一套基于虹膜识别的定位系统。实验结果验证了工作的有效性。虹膜定位是
2、虹膜识别的重要步骤,因而精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提。虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.本文根据虹膜图像特点“先对其进行预处理”再用灰度投影法粗定瞳孔圆心。然后应用微积分算子法进行虹膜内外边界的定位，该算法是基于 Daugman 算法。最后在 matlab 中实现定位过程。关键词：虹膜定位，生物特征识别，微积分算子，Daugman 算法学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位IIAbstractThe biological features recognition is one kind of basis human bo
3、dy own inherent physiology characteristic and the behavior characteristic distinguishes the status the technology，Namely through the computer and optics, acoustics, the biosensor and the biometrics principle and so on high tech method unifies closely，Carry on individual status using the human body i
4、nherent physiology characteristic and the behavior characteristic the appraisal。The biological features recognition technology has is not easy to forget, the forgery-proof performance good, not easy forge or is robbed, “carries” along with and anytime and anywhere available and so on merits.Iris rec
5、ognition is a new method for man identification based on the biological features, which has the significant value in the information and security field. Combined with the previous work of other researchers, a discussion is elaborately made on the key techniques concerning the capture of iris images,
6、 location of iris circle and some improved and approaches to these problems are put forward. The location of iris recognition is realized which proves efficient.Iris location is a crucial part in the process of iris recognition,thus obtaining the iris localization precisely and fleetly is the prelud
7、e of effective iris localization .Iris location of is a kernel procession in an iris recognition system. The speed an accuracy of the iris location decide the performance of the iris recognition system.Take the advantages of the iris image, per-processes the images, decides the pesudo center of pupi
8、l by a method of gray projection .Then the application calculus operator law carries on inside and outside the iris the boundary localization，in this paper ,this algorithm is based on the Daugman algorithm .Finally realizes the localization process in matlab.Keywords: Iris location，Biological featur
9、es recognition，Calculus 学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位IIIoperator，Daugman algorithm学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位IV目 录第 1 章 绪论 11.1 虹膜特征识别的研究背景 .11.2 虹膜识别的目的与意义 .11.3 虹膜识别的国内外研究状况及应用 .21.4 本论文研究的主要内容 .41.5 本章小结 .4第 2 章 虹膜特征识别技术简介 52.1 基于生物特征识别的技术简介 .52.1.1 生物特征识别的现状和发展 62.1.2 目前几大生物特征识别技术 62.2 基于虹膜特征识别技术的简介 .92.3 本章小结 11
10、第 3 章 虹膜定位算法的研究现状 123.1 几种常见的定位算法 123.1.1 Hough 变换定位法 .123.1.2 几何特征定位法 .123.1.3 主动轮廓线定位法 .133.2 本论文所研究的定位算法 143.3 小结 14第 4 章 基于微积分算子的虹膜定位算法的研究 164.1 图像的预处理 174.1.1 虹膜图像的平滑（去噪） .184.1.2 图像的锐化（滤波） .194.2 虹膜内边缘的粗定位 204.3 微积分算子法的虹膜外边缘定位 214.4 本章小结 22第 5 章 结束语 23参考文献 24致 谢 学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位1第 1 章 绪论11
11、虹膜特征识别的研究背景生物识别技术是利用人体固有的生理特征和行为特征来进行个人身份鉴定的一种技术。可用于生物识别的生物特征有手型、指纹、脸型、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等等。行为特征主要有：签字，声音、步态等等。基于这些特征，人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术，目前多种技术都已经形成并成熟得以应用 1。生物识别技术古来就有 2，有着悠久的历史，古埃及人通过测量人体各部分的尺寸来进行身份的鉴定可能是人类最早的基于生物特征识别的最早历史了。而现代生物识别技术始于 20 世纪 70 年代中期，由于早期的生物识别设备比较昂贵，因而仅限于安全级别较高的原子能实
12、验，生产基地等地方。过了一个世纪，由于微处理器及各种电子元件成本的不断下降，精确度逐渐提高，生物识别技术逐渐应用于商业上授权的控制装置，如门禁、企业考勤、管理系统、安全认证领域等。所有生物识别技术中，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。 21 世纪是信息技术、网络技术的世纪，也是人类摆脱传统的技术束缚，越来越自由的世纪。在这个以信息、自由为特点的世纪里，生物认证技术，作为 20 世纪末期才开始蓬勃发展的高新技术，必将在社会生活中占据越来越重要的位置，从根本上改变人类的生活方式 3。虹膜、指纹、DNA 这些人体本身的特点，将逐步取代现有的密码、钥匙、成为人们习惯的生活方式，同时，最大限度的保
13、证个人资料的安全，最大限度的防止各种类型的刑事、经济犯罪活动。 虹膜识别技术，由于其在采集、精确度等方面独特的优势，必然会成为未来社会的主流生物认证技术。未来的安全控制、海关进出口检验、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来。1.2 虹膜识别的目的与意义近年来兴起的虹膜身份识别技术，由于它强大的优势及潜在的商业价值，驱使国际上一些公司和机构投入了大量的人力，财力及精力进行研究。虹膜自动身份鉴学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位2别的概念是首先由 Frown 提出的，然后 Daugman 在算法上首次使之变为可行。虹膜
14、是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物,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。虹膜不同于视网膜，视网膜位于眼底，难以取像,虹膜可以直接看到，可以用摄像设备获取精细的图像虹膜的生物特征识别技术基于以下依据：虹膜的纤维组织细节复杂而丰富,并且虹膜组织细节的形成与胚胎发生阶段的环境有关，具有极大的随机性。虹膜组织具有因人而异的固有特征，即使是同卵双胞胎，也不存在特征相同的实际可能性。当虹膜发育完全后，他在人的一生中的变化及其微小。在虹膜的外部，有一层透明的角膜将它与外界隔开。因此成熟的虹膜不易受到外界的伤害而发生变化。虹膜所具有的这些
15、特点和优点，使虹膜图像获取时，人眼不与 CCD，CMOS 等光线传感器直接接触，采用的是一种非侵犯的采集技术。所以，作为身份鉴别系统中一项重要的生物特征，虹膜识别凭借虹膜丰富的纹理信息、稳定性、唯一性和非侵犯性，越来越受到学术界和工业界的重视。1.3 虹膜识别的国内外研究状况及应用IDC(国际数据集团) 的统计表明：到 2003 年底为止，全球虹膜识别技术以及相关产品的市场容量将达到 20 亿美元的水平。中国生物认证中心的保守调查预测：在未来的 5 年中，仅在中国，虹膜识别的市场就高达 40 亿人民币。随着虹膜识别技术应用面的扩大，以及在电子商务领域中的应用，这个数字将扩大到以千亿计。虹膜识别
16、的发展历程可以追溯至 19 世纪 80 年代。 1885 年，ALPHONSE BERTILLON 将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。1987 年，眼科专家 ARAN SAFIR 和 LEONARD FLOM 首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，1991 年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的 JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。1993 年，JOHN DAUGMAN 实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。1997 年，中国第一个虹膜识别专利得到批准，申请人，王介生。2005 年，中科院自动化所模式识别国家重点实
17、验室，因为在“虹膜图像获取以及识别技术”方面取得的突出成绩，获得“国家技术发明二等奖”，代表国内虹膜识别技术发展的最高水平。学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位32007 年 11 月， 信息安全技术虹膜识别系统技术要求(GB/T20979-2007)国家标准颁布实施，起草单位为：北京凯平艾森信息技术有限公司。未来的安全控制、海关进出口检验、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来。在国外，虹膜识别产品已经在比较广泛的范围内开始应用了。2002 年 2 月 8 日，英国伦敦希思罗机场开始对一种先进的保安系统进行测试，新
18、系统可扫描乘客的眼睛，以代替检查乘客的护照。据悉，该项试验计划为期五个月，搭乘英航及维京航空公司班机的乘客都可参与这项试验。国际航空运输联合会对这一研究结果极感兴趣，他们鼓励伦敦希思罗机场进行试验，通过检查登机旅客的虹膜来确定其身份并作为登机牌。美国“Iriscan”研制出的虹膜识别系统已经应用在美国得克萨斯州联合银行的三个营业部内。储户两手空空地来办理银行业务，无需银行卡，更没有回忆密码的烦恼。他们在该取款机上取钱时，一台摄像机首先对用户的眼睛进行扫描，然后将扫描图象转化成数字信息与数据库中的资料核对，以对用户的身份进行检验。美国新泽西州的 Plumsted 学校已经在校园里面安装了虹膜识别
19、的装置进行安全控制，任何学校的学生以及员工都不再使用任何形式的卡片与证件，只要他们在虹膜摄像头之前经过，他们的位置，身份便被系统识别出来，所有外来的人员都必须进行虹膜资料的登录才能进入到校园中。同时，通过中央登录与权限控制系统对进入这个活动范围进行控制。系统安装以后，校园内的各种违反校规以及侵犯、犯罪活动大大减少，极大的减轻了校园管理难度。在阿富汗，联合国（UN）与美国联邦难民署 the United Nations refugee agency (UNHCR)使用虹膜识别系统鉴定难民的身份，以防止同一个难民多次领取救济品。同样的系统在巴基斯坦与阿富汗的难民营中使用。总共有超过 200 万的难
20、民使用了虹膜识别系统，这套系统对于联合国供品的分配人道主义援助物资起到了很关键的作用。2003 年 3 月 18 日，阿布扎比 (阿拉伯联合酋长国之一)宣布世界上第一套国家级的基于虹膜识别技术的针对被驱逐的外国人虹膜追踪与国界控制系统开始启用，这套系统从 2001 年开始建设，它的目的是对阻止所有被阿布扎比所驱逐的旅游者及其他人员进入阿布扎比。在以前没有这套系统的时候，由于阿拉伯人的独特面相特征（胡须多） ，以及被驱逐的人数众多，海关检查人员很难区分哪些是被驱逐的人。通过使用这套系统，所有的非法入境都被避免，国家安全得到了最大限度的保证。学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位4新泽西州的肯尼迪
21、国际机场（John F. Kennedy International Airport）在它的国际航班第四登机口岸安装了虹膜识别系统，所有 1300 名员工的 300 人已经开始使用这套系统进行登录控制。通过使用这套系统，所有能进入到停机坪的人员必须是经过系统安全认证的人员。未经授权的人员想要强行通过的话，系统将自动采取紧急应对措施将试图强行通过的人员封闭在警戒空间。使用这套系统后，肯尼迪国际机场的安全等级从 B+上升到了 A+等级。通过肯尼迪国际机场乘机前往其他地方的旅客也上升了 18.7%。总体上说来，虹膜识别技术在国际上已经开始在各行各业以各种形式进行应用。同时，给他们的应用单位都带了看得
22、见的与看不见的种种社会效益以及经济效益。这种应用趋势正在以较大速度的增强，未来 10 年内必然是虹膜识别逐步在各个行业内取得全面应用的时候。在国内，由于国际上对中国的禁运以及虹膜技术本身的难度导致国内无法开发出相应的产品。到目前为止，国内还没有一套虹膜识别系统真正应用起来。但是，国内的很多单位都表示了强烈的应用意向，特别是“911”以后，安全反恐怖的意识成了航空、金融领域最关心的问题。虹膜识别系统更是成了各大航空公司、各大金融机构以及其他保密机构（如航天局）等国家重点安全机构的热点关注对象。与世界的发展趋势一样，虹膜识别技术也必将在不久的将来在中国掀起应用的高潮。1.4 本论文研究的主要内容本
23、文根据虹膜识别技术研究的不同方法，根据虹膜识别的难点和重点，选取了基于微积分算子的虹膜定位算法进行研究。根据微积分算子法所代表的意义和适用范围，结合 matlab 图像处理，目的是完成该算法的基于计算机的电子识别。1.5 本章小结本章介绍了虹膜特征识别的主要研究背景及重要性及对现代生活所产生的巨大影响。简单介绍了基于生物特征识别技术在现代社会的应用和发展。概括了本论文所要探讨和研究的主要问题。学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位5第 2 章 虹膜特征识别技术简介2.1 基于生物特征识别的技术简介2.1.1 生物特征识别的现状和发展“9.11”事件是生物特征识别技术在全球发展的一个重要转折点，
24、它使各国政府更加清楚的认识到生物识别技术的重要性。传统的身份识别技术在面临反恐怖时所表现出来的缺陷，使得各国政府在生物特征识别技术研究与应用上开始了大规模的投资。同时公众对生物识别技术的了解也随着“9.11”的曝光率而大幅度的提高。传统的个人身份鉴定方法是通过该人所具有的身份标识知识，身份标识物品来识别。所谓身份标识知识：是指个人识别的知识和记忆系统，不可能被盗取，且系统安装容易，但是一旦标识知识被盗或遗忘，其身份就容易被他人冒充或取代，此方法当前在广泛的应用。例如：用户名和密码。所谓身份标识物品：是指对个人持有，掌握的物品。虽然稳定可靠，但是由于主要借助于外体，一旦证明身份的标识物品被盗或丢
25、失，其身份就容易被他人冒充或取代，例如：钥匙、证件、磁卡、IC卡等。生物特征识别技术是应用事前记载的某人的有关身体特征，行为特征，来确认是否是该人的事实。生物特征识别技术可广泛应用于社会各个领域。例如：一位储户走进了银行，他既没有带银行卡，也没有回忆起密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对他的眼睛进行扫描，然后迅速而准确的完成了用户身份识别并办理完业务。这就是应用了现代生物识别技术中的“虹膜识别系统” 。美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国政府的共识，加强机场安全的安全防务十分重要，美国的有些机场能过在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。这就是应用了现代生物特征
26、识别技术中的“面像识别技术” 。与传统的身份识别手段相比，总体上生物特征识别的身份识别技术有以下优点：（1）防伪性能好，不易伪造或被盗。（2）随身携带，随时随地可用，因此与其它的识别方法相比更有安全性和保密性。用于生物特征识别的生物信息，其基本性质必须满足以下三个条件：普遍性，学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位6唯一性和永久性。所谓普遍性，是指任何个体都具备的。唯一性，是指除了本人以外，其他任何人没有的特征，即人各不同。所谓永久性，是指特征不随时间的变化而变化，即终身不变。选取生物体上具有以上三个性能的特征，是生物识别的第一步。另外，生物识别技术中有两个重要指标。即拒识率和认识率。调整这两
27、个值的关系十分重要。拒识率即所谓的错误拒绝，这个值一高，方便利用的频率就低，认识率即错误接受，它的值一高，安全性就相对降低了。所以在任何的生物识别中，调整这两个指标是一项不可抛弃的过程。选取好值域的大小，关系到生物识别的可行和可用 4。而现在所出现的基于虹膜特征的身份识别技术，它是目前发展很快的生物特征识别技术，由于其具有稳定性，唯一性，便利性和可靠性等优点，所以形成具有发展前景的生物特征识别技术。一般来讲,生物识别系统一般由 4 大步骤组成。第 1 步，通过图像采集系统采集生物特征图像；第 2 步，对生物特征图像预处理(定位、归一化、图像增强等)；第3 步,提取特征信息，转化成数字代码；第
28、4 步，将代测代码与数据库中的模板代码进行比对，做出识别。2.1.2 目前几大生物特征识别技术（1）指纹识别技术指纹识别技术最初用于犯罪领域，到了 20 世纪以后，指纹识别技术已被全世界所接受。目前，全球范围内都建立了指纹自动识别系统以及犯罪指纹数据库。以犯罪侦查领悟为契机，现在指纹识别技术已应用在需要高度安全的设施管理中，作为最传统，最成熟的生物特征识别方式。指纹识别指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。每个人指纹纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的，并且终生不变。人的指纹特征可大致分为两类:总体特征和局部特征。总体特征是用肉眼就可以直接观察到的纹路图案：环型(loop)、弓
29、型 (arch)、螺旋型 (whorl),即我们俗称的斗、簸箕、双箕斗。但仅靠这些基本的图案来进行分类识别还远远不够。在实际应用中，常提取某人指纹的节点(指纹纹路中经常出现的中断、分叉或转折)这个局部特征信息,进行身份认证。指纹节点的信息特征多达 150 多种，但一些细节特征却极为罕见，常见的节点类型有以学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位7下 7 种:终结点(一条纹路在此终结)、分叉点(一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路)、分歧点 (两条平行的纹路在此分开)、孤立点( 一条特别短的纹路,以至于成为一点)、环点(一条纹路分开成为两条之后，立即合并成为一条，这样形成的一个小环)、短纹(一端较
30、短但不至于成为一点的纹路)。其中最典型和最常用的是终结点和分叉结点，在自动指纹识别技术中，一般只检测这两种类型的节点数量，并结合节点的位置、方向和所在区域纹路的曲率，得到唯一的指纹特征。指纹识别的准确率与输入指纹图像的质量有着非常重要的关系。由于噪声、不均匀接触等原因，可能导致指纹图像获取时产生许多畸变、变形。在分析指纹特征时，就会产生大量的可疑特征点，淹没真实特征点，所以采用平滑、滤波、二值化、细化等图像处理方法来提高纹路的清晰度，同时删除被大量噪声破坏的区域。指纹图像增强一般采用以下几个环节，规格化,方向图估计，频率图估计，生成模板,滤波。指纹识别具有普遍性，唯一性，永久性和安全性高的优点
31、，在技术方面的开发也到了成熟时期，拒识率和误识率均达标，即使对部分残缺的指纹也可以识别，其不足的是，由于指纹识别技术最初用于犯罪侦查领域，某些人害怕“将指纹记录在案” 。另外，对于生物特征识别而言，最根本的是伪造问题，如采集指纹时留下用户的指纹印痕，而这些指纹印痕存在被用来复制指纹的肯能。（2）面部识别技术面部识别技术是利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息，用来“辨认”身份的一门技术。面部识别技术早在 20 世纪 60 年代即引起研究者的强烈兴趣，但早期人脸识别一般需要人的某些先验知识。进入 20 世纪 90 年代后，高性能计算机的出现,面部识别方法才有了重大突破，从而进入真正的机
32、器自动识别阶段。与指纹识别、虹膜识别相比,面部识别更加直接和友好,在身份鉴定、档案管理、视频检索等方面有着广阔的应用前景。现在,国外已经有了自动人脸识别系统的产品问世,如德国西门子公司开发成功的“人像及视觉访问控制系统FaceVACS ”，用于保安系统的访问控制,其识别率接近 100%。然而，人脸识别的准确率极易受光照、姿态、年龄、表情、遮挡等因素的影响。美国国防部发起的面部识别技术工程表明：对在其约束环境下采集的图像识别率可达 95%以上，但在非约束环境下，识别率急剧下降。因此，我们从约束环境和非约束环境下两个方法来进行面部识别的研究。约束环境下的面部识别，一般是针对静止的二维面部图像识别。
33、其主要的研究学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位8方向有基于整体的研究方法和基于特征分析的研究方法。基于整体的研究方法考虑了模式的整体属性，它不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系，而其也保留了各部件本身的信息，常用的方法包括：特征脸方法，SVD 分解的方法，人脸等密度线分析匹配方法、弹性图匹配法、隐马尔可夫模型方法以及神经网络分析法。基于特征分析的方法是通过提出局部轮廓信息及灰度信息，将人脸基准点的相对比率和其他人脸脸部特征的形状擦书或类别参数等一起构成识别特征向量。如基于眼睛，嘴巴等部位而提取的特征向量。非约束环境下的面部识别，姿态和光照变化是影响识别的最主要因素。通常采用一些特殊的方法来提高
34、系统识别的鲁棒性。如形变模型的方法、多视角方法、三维模型方法、图像关照法等。其中，三维人脸识别尤其受到人们的重视，它通过三维人脸重建，头部动态跟踪，三位人脸识别，表情分析与合成 4 个层次。目前，三位面部识别算法面临的困难主要是图像数据获取困难，海量数据的存储空间过大、建模时间长等问题。（3）手形识别技术美国航空旅航局的飞行员在启动飞机时,口袋里测量手形的精密仪器能够通过手掌的特征( 手指的长度、手掌的宽度和厚度)识别是否是该飞行员在操作，它作为生物特征的识别技术正在开发，由于必须戴在手上仪器的尺寸较大、仅限于美国使用、参与的企业少、价格较高,这些问题都有待进一步研究。（4）声纹识别技术声纹识
35、别是通过个人声音的差异自动判断是否是该人的方法。每个人发出的声音受个人体格、方言、环境的影响。长处在于声纹识别不需事前注册，识别时心理抵触小,且装置简单，一般的计算机就可处理微弱的声音；因容易采集，可以用于公用通信线路的监听而受到国家安全部门的重视。不足的是声调变化或周围的杂音等有改变声音的可能、拒识率、误识率也都高。（5）笔迹识别技术笔迹识别是个人识别技术之一。笔迹本身只有静态信息，若要作同一认定时则既要考虑静态信息，也要考虑笔顺、笔压等动态信息。人们在书写时不可能有完全相同的行为,它时刻受生理、心理等因素的影响,既存在符合点，同时也存在着差异点。因此样本和检材不可能 100%相同，拒绝识别
36、的可能性也有。笔迹识别与其他方法相比，使用者心理抵触情绪小，技术成功率高，价格低；另外笔迹识别与现有金融体学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位9系的结合而在一定程度也上受到重视。但识别精度受笔迹影响较大，它很难自动甄别本质差异和非本质差异。图 2.1 几大生物特征识别技术各种生物识别技术都是根据生物自身的特征来进行鉴定的，生物的特征特性的不同，存在一定的差异 ，在稳定性和准确性上都有差距，下面是几种生物识别技术的比较。表 2.1 九种生物识别技术的比较生物识别类型 唯一性 永久性 可采集性 准确性 可接受性 防伪性能脸形 低 中 高 低 高 低指纹 高 高 中 高 中 高手形 中 中 高 中
37、 中 中手部血管 中 中 中 中 中 高虹膜 高 高 中 高 低 高视网膜 高 中 低 高 低 高手写体 低 低 高 低 高 低声音 低 低 中 低 高 低脸热量图 高 低 高 中 高 高学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位10虹 膜 定 位 虹 膜 纹 理 规范 化 虹 膜 纹 理 编码采 集 若 干 虹膜 图 像 虹 膜 特 征 模板 模 式 匹 配 匹 配 结 果2.2 基于虹膜特征识别技术的简介生物特征鉴定不可避免的存在拒识和误识的问题。因此，为了提高匹配的准确性外，在很多场合要提供补充的方案，以防止这种情况的发生，但很多专业的分析则认为这个问题并不重要，同传统的方法相比，生物特征识
38、别技术实际上更为安全可靠。一些生物特征识别技术一般都需要较好的信号采集设备和计算平台，尽管一些年来它们的价格都出现了较大幅度的下降，但它们仍然比传统的手段要昂贵，当然，这样的昂贵也不是没有回报的，它带来了更好的安全性。迄今为止,还没有一个单生物特征识别技术能达到完美无缺的要求。根据几种基于生物特征识别技术的比较，我们发现，不管是从准确性上，还是从采集及防伪和永久性上，虹膜特征识别以自己更高的优势在上述的几种识别中，故而，虹膜识别成为了大多数国家和科研人员所进行探讨研究的问题，随着计算机科学技术的发展，虹膜识别技术已经上升了一个更高的层次和水平。基于虹膜的特征识别同其他基于图像的识别一样，主要有
39、四部分组成：虹膜图像获取、图像预处理、虹膜特征提取、匹配与识别。图 2.2 基于虹膜特征识别的系统过程(1) 虹膜图像的获取，看似非常简单的过程，却是非常困难的一步。一方面由于人眼本身就是一个镜头，许多无关的杂光会在人眼中成想，从而被摄入到虹膜图像中；另一方面，由于虹膜直径只有 10 多 mm，不同的人种的虹膜颜色有很大的差别。白种人的虹膜颜色浅，纹理显著；而黄种人的虹膜则多为深褐色，纹理非常不明显，在遮蔽杂光的前提下，采用稳定的近红外光源，调整光源的入射角度，以获得高质量的 8 位灰度图象。 学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位11图 2.3 基于 Daugman 虹膜采集图(2) 虹膜图
40、像的预处理。包括对虹膜图像的定位，归一化和增强等步骤。虹膜图像定位是去除采集到的眼睑，睫毛，眼白等，找出虹膜的圆心和半径，为了消除平移，旋转，缩放等几何变换对虹膜识别的影响，必须把原始的虹膜图像调整到相同的尺寸和对应的位置，又由于虹膜的环形图案特征，决定了虹膜图像可采用极坐标变换形式进行归一化处理，虹膜图像在采集过程中的不均匀光照会影响到纹理分析结果，一般采取直方图均衡化方法进行图像的增强，减少光照不均分布的影响。(3) 虹膜的特征提取和匹配识别方法最早由英国剑桥大学 John Daugman 博士提出，以后许多虹膜识别技术都是以此基础展开的，Daugman 博士用 Gabor 滤波器对虹膜图
41、像进行编码，基于任意一个虹膜特征码都与其它不同的虹膜生成的特征码统计不相关这一特性，比对联个虹膜特征码的 Hamming 距离实现虹膜的识别。随着虹膜识别技术研究和应用的进一步发展，虹膜识别系统的自动化程度越来越高，神经网络算法，模糊识别算法也逐步应用到虹膜识别之中。2.3 本章小结随着计算机技术与现代科学技术的飞跃发展，以生物特征识别为技术特点的技术正在向更精确，更迅速，防伪性能更高的方面发展，本章主要介绍了目前几种基于生物特征识别技术，如面部识别，视网膜识别，笔记识别，手型识别等技术，重点介绍了准确性能更高的虹膜定位识别技术，介绍了基于虹膜特征识别系统的组成和研究。 学士学位论文 题目：虹
42、膜内外边界的定位12第 3 章 虹膜定位算法的研究现状3.1 几种常见的定位算法目前具有代表性的 4 种虹膜定位方法:Daugman 定位法、Hough 变换定位法、几何特征定位法和主动轮廓线定位法,并指出了这些方法在实际应用中的优点与缺点。3.1.1 Hough 变换定位法具体过程是先通过边缘检测的方法得到瞳孔和虹膜以及虹膜和巩膜的边缘,再利用虹膜是圆环状的特点,应用 Hough 变换得到圆环的内外半径 ,从而分割出虹膜。Hough 变换的目标是寻找一种从区域边界到参数空间的变换 ,用大多数边界点满足对应的参数来描述这个区域的边界。Hough 变换圆定位的方程为,（3-1）222 rbyax
43、 利用它求得瞳孔的半径,圆心和虹膜的半径。由于拍摄的图片不可能消除眼皮和眼睫毛,所以用求得的半径去分割虹膜,往往会包含眼皮和睫毛。以抛物线来拟合眼睑,描述为:（3-jjjjjjjjj kyhxakyhx sincoscossin2 2）其中: 为抛物线的曲率; , 分别为抛物线的顶点; 为相对 x 轴旋转的角jajhj度。这样就可以消去眼皮、睫毛的影响后,保留其他虹膜信息。Hough 变换的优点主要在于:它对于图像中的噪声点不敏感,利用它得到的效果可以有效地消除噪声的影响。缺点在于:计算量大、占用内存大、提取的参数受参数空间的量化间隔制约。3.1.2 几何特征定位法几何特征定位法是利用虹膜边缘
44、图像的几何特征以及圆相交弦的性质进行虹膜学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位13定位的方法，具体过程是：首先根据虹膜图像的整体灰度分布信息，利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘，然后利用圆的相交弦性质提取虹膜的中心，最后利用Hough 变换提取虹膜外半径。通常情况下，采集的虹膜图像中瞳孔与虹膜的边缘比较清晰，而巩膜与虹膜的边界相对模糊。在得到虹膜内边缘时，如何找出圆心是关键问题,找到圆心之后，可以结合上述两种虹膜定位方法，进行虹膜的定位过程。3.1.3 主动轮廓线定位法主动轮廓线定位法主动轮廓线(Snake)是一项复杂的轮廓提取及图像解释技术,它通过不断地极小化自身的能量函数来达到物体的边界。定
45、位的具体过程为:先用灰度检测的方法检测出瞳孔内一点作瞳孔的伪圆心，然后以该点为中心，在其周围取几个点作为初始的 Snake,按照 Snake 的运行机制不断进化 ,找到虹膜的内边界，接着计算进化后的 Snake 形心和 Snake 上的控制点与该形心，定位出虹膜内边界位置；最后按照 Daugman 方法定位外边界。其中虹膜内边界的初定位是整个算法中最为关键的一步。主动轮廓线定位法相比 Daugman 定位法的优势是：不用边缘检测和二值化 ,对瞳孔初始的圆心要求不高，算法的鲁棒性更强。虹膜边缘提取图是一幅虹膜图像。从图中可以看出,瞳孔区域内的灰度很均匀，瞳孔与虹膜之间的边缘灰度差比较大，而虹膜与
46、巩膜之间边缘的灰度差就比较小。从虹膜图像的灰度直方图可以发现,直方图的第一个波峰非常明显。根据瞳孔、虹膜以及巩膜灰度分布的规律，可以认为波峰对应的是瞳孔。这样就可以设定域值去分离出瞳孔,获得瞳孔的半径和圆心，并在此基础上去求得虹膜的外半径。对于虹膜定位系统，Daugman 和 Wildes 最具有代表性。通过对各种定位算法的分析比较，前两种经典方法效果较好，技术成熟，但是比较费时，对采集的图像质量要求较高。通过对其它几种算法进行分析比较，发现:(1)基于数学形态学和 Hough 变换相结合的定位法对图像质量要求比较高。在外边缘定位中为了提高效率需要手工分割虹膜大致范围；内边缘定位时需要瞳孔与虹
47、膜的灰度差距很大以进行二值化处理。(2)算法繁琐，运行时间长。由于在内边缘定位阶段采用了粗细定位相结合的方法，并且在精定位过程中还使用了与离散的边缘点成指数增长比例的 Hough 变换，这些都延长了运行时间。(3)两步定位法采取全面的搜索算法，而且算法本身也比较复杂，计算量较大，定位速度也比较低。学士学位论文 题目：虹膜内外边界的定位14(4)几何特征法综合了 Hough 变换的定位方法，提高了虹膜的定位速度。但是定位速度受到图像质量的影响很大，当图像质量不好时，算法性能急剧下降。(5)主动轮廓线定位法不用边缘检测和二值化，对瞳孔初始的圆心要求不高，算法的鲁棒性较强，但定位质量受到图像质量与外
48、界因素的影响较大。(6)Hough 变换的优点主要在于:它对于图像中的噪声点不敏感.利用它得到的效果可以有效地消除噪声的影响。缺点在于:计算量大，占用内存大，提取的参数受参数空间的量化间隔制约。3.2 本论文所研究的定位算法Daugman 定位法该方法 5由英国剑桥大学的 Daugman 教授提出。在拍摄获取的虹膜图像中，灰度分布存在着一定的差异，一般而言虹膜比瞳孔亮,巩膜又比虹膜亮。再根据虹膜的形状类似圆环形的状况，Daugman 利用圆形检测匹配器的方法分割虹膜,其数学模型为：（3-3）0,00 2,max yxr dsrIrGyr 其中:I(x,y)为图像的象素;r 为圆周的半径;G 为对原图像进行平滑的高斯模板。式(3-3) 的数学本质是,查找随着半径 r 变化相应圆周上象素平均值变化最大的值所对应的(r, , ),以此来确定瞳孔和虹膜的边缘以及虹膜与巩膜的边缘。卷积用来对图0xy像进行平滑,
