探究虹膜虹膜识别新技术

论文导读：
摘要：虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。本文介绍了虹膜识别中的常见问题以及近年来出现的虹膜识别的新技术。
关键词：虹膜识别 身份认证 新技术
1007-9416（2012）11-0080-01
1、引言
身份识别是人们日常生活中不可或缺的一项技术。传统的身份识别技术存在很大的缺陷，在复杂性、准确性、实时性等方面无法满足人们的需求。近年来，基于生物特征的身份识别技术得到了广泛应用，如银行、出入境管理中指纹识别的使用，门禁系统中虹膜识别的使用，视频管理系统中人脸、步态识别的使用等。其中，虹膜识别又以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。
传统的虹膜识别分为虹膜图像采集、预处理、特征提取和识别四部分。近几年，随着研究的深入，在虹膜识别中涌现了很多新技术，进一步提高虹膜识别的可靠性。

2、虹膜图像采集

虹膜原始图像的清晰度直接影响到虹膜识别的准确性。传统的虹膜图像采集是比较困难的，是被采集人的要求比较高，要求被采集者不断的调整眼睛与镜头之间的位置，确保采集到的虹膜原始图像清晰，完整。据研究，在一定识别率下，虹膜采集图像的清晰程度与人眼距摄像机距离之间有直接关系；人眼距摄像机106-132mm时，常用虹膜图像清晰度评价算法均能得到较好结果，虹膜识别系统能够得到较好的识别效果。人眼最大拍摄距离的研究，在一定程度上降低了虹膜图像采集的难度，在对虹膜识别率要求不是很高的场合，可以广泛应用。

3、虹膜图像预处理

传统的虹膜图像预处理主要是对采集到的虹膜图像进行去噪、补偿及变换。但是对某些虹膜图像来说，即使进行了图像预处理，仍然达不到预期的识别效果。如图1所示的CASIA虹膜图像数据库中的虹膜原始图像，图（a）所示的虹膜图像质量较好，虹膜受眼睑、睫毛的遮挡较少，识别效果较好，图（b）所示虹膜图像质量较差，虹膜的上半部分几乎被眼睑遮挡，睫毛对虹膜图像的影响也比较大，这类图像的识别效果较差。为了提高虹膜识别率，近年来，有些研究者在虹膜预处理前进行虹膜图像的质量评估，通过评估参数筛选出符合要求的虹膜原始图像[3]，提高虹膜识别率。

4、虹膜特征提取与识别

利用滤波器和小波变换是常用的虹膜特征提取方法。通常定位出的虹膜图像由于受眼睑、睫毛的影响并不完整，研究者对虹膜特征的提取提出了不同的方法，在降低虹膜识别算法复杂度的同时保证虹膜识别的可靠性，提高识别速率。虹膜的主要特征信息集中在瞳孔周围，因此有研究者提出可以只提取虹膜圆周方向的特征进行编码，实验证明，单方向特征提取的算法与多方向提取虹膜特征相比，并不会因为提取的特征减少而降低识别率，反而具有更强的鲁棒性[4]。
5、结语
随着虹膜识别技术的广泛应用，为了保护采集的虹膜信息的安全，可对采集到的虹膜图像进行加密，也可对提取到的虹膜特征信息进行加密[4]。同时由于基于各类生物特征的识别技术都存在不同的缺陷，如：声音、指纹等特征易被伪造，掌形、人脸等特征随着人体的成长、疾病等发生变化，因此有些研究者将目光放在多模态生物特征的身份识别技术上[5]，兼顾各生物特征的优点，实现较高的可靠性。对多特征的融合常用的有两种方法，一种是并行融合，另一种是串行融合[6]。
随着研究的深入，我们有理由相信，基于各生物特征的源于：毕业总结范文www.7ctime.com
身份识别技术会得到越来越广泛的应用。
参考文献
苑玮琦，杨冉冉等.虹膜清晰程度与人眼拍摄距离对应关系研究[J].计算机应用研究，2011，28（8）：3162-3165.
中国科学院自动化研究所.CASIA虹膜图像数据库（版本

1.0）.　http：//　.

[3]宗瑞山，田启川．虹膜采集系统中图像质量评估的研究[J].图形、图像与多媒体，2011，30（11）：49-55.
[4]刘洋.基于虹膜识别的身份认证系统算法研究[D].西安：中国科学院研究生院，2008.
[5]刘欢喜.人体生物特征的综合分析与应用[D].上海：上海交通大学，2010.
[6]陈振学.基于特征显著性的目标识别方法及其应用研究[D].武汉：华中科技大学，2007.