虹膜識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用

1、華僑大學(xué)廈門工學(xué)院 信息安全技術(shù) 課程論文題 目：虹膜識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用專業(yè)、班級(jí)： 通信工程X班 學(xué)生姓名： XXX 學(xué) 號(hào)： 120230XXXX 指導(dǎo)教師： XXX 分 數(shù) : 2015 年 XX月 XX 日虹膜識(shí)別技術(shù)的研究與應(yīng)用摘 要 本文介紹了當(dāng)前最有發(fā)展前景的生物特征識(shí)別技術(shù)，即虹膜識(shí)別技術(shù)，詳細(xì)介紹了虹膜識(shí)別的主要步驟，虹膜圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取與編碼和分類。最后，針對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)存在的主要問題分析了虹膜識(shí)別的發(fā)展方向及應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞：虹膜識(shí)別；身份鑒別；生物特征1.識(shí)別技術(shù)的簡介身份是指從行政法律或經(jīng)濟(jì)社會(huì)方面確定個(gè)人的地位或權(quán)利。身份識(shí)別就是驗(yàn)證個(gè)人的真?zhèn)危苑婪?/p>

2、冒名頂替者的違法犯罪活動(dòng)。目前，身份識(shí)別主要靠各種證件(如身份證、智能卡等)、個(gè)人識(shí)別碼(如口令、密碼等)及生物特征識(shí)別。由于證件容易被剽竊、轉(zhuǎn)移或丟失，識(shí)別碼容易被忘記、破解，所以生物特征識(shí)別是目前最為方便與安全的識(shí)別技術(shù)。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(shí)別方法。生物特征識(shí)別是通過人體所固有的生理特征或行為特征對(duì)個(gè)人身份進(jìn)行鑒定的技術(shù)。常見的生物特征有指紋、掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、臉形、聲音、筆跡、DNA、人體氣味等。其中，虹膜識(shí)別是一種重要的個(gè)人身份識(shí)別手段。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

3、素斑等構(gòu)成，是人體中最獨(dú)特的結(jié)構(gòu)之一。虹膜作為身份標(biāo)識(shí)具有許多先天優(yōu)勢(shì)。第一，唯一性，由于虹膜圖像存在著許多隨機(jī)分布的細(xì)節(jié)特征，造就了虹膜模式的唯一性。英國劍橋大學(xué)John Daugman教授提出的虹膜相位特征證實(shí)了虹膜圖像有244個(gè)獨(dú)立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。實(shí)際上用模式識(shí)別方法提取圖像特征是有損壓縮過程，可以預(yù)測(cè)虹膜紋理的信息容量遠(yuǎn)大于此。并且虹膜細(xì)節(jié)特征主要是由胚胎發(fā)育環(huán)境的隨機(jī)因素決定的，即使克隆人、雙胞胎、同一人左右眼的虹膜圖像之間也具有顯著差異。虹膜的唯一性為高精度的身份識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。英國國家物理實(shí)驗(yàn)室的測(cè)試結(jié)果表明：虹膜識(shí)別是各種生物特征識(shí)別方法中錯(cuò)誤率

4、最低的。第二，穩(wěn)定性，虹膜從嬰兒胚胎期的第3個(gè)月起開始發(fā)育，到第8個(gè)月虹膜的主要紋理結(jié)構(gòu)已經(jīng)成形。除非經(jīng)歷危及眼睛的外科手術(shù)，此后幾乎終生不變。由于角膜的保護(hù)作用，發(fā)育完全的虹膜不易受到外界的傷害。第三，非接觸，虹膜是一個(gè)外部可見的內(nèi)部器官，不必緊貼采集裝置就能獲取合格的虹膜圖像，識(shí)別方式相對(duì)于指紋、手形等需要接觸感知的生物特征更加干凈衛(wèi)生，不會(huì)污損成像裝置，影響其他人的識(shí)別。第四，便于信號(hào)處理，在眼睛圖像中和虹膜鄰近的區(qū)域是瞳孔和鞏膜，它們和虹膜區(qū)域存在著明顯的灰度階變，并且區(qū)域邊界都接近圓形，所以虹膜區(qū)域易于擬合分割和歸一化。虹膜結(jié)構(gòu)有利于實(shí)現(xiàn)一種具有平移、縮放和旋轉(zhuǎn)不變性的模式表達(dá)方式。

5、第五，防偽性好，虹膜的半徑小，在可見光下中國人的虹膜圖像呈現(xiàn)深褐色，看不到紋理信息，具有清晰虹膜紋理的圖像獲取需要專用的虹膜圖像采集裝置和用戶的配合，所以在一般情況下很難盜取他人的虹膜圖像。此外眼睛具有很多光學(xué)和生理特性可用于活體虹膜檢測(cè)。2.虹膜識(shí)別技術(shù)的原理2.1 虹膜識(shí)別的過程虹膜識(shí)別通過對(duì)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(shí)別、圖像處理等方法對(duì)人眼睛的虹膜特征進(jìn)行描述和匹配，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的個(gè)人身份認(rèn)證。虹膜識(shí)別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預(yù)處理、特征提取與編碼和分類。2.2 虹膜圖像獲取虹膜圖像獲取是指使用特定的數(shù)字?jǐn)z像器材對(duì)人的整個(gè)眼部進(jìn)行拍攝，并將拍攝到

6、的圖像通過圖像采集卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中存儲(chǔ)。虹膜圖像的獲取是虹膜識(shí)別中的第一步，同時(shí)也是比較困難的步驟，需要光、機(jī)、電技術(shù)的綜合應(yīng)用。因?yàn)槿藗冄劬Φ拿娣e小，如果要滿足識(shí)別算法的圖像分辨率要求就必須提高光學(xué)系統(tǒng)的放大倍數(shù)，從而導(dǎo)致虹膜成像的景深較小，所以現(xiàn)有的虹膜識(shí)別系統(tǒng)需要用戶停在合適位置，同時(shí)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(shí)別的虹膜圖像。不同于臉像、步態(tài)等生物特征的圖像獲取，虹膜圖像的獲取需要設(shè)計(jì)合理的光學(xué)系統(tǒng)，配置必要的光源和電子控制單元。2.3 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(dú)特的特征點(diǎn)，并對(duì)

7、其進(jìn)行編碼。主流的虹膜特征提取和識(shí)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(shù)量場(chǎng)，像素灰度值就構(gòu)成聯(lián)合分布，圖像矩陣之間的相關(guān)性就度量了相似度。二是，基于相位的方法，這種方法認(rèn)為圖像中的重要細(xì)節(jié)，如點(diǎn)、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(shí)舍棄反映光照強(qiáng)度和對(duì)比度的幅值信息。三是，基于奇異點(diǎn)的方法，虹膜圖像中的奇異點(diǎn)分兩種，過零點(diǎn)和極值點(diǎn)。四是，基于多通道紋理濾波統(tǒng)計(jì)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(huì)有區(qū)分性強(qiáng)的統(tǒng)計(jì)特征可供識(shí)別，這也是紋理分析中常用的方法。五是，基于頻域分解系數(shù)的方法，圖像可以看成是由很多不同

8、頻率和方向的基組成，通過分析圖像在每個(gè)基投影值的大小分布可以深入認(rèn)識(shí)圖像中具有規(guī)律性的信息。六是，基于虹膜信號(hào)形狀特征的方法，虹膜信號(hào)形狀特征包括兩方面的信息，一是虹膜曲面凹凸起伏的二維形狀信息，二是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(gè)相對(duì)值，對(duì)光照、對(duì)比度變化的魯棒性較強(qiáng)，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(dá)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(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上根據(jù)定義的最優(yōu)準(zhǔn)則找到若干個(gè)最優(yōu)基，然后將原始圖像在最優(yōu)基上的投影系數(shù)作為降維的圖像特征。2.4 特征匹配特征匹

9、配是指根據(jù)當(dāng)前采集的虹膜圖像進(jìn)行特征提取得到的特征編碼與數(shù)據(jù)庫中事先存儲(chǔ)的虹膜圖像特征編碼進(jìn)行比對(duì)、驗(yàn)證，從而達(dá)到識(shí)別的目的。3. 虹膜識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀 虹膜識(shí)別技術(shù)是集數(shù)學(xué)、光學(xué)、電子學(xué)、生理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等于一體的多學(xué)科交叉的高新技術(shù)。在20世紀(jì)30 年代中期，人們已經(jīng)開始設(shè)想用虹膜來識(shí)別身份，但直到20世紀(jì)90年代虹膜識(shí)別技術(shù)才成為現(xiàn)實(shí)。1987年, 眼科專家Aransafir 和Leonardflom 首次提出利用虹膜圖像進(jìn)行自動(dòng)虹膜識(shí)別的概念，但是他們并沒有開發(fā)出實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)。到1991年，美國洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室的Johnson 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)自動(dòng)虹膜識(shí)別系統(tǒng)。 在1993 年，

10、JohnDaugman 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高性能的自動(dòng)虹膜識(shí)別原型系統(tǒng)。1996年，Richard Wildes研制成功基于虹膜的身份認(rèn)證系統(tǒng)。1998年底，中科院自動(dòng)化所開始虹膜方面的研究，2000年成功開發(fā)出我國具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的虹膜識(shí)別技術(shù)。目前，虹膜識(shí)別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于監(jiān)獄、機(jī)場(chǎng)、邊境、銀行，也被用來控制自動(dòng)取款機(jī)的賬戶進(jìn)入；同時(shí)也應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)，將虹膜的特征信息設(shè)為個(gè)人的網(wǎng)絡(luò)ID，給網(wǎng)絡(luò)信息安全帶來了新的革命。目前的虹膜識(shí)別技術(shù)還不是很成熟，識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用也不夠廣泛，世界上現(xiàn)只有少數(shù)國家將這一技術(shù)應(yīng)用于金融、刑偵等對(duì)安全有嚴(yán)格要求的場(chǎng)合。但是，由于該技術(shù)具有許多其他生物識(shí)別技術(shù)不可比

11、擬的優(yōu)點(diǎn)，因而吸引人們的廣泛關(guān)注。隨著識(shí)別技術(shù)的不斷成熟、性能的不斷完善、價(jià)格的不斷降低，必將廣泛地應(yīng)用于金融、公安、人事管理、醫(yī)療、電子貿(mào)易、智能化門禁系統(tǒng)、通道控制等諸多領(lǐng)域。將來人眼的虹膜可能成為人們終身的、唯一的、不變的、可靠的且不用記憶的“密碼”，用它便可以不費(fèi)吹灰之力地在銀行取錢、出入下榻賓館房間、打開保險(xiǎn)箱、通過出入境海關(guān)檢查等。4. 虹膜技術(shù)的發(fā)展前景虹膜特征識(shí)別是一項(xiàng)科技含量高、應(yīng)用范圍廣、涉獵多學(xué)科、多領(lǐng)域的高新技術(shù)。只要能很好地解決取像、特征識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)，該技術(shù)的研究必會(huì)蒸蒸日上，具有很好的應(yīng)用前景。結(jié)論虹膜識(shí)別技術(shù)是近年來興起的身份識(shí)別技術(shù)，由于它利用了人體的某些具有

12、終生不變性與唯一性的特征，使得這種技術(shù)不但具有極高的可靠性，而且操作方便快捷虹膜識(shí)別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進(jìn)行身份識(shí)別，應(yīng)用于安防設(shè)備（如門禁等），以及有高度保密需求的場(chǎng)所。例如，在好萊塢大片中，通過掃描眼睛視網(wǎng)膜開啟保密房間或保險(xiǎn)箱的炫酷場(chǎng)景，大家一定還記憶猶新吧！使用虹膜識(shí)別技術(shù)，為需要高度保密的場(chǎng)所提供了高度安全保障。虹膜識(shí)別技術(shù)比較與其他生物識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì),詳細(xì)了解了虹膜識(shí)別技術(shù)的基本原理，并對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡要分析。同時(shí)通過查資料的過程，培養(yǎng)了自學(xué)和動(dòng)手能力。參考文獻(xiàn)1 萬里光紅膜識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展J船電技術(shù)，2008，(2)：50-53.第7 / 8頁2 劉遠(yuǎn)寧基于紅

13、膜生物識(shí)別技術(shù)研究M北京：國防工業(yè)出版社，2010：85-88.3 王蘊(yùn)紅，朱勇，譚鐵牛等基于虹膜識(shí)別的身份鑒別J自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012， (1) ：12-15.4 袁曉燕虹膜定位、形變級(jí)特征提取研究M北京:國防工業(yè)出版社，2008：150-153.5 任建麗虹膜定位及質(zhì)量評(píng)估的算法研究與實(shí)現(xiàn)J電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，(23)：177-178.6 JAIN A K,ROSS A , PRABHAKAR S. An Introduction to Biometric Recognition JIEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology ，2004，(1) :4220.7 PRABHAKAR S ,PANKANTI S ,JAIN A K,Biometric ,Recognition :Securityn ConcernsJ . IEEE Security &Privacy Magazine ，2003， (2) :33242.8 FURL ENMIER A ,HOFHEINZ W,HUBSCHWERL EN C N ,etal. Proce