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浙江工业大学硕士学位论文 基于复小波的虹膜识别算法的研究 摘要 随着现代社会信息技术的发展，对安全性的要求越来越高。因此， 基于人体生物特征的识别技术得到了迅速的发展和应用。虹膜识别作 为生物识别技术中比较有发展潜力的识别技术之一，已经被逐步应用 到身份认证等安全领域。虹膜识别是基于人眼虹膜纹理特征来确定人 的身份的一种识别方法，也是最为准确的生物特征识别方法之一。 本文运用图像处理技术，结合小波分析的优点，来研究虹膜识别 中的关键技术。虹膜的定位是虹膜识别的基础，虹膜特征的提取和匹 配是识别中最为关键的技术。 通过对文献的研究，虹膜的定位占据了虹膜识别过程中很大部 分时间。因此，必须在提高定位速度的同时保持定位的精度不使虹膜 纹理信息丢失。虹膜的纹理信息大部分集中于虹膜的内边缘，而外边 缘的纹理信息较少。所以，通过改进亮度梯度法来适合虹膜纹理的外 边缘的生理分布进行外定位，定位结果明显提高。同时，本文在研究 传统h o u g h 算法和亮度梯度法的基础上，提出一种基于小波分析的最 小二乘法来定位虹膜的内边缘，算法简单且精度高，比传统h o u g h 定 位算法的速度更快，且对模糊虹膜图片的定位效果良好。 在虹膜纹理特征提取阶段，通过对文献的分析，虹膜纹理中的相 位信息比幅度信息更丰富，更能体现虹膜纹理的独特性。因此，本文 浙江工业大学硕士学位论文 利用l o gg a b o r 复小波的优点，对虹膜纹理中的相位和幅度信息采用 多分辨率的分析和提取，再结合突出相位特征的改进的相位增强算法 来进行分析。实验数据显示，改进的相位增强算法使虹膜的差异性变 得更为明显，间接提高了识别率。在匹配算法的分析上，提出改进海 明距对可疑虹膜进行再次匹配，得到了更好的结果。 本文通过对虹膜识别算法的研究，为实现虹膜识别系统打下了一 定的理论基础，并指出了进一步的研究方向。 关键词：虹膜识别，最d , - - 乘法，相位增强，l o gg a b o r 复小波，相 位编码 l i 浙江工业大学硕士学位论文 s t u d i e so fi r i si d e n t i f i c a t i o n b a s e d0 nc o m 咿l e x 後v e l e t a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yi n c o n t e m p o r a r y s o c i e t y , t h ed e m a n d s f o rs e c u r i t ya r eb e c o m i n gm o r ea n dm o r e i m p o r t a n t s ot h et e c h n o l o g yo fb i o m e t r i c si d e n t i f i c a t i o nw a si m p r o v e da n da p p l i e d o nm a n yf i e l d s i r i si d e n t i f i c a t i o ni so n e o f p o t e n t i a lb i o m e t r i c st e c h n o l o g y , i th a sb e e n g r a d u a l l ya p p l i e d t os a f e t yf i e l d s i r i si d e n t i f i c a t i o ni sb a s e do n i r i st e x t u r et oi d e n t i f yp e r s o n s ，a n di ti so n eo fm o s ta c c u r a t eb i o m e t r i c s t e c h n o l o g i e s i nt h ep a p e r , t h e r ea r em a n ys t u d i e so ni d e n t i f i c a t i o nb a s e d0 1 1t h e a d v a n t a g e so fi m a g ep r o c e s s i n ga n dw a v e l e ta n a l y s i s i r i sl o c a t i o ni s o n t h eb a s i so fi d e n t i f i c a t i o n 。f e a t u r ee x t r a c t i o na n d m a t c h i n ga l g o r i t h m s a r e t h em o s t k e yt e c h n o l o g i e si nt h ei d e n t i f i c a t i o ns y s t e m i tt a k e sm u c ht i m ei nt h e p r o c e s s o fi r i sl o c a t i o no n s t u d yo f l i t e r a t u r e s o ，i tm u s ti m p r o v et h el o c a t i o ns p e e da n dk e e pt h ep r e c i s i o no fl o c a t i o n ， b u tn o tt ol o s ei r i st e x t u r ei n f o r m a t i o n m o s to fi r i st e x t u r ei n f o r m a t i o n c e n t r a l i z e so ni n t e r i o re d g e ，a n df e wi sn e a re x t e r i o re d g e s oa i m p r o v e d i n t e g r o d i f f e r e n t i a lo p e r a t o ri su s e dt ol o c a t ee x t e r i o re d g eo f i r i s b a s e d 1 1 1 浙江工业大学硕士学位论文 o nt h es t u d yo f i n t e g r o d i f f e r e n t i a lo p e r a t o r a n d h o u g h l o c a t i o na l g o r i t h m i nt h ep a p e r , t h el e a s ts q u a r em e t h o da n dw a v e l e ta n a l y s i si st ol o c a t e i n t e r i o r e d g eo fi r i s t h ea l g o r i t h m i se a s i e ra n dq u i c k e rt h a nh o u g h l o c a t i o n ，a n dt h er e s u l to fl o c a t i n go b s c u r ei r i si m a g e i sb e t t e rt h a no t h e r s i nt h ep r o c e s so ff e a t u r ee x t r a c t i o n ，i ti sf o u n dt h a tp h a s ei sm o r e i m p o r t a n tt h a na m p l i t u d ei n i r i st e x t t t r e s om u l t i r e s o l u t i o np h a s ea n d a m p l i t u d eo ff e a t u r e t e x t u r ea r e a n a l y s e da n de x t r a c t e do nu s eo fl o g g a b o rc o m p l e xw a v e l e t f r o mt h ee x p e r i m e n td a t u m ，i ti sm o r eo b v i o u s a m o n gi r i s e s s i n c e i m p r o v e dp h a s ee n h a n c e m e n ta l g o r i t h mi s u s e da n d i n d i r e c t l yi m p r o v e d t h ei d e n t i f i c a t i o nr a t e o nt h ea n a l y s i so f m a t c h i n g ，i t i m p r o v e sh e i m i n g d i s t a n c et om a t c hi r i sa n d g e t b e t t e rr e s u l t i nt h ep a p e rs t u d i e so fi r i si d e n t i f i c a t i o na r et h eb a s i so f r e a l i z i n gi r i s i d e n t i f i c a t i o ns y s t e m ，a n d p o i n t o u tt h ed i r e c t i o n k e yw o r d s ：i r i s i d e n t i f i c a t i o n ，t h e l e a s t s q u a r em e t h o d ，p h a s e e n h a n c e m e n t ，l o g g a b o r c o m p l e xw a v e l e t ，p h a s ec o d i n g 浙江工业大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包 含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业 大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。 作者签名： 匈却碣 日期：土一舜厂月f 夕日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查 阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在，年解密后适用本授权书。 2 、不保密阻 ( 请在以上相应方框内打“4 ”) ， 作者签名：璁御鸭日期卫舜死7 歹日 导师签名：f 咄兹屯乙日期：1 忻厂月，乒日 浙江工业大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 引言 随着信息技术的发展，各种身份识别技术已被广泛应用于银行、海关、网上 交易、国家保密机关等部门的安全系统中。常见的识别技术有指纹识别、声音识 别、人脸识别等，而虹膜识别技术以其个体差异性大、特征稳定等特点受到很多 研究领域的关注。 现代社会的发展对人类自身身份识别的准确性、安全性与使用性提出了更高 的要求。而身份识别恰恰是人们日常生活中遇到的一个普遍性问题，在生活中经 常会发生需要证明自己的身份，鉴别别人的身份等事情。因此，解决身份识别问 题已经成为生活中重要的大事。传统的身份识别方法主要基于身份标识物品和身 份标识知识，身份标识物品如证件、钥匙、自动取款机的银行卡等；身份标识知 识包括用户名、密码等。在一些安全性要求严格的系统中，往往将这两者结合起 来，如银行系统中很多保险箱同时需要钥匙和密码。但是，标识物品容易丢失或 被伪造，标识知识容易遗忘或记错，更为严重的是传统身份识别系统往往无法区 分标识物品真正的拥有者和取得标识物品的冒充者，一旦他人获得标识物品，就 可以拥有相同的权力，其带来的隐患一直难以解决。因此，传统的身份识别方法 已经远远落后于时代的要求，人类必须寻求更为安全可靠、使用方便的身份识别 新途径。由于人的身体特征具有不可复制性、唯一性、普遍性和稳定性等特点， 从而，以人自身的特征进行识别的生物识别技术开始兴起。 与传统的身份鉴定手段相比，基于生物特征识别的身份鉴定技术具有以下优 点：( 1 ) 不易遗忘或丢失；( 2 ) 防伪性能好，不易伪造或被盗；( 3 ) 随身携带，随时随 地可用。生物特征识别技术是指使用人体本身所固有的生理特征或行为特征，通 过图像处理和模式识别的方法对个人身份进行鉴定的技术。生理特征多为先天性， 行为特征多为后天形成，它们统称为生物特征。常见的生物特征如指纹、手形、 虹膜、视网膜、脸形、脸部热量图等属于生理特征，另外还有一些生物特征如书 写、击键等行为特征也可用于身份鉴别。但如果要把生物特征用于身份识别，这 些特征必须具有唯一性和稳定性。据研究表明，人的指纹、手型、虹膜、脸型等 浙江工业大学硕士学位论文 都具有唯一性和稳定性的特征，即每个人的这些特征与别人的都不同，且终生不 变，因此就可以据此识别出人的身份。基于这些特征，人们发展了指纹识别、人 脸识别、以及虹膜识别等多种生物特征识别，解决了些传统身份鉴别方法存在 的问题，提供了相对方便、快速、准确的身份识别方法。它们中有的已逐步得到 推广和应用，有的还处于实验研究阶段。 生物特征识别系统对人体的生物特征进行取样，提取其特征并且转化成数字 代码，并进一步将这些代码组成特征模板，人们与识别系统进行交互身份认证时， 识别系统获取其特征并与数据库中的特征模板进行比对，以确定是否匹配，从而 对此人的身份认证请求做出接受或拒绝的判断。 由于入的身体特征具有不可复制的特点，人们在很早以前就把目光转向了生 物识别技术，希望可以借此技术来应付各种身份认证所面临的挑战。它的历史可 以追溯到古代埃及人通过测量人体各部位的尺寸来进行身份鉴别。现代生物识别 技术始于7 0 年代中期，由于早期的识别设备比较昂贵，因而仅限于安全级别要求 较高的地方。现在由于微处理器及各种电子元器件成本不断下降，精度逐渐提高， 人体生物特征识别系统逐渐应用予很多领域。一类是公共安全领域，一类是民用 领域。其主要用途在高可靠性的身份认证，如银行的a t m 取款机和普通的银行身 份认证( 代替密码和身份证) ，电子商务的个人身份认证，内部网安全、建筑物通 道安全、单位的门禁保安、个人家庭安全系统、海关、机场等熏要部门证件防伪 等。信息时代的一大特征就是身份的数字化和隐性化：信用卡号、银行帐号、网 络登录号等等，生活中我们需要记忆太多的密码。如何准确鉴定身份，保证信息 安全，同时不用记忆这些密码是人们关注的焦点。生物识别技术的发展正好可以 解决这个棘手的问题。 由于人工智能、图像处理及模式识别技术的飞速发展为这种识别技术提供了 技术支持，社会的发展也提出了对这种识别技术的需求。生物识别技术的种类很 多，常见的有人脸、指纹、手形、虹膜、语音等，这些生物特征能在一定程度上 满足生物识别技术的需要。到目前为止，人们已经发展了人脸识别、指纹识别、 语音识别、视网膜识别、虹膜识别等多种基于人体生物特征的识别技术。 2 浙江工业大学硕士学位论文 1 2 虹膜识别与其它生物识别技术的比较 1 2 1 人脸识别 人脸识别是比较常见的技术，它的研究出现过不少热潮。人脸识别系统是人 们最早使用的生物特征识别技术之一，近来发展更为迅速，也更为成熟。它利用 面部各个器官的特征及它们之间的结构关系，形成识别数据，与数据库中的原始 数据进行比较，迅速给出结果【l 】。例如，鼻子的长度和两眼之间的距离，或是对 面部区域周围的几十个点进行分析，将这些点排列成幅图像，并与数据库中储 存的模板图像进行比较。人脸识别技术用于捕捉面部图像的两项技术为标准视频 技术和热成像技术。标准视频技术通过一个标准的摄像头摄取面部的图像或者一 系列图像，在面部被捕捉之后，一些特征被记录，例如，眼睛、鼻子和嘴的位置 以及它们之间的相对位置被记录下来形成模板；热成像技术通过分析由面部的毛 细血管的血液产生的热线来产生面部图像，与视频摄像头不同，热成像技术并不 需要在较好的光源条件下，因此即使在黑暗的情况下也可以使用。 在实际应用中，面部特征识别系统识别速度较快，且是非接触式的。但唯一 性及抗干扰性却较差，对双胞胎的鉴别仍然无能无力，肤色、胡子的变化以及是 否戴眼镜都会影响到系统的识别。 1 2 2 指纹识别 指纹识别技术是生物特征识别技术的热点之一，是最早被应用的识别技术。 指纹识别的研究已有很长的历史，有着坚实的市场后盾，按照一般人的看法，指 纹识别技术通过分析指纹的全局特征及局部特征，特征点如嵴、谷和端点、分叉 点和分歧点，从指纹中抽取的特征值可以非常详尽以便可靠地通过指纹来确认一 个人的身份。指纹识别的优点很多，例如：相比其它多种基于人体生物特征的身 份识别技术是研究最充分的；指纹的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。如果 想要增加可靠性，只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，而这些指纹都是各不 相同的；指纹采集技术的发展非常迅速，在现有的条件下，获取指纹图像的速度 方便又快捷；指纹采集设备更加的小型化，并且价格更加的低廉。 浙江工业大学硕士学位论文 但指纹识别的缺点也不少，如：某些人或某些群体的指纹因为某些特殊的习 惯或经历，指纹受到一些长期的破坏，比如经常的磨损等，在现有的设备中很难 成像。虽然指纹图像的获取到目前为止都是接触式的，也就是说参与指纹识别的 个体必须将手指与指纹图像获取装置( o n 半导体指纹采集器、红外指纹采集器等) 直接接触，这对一些人来说可能也是种侵犯。每一次指纹采集的过程都会在指 纹采集设备上留下用户的指纹印痕，而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能 性，而现有的方法在区分真伪指纹上都还不是特别成功。 两个人的指纹完全一样的概率是十亿分之一，因此指纹识别系统利用这一特 性使识别结果更为精确。通过特殊的输入设备和计算机图像处理技术，对指纹采 集、分析，自动准确地鉴别出个人的身份。这个指纹识别系统由指纹采集仪、图 像板、计算机及指纹自动识别软件、数据库和结果输出组成。在实际的应用中， 预先建立了指纹数据库，新的指纹图像获取非常方便。再利用图像处理技术和识 别算法对人体的指纹特征进行提取、对比，就可以得出结论。但这项技术要求指 纹必须保持洁净，破损或带疤痕的折纹都会给识别带来困难。因此，老人和手工 劳动者的指纹的特征难于提取。指纹识别虽然可靠性较高，但辨识过程的数据库 检索需要较长的响应时间，比对速度慢，有时还出现误识，而且指纹特征比较细 小，对指纹采集设计精度的要求也非常高。 1 2 3 语音识别 语音识别技术包括语音选取、特征提取、模型训练及模式匹配等几个方面。 语音识别系统的成本低廉，现代的多媒体计算机都有采集语音的设备，实现语音 识别只需增加软件成本。对使用者来说不需要与硬件直接接触，使用者很容易进 行语音输入。语音识别的主要缺点就在于它的准确性较差。同一个人由于音量、 语速、语气、音质的变化，甚至感冒时嗓音发生了变化，容易造成系统的误识。 并且随着技术的发展，也许你可以觉察和拒绝录音的语音。然而，目前来说，我 们还很容易用录在磁带上的声音来欺骗语音识别系统。 1 2 4 视网膜识别 视网膜也是一种被用于人体生物识别的特征。它是一种极其固定的人体生物 4 浙江工业大学硕士学位论文 特征，因为它是“隐藏”的，故而不大会被磨损，其稳定性相对而言更高一些。 视网膜图像的获取一般通过红外技术或造影技术来实现，不需要被认证者和设备 进行直接的接触。视网膜识别系统是一个最难欺骗的系统，因为视网膜不是可以 直接可见的，故而很难被伪造。到目前为止，对视网膜识别技术的研究相对比较 少，对这种方法的可靠性没有太多论证和实验证明。视网膜技术会否给使用者带 来健康的损坏，还需要进一步的研究和证实。 1 2 5 虹膜识别 与其它生物识别技术相比，虹膜识别技术具有如下优点： ( 1 ) 虹膜位于眼角膜之后，与外界隔离难以被接触，其纹理特征不易被外界 破坏或改变； ( 2 ) 虹膜是外部可见的，用图片采集装置可以在一定距离内非常方便地获取 虹膜图像； ( 3 ) 不同人的虹膜纹理图像具有高度的不重复性，而且基本上保持终身不变。 即使是同一个人或孪生兄弟的两只眼睛，其虹膜纹理也不同，这就保证虹膜纹理 特征的唯一性； ( 4 ) 虹膜图像的活死体特性有不可比拟的优势； ( 5 ) 虹膜结构具有极坐标的几何特性，提供了天然的极坐标系统，方便虹膜 图片预处理。 正因为虹膜具有以上生理方面的优点，基于虹膜的生物特征识别的识别率、 错误率等方面的性能指标都优于其它的生物特征识别方法，可以说虹膜识别是目 前身份认证中最有发展前途的识别技术之一。 1 3 本论文的研究意义和内容 虹膜作为人身上的一个特征，具有唯一性，稳定性，可采集性，非侵犯性等优 点，这种非接触式的生物特征识别是身份鉴别研究与应用发展的必然趋势，与人 脸、声音、指纹等识别方式相比，虹膜识别具有更高的准确性。据统计，虹膜识 别的误识率和识别率在各种生物特征识别中是最佳的。 虹膜识别所具有的特点是其它识别所不能比拟的，因此它具有很大的市场前 浙江工业大学硕士学位论文 景。虹膜识别在国外相关研究机构很受重视，目前很多商业虹膜识别系统大都基 于d a u g m a n 2 研究的算法。而w i l d e 【3 】算法也有很多进步地方，但算法不够普遍。 目前在国内，相关的研究和应用还处于起步阶段，只有一两家公司通过购买国外 公司专利技术和芯片来制造虹膜识别设备。所以，虹膜识别的研究对促进我国虹 膜识别技术的发展和拥有自己核心技术的产品将会起很大的推动作用。 本文的研究目的是对虹膜图像的自动识别算法进行改进使其适合在识别系统 上的应用，它包括虹膜图像的定位和虹膜纹理特征的提取等方面。本文提出了一 种新的虹膜定位方法，并对经典的定位算法进行改进，保持精度的情况下减少搜 索时间。在虹膜纹理特征提取中，采用l o gg a b o r 复小波1 4 , 5 对纹理信息进行多分 辨率地分析，且用一种改进的相位增强算法提高相位信息在特征信息中的比例， 达到更清晰分离不同虹膜的目的，间接上提高识别率。 论文的内容安排如下：第一章是绪论，简单的介绍了几种生物识别技术及研 究的目的和内容；第二章介绍了虹膜的生理结构，虹膜识别技术的发展现状及应 用前景；第三章简单地介绍了小波分析，重点是小波分析在虹膜识别中进行定位 和特征提取应用的理论基础；第四章介绍了对以往虹膜定位算法的研究，采用它 们的优点提出新的虹膜定位算法，最后对它们进行了比较，且用新的定位算法对 模糊虹膜的定位上进行了应用；第五章分析了传统d a u g m a n 对虹膜纹理编码的优 点和缺点，提出采用新型的l o gg a b o r 复小波同时结合改进的相位增强算法对虹 膜纹理进行编码；第六章是实验结果，并用图表和数据对结果进行了分析；第七 章对论文中所做的工作进行了总结，并指出工作中的不足及进一步的研究方向。 6 浙江工业大学硕士学位论文 第二章虹膜的生理结构及虹膜识别的发展现状 2 1 眼睛的结构 2 1 1 眼球的组成结构 巩奠 图2 - 1 眼球结构图 人的眼球分为眼球壁和眼内容物两部分【6 】。眼球壁分为三层膜，外为纤维膜， 中为色素膜，内为视网膜。眼内容物包括房水、晶状体和玻璃体，如图2 - 1 。再 加上角膜，就构成眼的屈光系统。 图2 - 2 眼睛的剖面和外观图 5 e l i i ( i r i s ) 位于角膜与晶状体之间，呈扁圆盘状，中央为瞳孔0 u p i l ) ，如图2 2 。 7 浙江工业大学硕士学位论文 虹膜的周边与睫状体相连。虹膜将眼房分隔为前房( a n t e r i o rc h a m b e r ) j 1 后房 ( p o s t e r i o rc h a m b e r ) ，前房和后房内的房水借瞳孔相通。 2 1 2 虹膜的结构 虹膜【7 】直径1 2 m m ，厚约o 5 m m ，根部最薄。虹膜中央有一2 5 到4m m 的圆 孔，称为瞳孔。虹膜内由瞳孔括约肌和瞳孔开大肌调节瞳孔的大小。虹膜表面高 低不平坦，有皱裂和凹限，凹陷又称隐窝( e r y p o 。近瞳孔处的皱裂特别显著，称 虹膜皱裂“1 l g ai r i s ) 或领状韧带( c o l l a r e t t e ) ，它是虹膜小动脉环的位置标志。虹膜后 表面较平坦。由于虹膜内血管分布不均匀，使虹膜表面出现许多有规则的放射性 条纹。在近瞳孔边缘约1 5 m m 处，有一条弯弯曲曲的环形隆起，有如花边衣领， 为虹膜小环。虹膜小环将虹膜表面分为两个部分，小环外侧的虹膜叫做睫状部或 睫状区，内有许多放射形隆起，代表虹膜血管从大环走向小环所经过的路径。睫 状区又分为三个部分：靠近虹膜小环的一部分最光滑，中间区有许多收缩纹获收 缩沟( c o n t r a c t i o nf u r r o w ) 形成与瞳孔为同心的圆圈，当瞳孔扩大时最显著。靠近睫 状体的区域为筛状区，此区内虹膜表面有很多虹膜小坑。小环以内的虹膜称为瞳 孔部虹膜。它们之间的虹膜组织往往有一条梳状突起，跨过睫状体表面，延伸到 前房角内以与房角网状组织相连续，此突起即被称为梳妆韧带，如图2 3 所示。 图2 - 3 虹膜的结构图 8 浙江工业大学硕士学位论文 从虹膜的生理结构来说，虹膜的纹理含有极其丰富的特征；瞳孔的缩放使虹 膜组织具有活体组织的显著特征；虹膜形成之前和虹膜发育期间的胚胎环境决定 了虹膜的细微结构，可以说自然界没有完全相同的胚胎环境；新生儿的出生第一 年是虹膜色素细胞的发育沉淀期，新生儿不同的生长环境和不同的营养状况决定 了不同虹膜在同一光线下表现出不同的细微纹理；以上诸多条件的制约造成了一 个人的左眼、右眼或者即使是孪生子的虹膜也几乎不可能相同，因此从生物学的 角度来说，人眼的虹膜纹理具有唯一性。且进入成年期以后，虹膜的结构保持稳 定，一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤。临床医学的观察，已充分说明了这一 点吼 虹膜虽然被角膜同外界隔离，而且受到眼睑的保护，但因为角膜是无色透明 的物质，透光性极佳，人在正常活动时可以轻易观察到虹膜，所以在利用取像设 备获取虹膜的图像时，被取像人不会产生受到侵犯的感觉，甚至难以觉察到，因 此可以认为基于虹膜的识别技术具有非侵犯性。 另外，虽然虹膜的整体形态是由基因决定的，但是它的许多细节纹理的形成 却是受众多环境因素的影响。因此，几乎不可能通过自然的手段复制虹膜。眼睛 为人体中最为敏感的部位，想通过手术修改虹膜结构其难度危险度都极大。在虹 膜中央黑色部分的瞳孔，作为活体细胞组织，当环境光线发生变化时，哪怕是微 弱的变换，睫状肌会收缩或舒张来牵动瞳孔括约肌，改变瞳孔的大小。调节投射 入眼的光线，这一过程又叫做瞳孔震颤效应。利用这一特性，识别算法可以检测 出是否为活体虹膜。所以伪造活体虹膜的希望渺茫或者说制造一个可以欺骗虹膜 识别算法的虹膜结构极其困难。当然，虹膜出现病变或受到物理损伤的情况也存 在，但这些毕竟是极少数的情况，不予考虑。 上述情况表明，虹膜的确具有高度的可区别性、稳定性、非侵犯性和难以伪 造的生理特性，且基于虹膜的生物特征识别的误识率比其它所有的生物特征识别 方法都要低，因此虹膜识别是非常有前途的生物识别技术。 2 2 虹膜识别技术的发展及现状 人体的生物特征具有唯一性的，因此某两个的生物特征相同的概率极其微小， 而两个人的眼睛的虹膜相同的概率更低。人眼的虹膜是人体唯一的外部可见的内 9 浙江工业大学硕士学位论文 部器官，且得到眼睑和角膜的有效保护，在正常情况下几乎不可能受到外部损害； 人的虹膜在出生一年以后，在正常的社会生活环境中，除非发生病变，否则终生 不再变换，具有可靠的稳定性。而且，眼睛瞳孔周围的虹膜具有复杂的结构，能 够成为独一无二的标识。与生活中的钥匙的密码相比，人的虹膜不易被修改、被 盗或被人冒用，而且随时随地都可以使用。 目前，国外许多高技术公司正在试图用眼睛虹膜、指纹等取代人们手中的信 用卡或密码，并且已经开始在机场、银行和各种电子设备上进行了实际应用。最 早提出“自动虹膜识别”概念的是f l o w 和s a t i r e 8 1 ，他们把该技术引入到识别领 域。1 9 8 9 年j o h nd a u g m a n 提出了虹膜识别的算法，1 9 9 4 年为这个算法申请了专 利【2 】。他的虹膜识别算法成为当前很多商用虹膜识别系统的基础，如美国得克萨 斯州联合银行的三个营业部内已经装上了虹膜识别系统。生物识别技术虽然在机 场、银行、公安等方面有广阔的应用前景，但它最有应用前途的地方还是在电子 商务领域。随着全球每年电子商务的贸易额的与日俱增，网络上的信息安全必须 得到保障。鉴于生物识别的可靠性，未来人们在上网购物或者交易时，首先在指 纹或者虹膜识别器上进行身份认证，这可以保证网络管理机构有效监督网络交易 的参与者，大大减少不法分子对网络交易的破坏活动。 我国对生物识别技术的研究开始的比较晚，2 0 0 0 年7 月，国家8 6 3 计划智能 计算机系统主题专家组和中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室在北京组 织召开了国内首次身份识别新技术研讨会，开发推广生物识别技术是此次会议讨 论的重点。生物识别技术采用人体自身的生理或行为特征来识别授权人的身份， 克服了传统身份识别的缺点。生物识别技术被誉为二十一世纪的新兴技术。虹膜 识别是生物识别技术领域最有生命力的技术，被认为在未来会成为主流的生物识 别技术。 2 3 本章小结 本章首先论述了虹膜识别的生理学基础，通过对眼睛、虹膜的结构和虹膜纹 理形成的生理学解释及虹膜纹理生理特性等的阐述，说明了虹膜的生理基础保证 了虹膜具有普遍性、唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性和难以伪造等特点。 以虹膜纹理为基础的虹膜识别充分利用了虹膜纹理的生理特性，结合图像处理技 i o 浙江工业大学硕士学位论文 术与小波分析方法，使虹膜识别成为最为精确的生物特征识别方法之一。 浙江工业大学硕士学位论文 第三章小波分析在虹膜识别中应用的理论基础 3 1 小波分析的基础知识 传统的信号分析是建立在傅立叶( f o u r i e r ) 变换【9 】的基础之上的，由于傅立叶分 析使用的是一种全局的变换，因此无法表述信号的时频局部性质。在实际的信号 处理过程中，尤其是对非平稳信号，信号在任一时刻附近的频域特征都很重要。 短时傅立叶变换( s h o r t - t i m ef o u r i e rt r a n s f o r m ) 【lo 】虽然在一定程度上克服了标准 傅立叶变换不具有局部分析能力的缺陷，但它自身也存在着缺陷，即当窗函数确 定后，矩形窗口的形状就确定了，参数只能改变窗口在相平面上的位置，而不能 改变窗口的形状。可以说短时傅立叶变换实质上是具有单一分辨率的分析，若要 改变分辨率，则必须重新选择窗函数。而小波分析具有时间和频率的局域分析特 性，因而能有效的从信号中提取信息，通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号 进行多尺度细化分析。因为小波分析解决了傅立叶变换不能解决的许多问题，且 能提供时频域多分辨率多尺度的分析，从而被称为“数学显微镜”。 小波分析方法【1 伽最早源于1 9 1 0 年，h a a r “】首先提出了第一个小波规范正交 基。1 9 3 6 年，p a l e y 1 2 1 对傅立叶级数建立了二进制频率分量分组理论，按该理论， 傅立叶变换和相位变换本质并不影响函数的形状和大小。1 9 5 2 年以后的十年之 间，c a l d e r o n t l 3 1 等人将l p 理论推广到高维，并建立了奇异积分算子理论。1 9 7 5 年c a l d e r o n 用再生公式给出抛物型空间上h 1 的原子分解，这个公式后来成为许 多函数分解的出发点，它的离散形式已接近小波展开。1 9 8 0 年，m o r l e t l l 4 , 1 5 1 和 g r o s s m a n 共同提出了连续小波变换的几何体系，为将一个信号分解成对空间及尺 度作出了贡献。1 9 8 1 年，s t r o m b e r 9 1 1 6 1 对h a a r 系进行了改进，引入了s o b o l e r 空 间月3 的正交基，为小波分析奠定了基础。 1 9 8 4 年法国地球物理学家m o r l e t 在分析地震波的局部性质时，发现传统的 f o u r i e r 变换难以分析信号的局域性，因此首先提出了小波变换这个概念于信号分 析中对信号进行分解。1 9 8 5 1 9 8 7 年，m e y e r 和d a u b e e h i e s 1 7 1 x i j 连续小波理论作出 了进一步研究和推广，从尺度函数出发来构造小波基函数。1 9 8 7 年，m a l l a t t l 8 1 将 1 2 浙扛工业大学硕士学位论文 计算机视觉领域内的多尺度分析思想引入小波函数，并针对小波变换的离散化情 况提出m a l l a t 算法，1 9 8 9 年，m e y e r 和q u a k e t l 9 1 引入了小波包。1 9 9 0 年，崔锦泰 1 2 0 ! 和王建忠构造了基于样条函数的单正交小波函数。1 9 9 2 年，d a u b e c h i e s 等人提 出了具有紧支撑的双正交小波基。至此，第一代小波的系统理论初步得到建立。 这门学科理论基础的建立，成为当前应用数学发展的一个新的领域。 小波分析的“自适应性质”和“数学显微镜性质”使得它被广泛应用于基础 科学、应用科学尤其是信号分析的各个方面，比如：信号分析与处理、图像处理 与传输、模式识别( 人脸识别、语音识别、天体识别等) 、音乐、雷达、c t 成像、 彩色复印、机器视觉、机械故障诊断与监控等等。 小波变换删就是将信号在一个函数族上进行分解，该函数族是由一个独立的 函数p ) 经过平移和伸缩而得到的。函数空间三2 ( r ) 的定义：函数空间是定义在 整个实轴上的满足 广f ，( 圳2d x 佃( 3 1 ) 的可测函数( 曲的全体组成的集合，设矿( 0 l 2 ( r ) ，其傅立叶变换为妒( 缈) ，当 y ( 珊) 满足容许条件 c ，= f 矿( w ) 1 2 1 w l d w 1 ，b 。 0 ，则对应离散小波函数为： 妒，女( x ) = a o - j 1 2 妒, ( a o - j x - k b 。) ( 3 7 ) 最常用的是二进制离散小波( 以下简称二进制小波) ，即a 。= 2 ，b 。= 1 ， 。t ( x ) = 2 - i 2 y ( 2 x - k ) ，工k z( 3 - 8 ) 二进制小波对信号的分析具有变焦的作用。假定有一放大倍数2 ，它对应为观 测到信号的某部分内容。如果想进一步观测信号更小的细节，就需要增加放大倍 数即减小j 值；反之，若想了解信号更粗的内容，则可以减小放大倍数，即加大 j 值。在这个意义上，小波变换被称为数学显微镜。 信号离散小波变换为： c j ，。( 厂) = = a o - j 2 r ( a o - j x - - 肋。) 厂( x ) 级( 3 - 9 ) 如果信号f ( x ) 也是离散的，记为f ( n ) ，则有 c j , k ( ，) = 歹i ( ) ，( n ) ( 3 1 0 ) 离散小波变换也是一种时频分析，它从集中在某个区间的基本函数开始，以规定 步长向左或向右移动基本波形，并用标度因子a 。来加以扩张或压缩以构造其函数 系。 小波变换的时频窗口特性与短时傅立叶的时频窗口不一样。其窗口形状为两 个矩形 b a a 矿，b + a a 沙】 ( w o a ) l a ，( w o ，+ 妒) 口】( 3 - 1 1 ) 1 4 浙江工业大学硕士学位论文 时间窗中心为b ，窗口宽度为2 a a ，频率窗口中心w 。a ，窗口宽度为2 a v a ， 实现了“时间和频率的局部化”。 时间频率窗的重要特征是：虽然窗口面积4 渺妒是一个常数，但对高频信 息，w l a 变大，即a 变小，时间窗自动变窄，而频率窗变宽；低频的时候恰恰相 反。通过信号频率的变换自动调整窗口在时间轴和频率轴上的宽度，小波变换就 可用不同频带的分辨率去分析信号。 小波变换用于图像处理是小波分析应用效果比较突出的领域之一。由于图像 是二维信号，因此首先需要把小波变换从一维推广到二维，令f ( x 。，x ：) 表示一个 二维信号，；c ，( x 。，x ：) 代表二维的基本小波，对应的尺度函数庐( x 。，x ：) 。若尺度函数 是可分离的，即 ( x l ，x 2 ) 2 矿( 而) g ( x 2 )( 3 - 1 2 ) 令p ( x 。) 是与( x 。) 对应的一维小波函数，则二维的二进制小波可表示为以下 三个可分离的正交小波基函数： 吵( x i ，x 2 ) = 妒( z i ) ( x 2 ) ( 3 - 1 3 ) 矿2 ( x 】，x 2 ) = y ( x i ) 矿( x 2 ) ( 3 一1 4 ) 3 ( 一，x 2 ) = 矿 1 ) ( x 2 ) ( 3 1 5 ) 这说明在可分离情况下，二维多分辨率可分两步进行。先沿五方向分别用 ( 而) 和矿( x 。) 作分析，f ( x 。，x ：) 分解成平滑和细节这两部分，然后对这两部分 再沿x ：方向分别用( x 2 ) 和( x ：) 作类似分析a 这样得到的四路输出中经( ) 、 妒0 ：) 处理所得的一路是厂o 。，x ：) 的第一级平滑逼近a 。f ( x 。，工2 ) ；其余三路输出 都是细节函数，如图3 - 1 ： 浙江工业大学硕士学位论文 以莎( 齐1 ) 沿x i 方向作处理 再1 方f 句的 细节函数 d i ( 3 j ，( 鼍，x 2 ) d l 3 ( z l ，而) x 。方向的：! ! 生兰! 三! ! ! 皇竺苎理1 d 1 f l ，( 而。；。) 平滑函数顽蕊面赢处理锁”。)以驴( 屯) 沿x 2 方向作处理q l 3 l 1 2 j 图3 - 1可分离情况下的多分辨率分析 如果把庐( x ，) 和( 工，) 的对应频谱o ( w ) ，w ( w ) 设想成理想的半带低通滤波器h 及高通滤波器g ，则a 。f ( x 1 ，x ：) 反映的是一，x ：两个方向的低频成分，d i ”f ( x l ，x 2 ) 反映的是水平方向的低频成分和垂直方向的高频成分，d ”f ( x ，z ：) 反映的是水 平方向的高频成分和垂直方向的低频成分，d ，3 ( x 。，x ：) 反映的是两个方向的高 频成分。 3 2 实小波与复小波 小波分析在时域和频域同时具有良好的局部性，但由于传统的实小波主要用 来处理实信号，对复信号进行分析时，就不能用传统的实小波来分析。传统的实 小波与复信号之间存在着许多的不适应，通过重点研究异于传统实小波、与复信 号的频谱响应能够较好地适应的复小波来为信号中相位信息的提取作出理论基 础。 m p l i t u d e r e 皇p o n s e n o r m a l i z e d 岔e q u e n c y 图3 - 2 实、复信号的幅频响应示意图 1 6 浙江工业大学硕士学位论文 为了区别实小波与复小波两者的差异，必须从信号分析这方面入手。图3 2 中显示了一般的实、复信号的幅频响应特性，其中，归一化频率l 相当于信号采 样频率厂。可以看出，实信号的幅频响应保持对直流成分( d c ) 的绝对对称，而其 所携带的信息，尤其是幅频信息，只需通过对频率区域【0 ，0 5 中的信息进行提取 就可以完全获得。因此，当分析实信号时，传统的小波变换比较适用，见图3 3 a ， 其中给出的二维实小波的幅频响应也是关于d c 对称的。不同于实信号，复信号 所携带的信息在频域上的分布却一般无规律可言，如果希望提取有关复信号的总 体特征，必须通过对频率区域【0 ，l 】中所有的信息进行分析才能做到，故在分析复 信号的时候，应用复小波更加有效。见图3 3 b ，给出的二维复小波的幅频响应并 非关于d c 对称，而是分别对频率域 0 ，0 5 和【0 5 ，1 进行匹配。 综合以上的分析，我们可以得出这样的结论：在大多数情况下，分析实信号 时可以应用实小波变换，而分析复信号或提取信号中的相位信息则可用复小波变 换。 i , o , v - p a z j l 五曲巾u f l o w - 0 。