（控制理论与控制工程专业论文）虹膜考勤系统关键技术研究与实现.pdf

哈尔滨工程大学硕十学位论文 摘要 在现代社会中，随着科技和经济的飞速发展，人们对身份识别技术的重 视程度也进一步提高。传统的身份识别技术如密码等，由于防伪性比较差， 已经不能适应现代社会对身份识别的要求。为了克服传统身份识别技术的缺 点，人们提出用人体的生物特征进行身份识别，如：指纹、虹膜和语音等。 虹膜身份识别技术由于其可靠性高等优点，正成为生物特征识别技术领 域中的研究热点。虹膜识别技术涉及现代数学、信号处理、模式识别、图像 处理等多个领域。本文主要针对虹膜识别技术的一些关键问题及其在煤矿考 勤系统中的应用进行研究。 首先，在虹膜识别系统实验模型的基础上，搭建了虹膜识别煤矿考勤系 统的硬件结构，对虹膜图像采集装置和数据处理计算机的组成结构进行了介 绍。针对于原始系统模型所存在的问题，设计了自动调焦虹膜图像采集系统， 并且对于自动调焦图像采集系统结构的调焦模块进行了重点分析，说明了基 于a t 8 9 c 8 2 单片机的最小系统及外围电路、通信接口电路、光电隔离电路和 电机驱动传动装置的设计。 之后，对各种图像清晰度评估算法进行了研究，对于各种方法的优缺点 进行了对比。将其中基于时域及频域的评估算法应用于虹膜图像清晰度评估 中。研究了调焦搜索方法，对于各种方法的优缺点进行了对比，实现了基于 爬山法的搜索调焦策略。 最后，在虹膜识别技术的基础上，开发实现了虹膜识别煤矿考勤系统， 系统包括对登录人员进行身份验证，对员工进行基本信息及虹膜图像记录管 理，通过虹膜识别获取考勤记录，对考勤记录进行处理，统计，形成报表， 不同情况下，对各种信息的查询等功能。虹膜识别煤矿考勤系统为今后虹膜 识别技术在各领域的应用提供了一个比较好的参考。 关键词：虹膜识别；考勤系统；自动调焦；图像评估 哈尔滨工程大学硕士学位论文 a bs t r a c t i nm o d e ms o c i e t y ，谢mt h er a p i dd e v e l o p m e n to ft e c h n o l o g ya n de c o n o m y ， i d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g yi sa p p r e c i a t e db yp e o p l e t r a d i t i o n a li d e n t i f i c a t i o n t e c h n i q u e s ，e s p e c i a l l yp a s s w o r d , c a l ln o ta d a p tt ot h ei d e n t i f i c a t i o nr e q u i r e m e n t s o fm o d e ms o c i e t y ，b e c a u s eo fp o o r s e c u r i t y i n o r d e rt oo v e r c o m et h e s h o r t c o m i n g s o ft r a d i t i o n a li d e n t i f i c a t i o n t e c h n o l o g y ，t h eb o d y sb i o l o g i c a l c h a r a c t e r i s t i c sh a v eb e e np r o p o s e df o ri d e n t i f i c a t i o n ，s u c ha s - f i n g e r p r i n t ，i r i s ， v o i c e i r i sr e c o g n i t i o n t e c h n o l o g yi sb e c o m i n gar e s e a r c hf o c u so fb i o m e t r i c i d e n t i f i c a t i o nt e c h n o l o g yf i e l d ，b e c a u s eo fh i g hd e p e n d a b i l i t y i r i sr e c o g n i t i o n t e c h n o l o g yr e f e r s t oc u r r e n tm a t h ，s i g n a lp r o c e s s ，p a r e mr e c o g n i t i o n ，i m a g e p r o c e s sa n ds oo n i nt h i sp a p e r ，s o m ek e yi s s u e so fi r i sr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g y a n di t sa p p l i c a t i o ni nc o l l i e r ya t t e n d a n c es y s t e mi sr e s e a r c h e d m o s t l y f i r s t , i nt h eb a s i so fi r i sr e c o g n i t i o ns y s t e me x p e r i m e n t a lm o d e l ，h a r d w a r e s t r u c t u r eo ft h ei r i s r e c o g n i t i o nc o l l i e r ya t t e n d a n c es y s t e mh a sb e e nb u i l t ， c o m p o n e n t ss t r u c t u r eo ft h ei r i si m a g ea c q u i s i t i o nd e v i c e sa n dd a t a p r o c e s s i n g c o m p u t e rh a sb e e nd e s c r i b e d f o ri np r o b l e m so ft h eo r i g i n a ls y s t e mm o d e l ，t h e a u t o 。f o c u s i n gi r i si m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e mh a sb e e nd e s i g n e d ，a n df o c u s i n g m o d u l ei na u t o - f o c u s i n gi m a g ea c q u i s i t i o ns y s t e mh a sb e e na n a l y s i sm o s t l y ，t h e s m a l l e s ts y s t e mt h a ti sb a s e do na t 8 9 c 8 2s i n g l e c h i pa n dp e r i p h e r a l sc i r c u i t s ， c o m m u n i c a t i o n si n t e r f a c ec i r c u i t s ，o p t o e l e c t r o n i ci s o l a t i o nc i r c u i ta n dm o t o rd r i v e g e a rh a sb e e nd e s c r i b e d s e c o n d ，av a r i e t yo fi m a g es h a r p n e s se v a l u a t i o na l g o r i t h mh a v eb e e ns t u d i e d ， a n ds o m eo ft h e ma p p l i e dt ot h ei r i si m a g es h a r p n e s sa s s e s s m e n t ，a l g o r i t h mt h a ti s b a s e do nc o n t r a s th a v eb e e ns t u d i e dm o s t l y ，f o rs h a r p n e s se v a l u a t i o na l g o r i t h m t h a ti sb a s e do nc o n t r a s t ，s e a r c hf o c u s i n gm e t h o d sh a v eb e e ns t u d i e d ；a d v a n t a g e s a n dd i s a d v a n t a g e so fv a r i o u sm e t h o d sh a v eb e e nc o m p a r e d f i n a l l y ，i nt h eb a s i so fi r i sr e c o 鲥t i o nt e c h n o l o g y ，i r i sr e c o g n i t i o nc o l l i e r y 哈尔滨工程大学硕士学位论文 a t t e n d a n c es y s t e mh a sb e e na c h i e v e d ，m a k i n gi r i sr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g yh a sa a p p l i c a t i o no p p o r t u n i t yt oe x p e r i m e n ti nt h ea c t u a lo c c a s i o n s s y s t e mi n c l u d e s v a r i o u sf u n c t i o n st h a ta r er e q u i r e db ya t t e n d a n c eo ft h ec o n v e n t i o n a lu n i t ，a n d i n c l u d e sm a n yu n i q u ec a l c u l a t i o ns t a t i s t i c a lf u n c t i o n sb yc o l l i e r y i r i sr e c o g n i t i o n c o l l i e r ya t t e n d a n c es y s t e mp r o v i d e sar e l a t i v e l yg o o dr e f e r e n c ef o ri r i sr e c o g n i t i o n t e c h n o l o g ya p p l i c a t i o n si nv a r i o u sf i e l d si nt h ef u t u r e k e yw o r d s ：i r i sr e c o g n i t i o n ；a t t e n d a n c es y s t e m ；a u t o f o c u s i n g ；i m a g ee v a l u a t e d 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用己在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体己经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由 作者( 签 日期： 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文向在授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者( 签字) ：锨 导师( 签字) ：弗 日期：7 叩彳年z 月7 r 日7 v 叫年况媚 哈尔滨工程大学硕七学伊论文 第1 章绪论 1 1 煤矿考勤系统 在现代企业中，考勤是一项非常必要的工作，其有助于企业对员工进行 有效的考核。随着电子技术的发展，新的考勤方法出现了，计算机考勤系统 作为企业管理系统的一个子系统，能通过计算机网络来提供准确的考勤数据， 这也为考勤管理打下了良好的基础川。随着科学技术的发展，考勤系统的功 能日趋完善，从最初的磁卡、i c 卡考勤，到指纹识别、人脸识别考勤，再到 现在逐渐发展起来的虹膜识别考勤系统，各种各样的考勤系统已经出现在市 场上，并被广泛应用于金融、电信、商业等领域。 考勤在煤矿不仅是对上下班时间的限制，更可作为安全的一道屏障，防 止一些有潜在危险的人员入井。利用生物特征识别技术中的虹膜识别进行考 勤更可以确认其身份的准确性，防患于未然，为确保煤矿安全增加一道有力 的屏障。目前，我国煤矿的考勤系统大多为i c 卡式，这种方式的考勤系统无 论是接触式还是感应式，都必须携卡到现场才能打卡，容易发生丢卡现象， 其最大的缺点是该系统认卡不认人，对于代替打卡等现象无法识别。针对于 这种情况，有些煤矿考勤系统也开始采用掌纹、指纹或脸部识别等生物识别 技术，但这些生物识别方式并不非常适合在矿山使用。由于矿山的特殊工作 环境，矿工的掌纹、指纹和面部总是受到污染和破损。在这种情况下，掌纹， 指纹和面部等生物识别技术就无法完成识别考勤任务，也就无法进行更迸一 步的监测。引入虹膜识别技术能够有效地弥补基于上述技术的煤矿考勤系统 的这些固有缺陷。 与传统的i c 卡式或其他生物特征识别式考勤系统相比较，基于虹膜识别 技术的考勤系统具有以下优点： ( 1 ) 可靠性。虹膜识别技术已成功应用在机场、海关和银行等部门，是目 前公认的生物特征识别中最为准确的方法。 ( 2 ) 操作简单性。考勤时不用打卡，也不需要任何身体部分的接触，只需 用眼睛看一下即可，不会发生任何丢失，忘带等现象。 ( 3 ) 无法替代性。由于虹膜的唯一性，下井时必须本人到场，故不可能发 哈尔滨工程大学硕十学位论文 生代替打卡等现象。 ( 4 ) 安全性。矿井生产，安全第一，当人在酗酒、疲劳或情绪激动时均可 从虹膜的变化表现出来，利用虹膜识别技术的考勤装置，具有其它考勤机所 无法替代的好处，该系统可提醒拒绝有隐患危险人员入井，除了正常的考勤 外，还可作为矿井安全的一道屏障。 1 2 生物特征识别 目前，生物特征识别技术备受世界各国的重视，特别是在9 11 恐怖袭击 之后，以美国为首的西方国家都将生物特征识别作为关系国家安全的关键技 术加以发展。美国连续发布了三个法案，强调在边检、执法、民用航空等领 域应用生物特征识别技术。2 0 0 3 年6 月，在国际民用航空组织( i c a o ) 发 布的规划中，也建议其1 8 8 个成员国在护照上加入生物特征识别技术，大部 分西方国家已经立法支持i c a o 这项规划。我国幅员辽阔，人口众多，是未 来生物特征识别技术的应用大国，开展生物特征识别技术的研究对信息安全 和国家的战略安全具有重要意义。 所谓生物特征识别技术是指利用人体所固有的生理特征或行为特征来进 行个人身份鉴定。生理特征与生俱来，多为先天性的；行为特征则是习惯使 然，多为后天性得来的。生理特征包括指纹、掌型、眼睛视网膜和虹膜、人 体气味、脸型、皮肤毛孔、手腕手的血管纹理和d n a 等：行为特征包括签 名、语音等，我们将这些生理和行为特征统称为生物特征。基于生物特征的 识别利用计算机技术很容易实现身份自动识别，它们的基本工作原理相同， 如下图所示。 图1 1 生物识别系统原理图 根据生物识别技术采用的生物特征的不同，现在被广泛应用的生物特征 2 哈尔滨丁程大学硕十学1 = 奇：论文 识别技术可以被分成三类： ( 1 ) 高级生物识别技术，如视网膜、虹膜和指纹 ( 2 ) 次级生物识别技术，如脸型识别、语音识别、签名识别、步态识别 ( 3 ) “深奥的”生物识别技术，如血管纹理识别、人体气味识别等。 在这些常见的生物特征识别技术当中，没有任何一种生物识别技术在任 何工作环境中都优于其它技术。其中，指纹识别、虹膜识别、人脸识别、视 网膜识别、语音识别、签名识别等是比较成熟，应用比较广泛。 在这些生物特征识别技术中，应用最早的是指纹识别，指纹是人类手指 上的条状纹路，通常由交替出现的宽度大致相同的脊和谷组成。指纹识别技 术通过分析指纹的全局特征和局部特征，从中抽取特征值进行比对识别来确 认一个人的身份。随着技术的发展以及产品产业化的推进，指纹识别技术已 经广泛应用于公安、保安、金融等领域以及笔记本电脑和手机等设备中。作 为最传统、最成熟的生物特征识别方式，指纹识别具有稳定性和唯一性的优 点。缺点是采集指纹和掌纹是接触式、侵犯性的，并且被采集者手指上的皮 肤有伤疤、长茧、手指窄小、输入传感器受污染等都会影响识别效果。 人脸识别是一个近年来非常活跃的研究课题，是一种更直观、方便、友 好的识别方法。人脸识别是通过分析人员面部特征的唯一形状、模式和位置， 与数据库中的所有数据进行比较从而判断人员身份。该方法的优点是易于使 用，无需使用者的主动参与，非常适于隐蔽的进行人脸采集，直观性好，可 跟踪性良好，对每次事件都能够保存一幅有时间的图像，具有学习功能，能 够动态更新数据库中的人脸图像，从而保证在用户的人脸变化及环境的变化 下仍然能够快速准确识别。缺点是稳定性差，易受周围环境、表情变化的影 响，脸像随年龄变化较大，而且容易伪装，通过整容和化妆可以改变人脸的 特征。 虹膜识别以其高度的可靠性和稳定性成为近年来研究的另一热点。虹膜 是一个瞳孔和巩膜之间的环状区域，是由一种随瞳孔直径的变化而可以伸缩 的复杂纤维状组织构成的，具有丰富的纹理结构。每个人虹膜的结构各不相 同，自然界不可能出现完全相同的两个虹膜，即便对于同一个人，左眼和右 眼的虹膜区别也是十分明显的，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎 不发生变化。虹膜识别系统中将虹膜的可视特征转化为二值模板，由于不同 哈尔滨丁程大学硕士学位论文 人的虹膜干差万别，所以即使比对的虹膜模板有三分之一发生错误匹配，识 别系统仍能做出准确的鉴别。虹膜识别技术的缺点是基础理论发展时间尚短， 技术相对还不成熟，虹膜采集设备要求较高，周围光线环境对识别影响较大。 由于虹膜识别具有很高的安全性和识别率，在对安全性要求高的场合，虹膜 识别是一种理想的身份识别方法。 声音识别是对基于生理和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用， 通过分析语音的特性来识别出说话人的身份。声音识别非常方便，具有与脸 像特征相似的优点，但它随年龄、健康状况和环境等因素也有较大变化，而 且声音容易被伪造，识别系统也容易被录音所欺骗，这使得声音识别系统的 应用范围受到很大的限制。 签名识别是一种基于行为的生物特征识别技术。签名识别主要分为在线 和离线两类，在线的签名识别通过专用的数字板或数字仪实时采集书写信号， 它不仅可以采集到笔迹序列并转化成图像，而且可以记录书写的压力、速度 等信息，可为笔迹鉴别提供更丰富的信息。离线笔迹鉴别的对象是写在纸上 的字符，通过扫描仪和摄像机转化为数字信号再进行处理，它分析的是签名 的方向以及笔划的长度，识别的是签名图像。签名识别的关键在于区分出不 同的签名部分，签名的有些部分是习惯性的，具有特征稳定性；而有些部分 是随机变化的，在每次签名时都不一样。然而，签名辨识的问题仍然存在于 获取在辨识过程中使用的度量方式以及签名的重复性，事实表明签名与当时 的心情、书写工具等许多因素有关，特别是签名还是可以模仿的，防欺骗性 、上 z lo 步态识别是根据人们的行走方式进行身份识别，是一种复杂的行为特征。 步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，步态识别的数据获取与人脸识 别类似，具有非侵犯性和可接受性。由于序列图像的数据量较大，步态识别 与视角有关，计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。步态识别能提供某 种特征，并不具有独特性，容易被模仿。尽管步态不是每个人都不相同的， 但是它也提供了一定的身份信息，对于远距离的身份识别是可用的重要特征， 可用于视频监控等。 其他的识别技术，如d n a ，人体气味识别，血管纹理识别等，可以进行 特定的身份鉴别，如亲子鉴定，刑事侦察侦破，使用范围有限，但精度很高。 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 这些识别技术特征提取困难而且需要操作者技术熟练，采用的传感器和检测 手段复杂，难以实现自动身份识别怛。 在实际应用中选择何种生物特征进行身份识别，需要考虑选择的特征是 否具有普遍性、唯一性、稳定性、可定量测量等因素，此外作为一个实用的 系统还要考虑其他方面的问题，如性能要求，所选择的生物识别方式能够达 到的识别率；对资源的要求，识别的效率如何；可接受性，使用者在多大程 度上愿意接受所选择的生物特征识别系统；安全性能，系统是否能够防止被 攻击；是否具有相关的、可信的研究背景作为技术支持；提取的特征容量、 特征模板占有的存储空间；价格是否为用户所接受；是否具有较高的注册和 识别速度；是否具有非侵犯性等，这些问题都是应用时需要考虑的。没有一 种生物特征能够完全兼顾各种性能指标，达到完美无缺，不同生物特征的身 份鉴别系统各有自身的优缺点和适用范围。 在对安全有严格要求的应用领域中，人们往往需要融合多种生物特征来 实现高精度的身份识别系统。结合多种生理和行为特征进行身份鉴别，提高 鉴别系统的精度和可靠性，这无疑是安全身份鉴别领域发展的必然趋势，但 同时会使系统的复杂性增加。目前基于指纹、虹膜、人脸的识别系统的应用 成果表明，生物特征识别技术将会在更广泛的领域得到应用，随着生物特征 识别技术的发展和完善，生物识别将成为未来身份认定的重要方式。 1 3 虹膜识别技术 1 3 1 虹膜的生物特征 眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。巩膜1 1 1 艮球外围的白色 部分，约占总面积的3 0 ；眼睛中心为瞳孔部分，约占5 ；虹膜位于巩膜 和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据6 5 。瞳孔随入射光线强度的 变化，会产生收缩或扩张，牵动虹膜变化。虹膜与巩膜、瞳孔的边界均近似 为圆形，是图像匹配时可以利用的重要几何信息。虹膜表面由许多隐窝、皱 褶、色素斑等构成，包含了极为丰富的信息，是人体中最独特的结构之一p 1 。 虹膜组织结构如下图所示。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 眼璋断面雷 鬻髓詈 ( a ) 断面图( b ) 正视图 固1 2 人眼结构图 虹膜能够成为优秀的生物识别对象，是因为它具有以下几点生物特征： ( i ) 虹膜在胎儿的中胚叶发育阶段就已经定型，位于角膜和水样液之后， 与外界环境隔离开来，不易受损，自童年以后，虹膜在人的一生中所发生的 变化十分微小，而且不能通过手术修改，具有终生不变性。 ( 2 ) 研究表明，人眼虹膜的表面特征几乎是唯一的，没有任何虹膜的形 状是完全相同的，不同人的虹膜图像具有高度的不重复性，即使双胞胎或者 间一个人的两只眼睛，其虹膜纹理也不同，因此，自然界不可能出现完全相 同的两个虹膜，这就保证该固有特征的唯一性，是鉴别身份的理想检测对象。 ( 3 ) 虹膜是外部可见的，在一定距离( 0 3 一l m ) 就可以通过摄像机容 易的获取虹膜图像( 如下图) 。不同于视网膜，虹膜更容易进行特征信息提 取。虹膜图像获得，不需对人体进行侵犯当进行身份鉴别时，只需将获取 的待检测者的虹膜图像与事先储存的数字代码相对照，即可判明身份。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 图1 3 虹膜图像 ( 4 ) 虹膜图像具有高度的活体性，虹膜中瞳孔尺寸的变化确定了自然的 生物特征，较之指纹图像的活、死体不变有不可比拟的优势。从理论上讲， 虹膜的这些特性使得虹膜识别可以成为防伪性能最好的生物识别手段。 1 3 2 虹膜识别系统构成原理 虹膜识别系统一般由图像采集设各和图像分析系统两部分构成，是一个 基本的数字图像处理和模式识别系统。将经过图像采集设备得到的原始虹膜 图像输入图像分析系统，经过定位、标准化等一系列预处理后，利用提取算 法进行特征提取和编码，再将得到的特征编码与特征数据库中预存的特征编 码进行相似度比对，即模式匹配，最终确定该虹膜是否合法。虹膜识别系统 技术原理如下图所示： h 一= = = _ _ 二= 雹。 一、一7 、一 一 图1 4 虹膜识别系统技术原理图 1 3 3 虹膜识别系统工作过程 虹膜识别本质上是一个模式识别过程，基本工作是对一些基本的特征进 行统计分析。虹膜识别系统采集到虹膜图像，提取图像中虹膜的纹理特征并 被转化成数字信号，存为特征模板，模板可能会存储在识别系统中，或各种 哈尔滨工程大学硕士学位论文 各样的存储器，如计算机数据库、智能卡或条码卡中，人们同识别系统交互 进行身份认证，以确定是否匹配。工作过程可分为三个步骤：图像采集、特 征提取和模式匹配。从逻辑上，虹膜系统可以分为注册和识别两个模块。 注册模块负责将生物特征信息记录到生物识别系统样本数据库中在注 册模块中，首先经采集设备采集虹膜图像并预处理，进而经特征提取方法提 取纹理特征信息并处理为二值数据，这种特征信息被称为样本。根据需要， 样本信息被保存在数据库或磁卡、智能卡中。 识别模块负责解决待识特征信息和样本特征信息是否匹配的问题。在识 别模块中，经采集设备采集虹膜图像并预处理，进而经特征提取方法提取纹 理特征信息并处理为二值数据，由识别匹配方法将这一信息与预先存储的样 本信息进行比对，做出是否匹配的判断。 虹膜识别系统的工作模式可以分为两类p ：验证模式( v e r i f i c a t i o n ) 和辨 识模式( i d e n t i f i c a t i o n ) 。 验证模式就是通过把一个从现场采集到的虹膜特征与一个已经登记的虹 膜特征进行一对一的比对( o n e - t o o n em a t c h i n g ) 来确认身份。作为验证的前 提条件，该特征必须已经在样本数据库中注册。虹膜特征以一定的数据格式 存储，并与其姓名或i d 标识联系起来。在比对时，先验证其标识，然后用系 统的样本特征与现场采集的特征作比较来证明其身份否合法。验证模式是应 用系统中使用得较多的方法。 辨识模式则是把现场采集到的虹膜特征同样本数据库中的特征逐一对 比，从中找出与现场虹膜特征相匹配的特征信息，也称为“一对多匹配 ( o n e - t o m a n ym a t c h i n g ) 。辨识模式主要应用于公共安全领域，例如，可 以通过将一个不明身份人的虹膜信息与数据库中有犯罪记录的人进行比对， 来确定此人是否曾经有过犯罪记录。 验证模式和辨识模式在比对算法和系统设计上各具技术特点。验证模式 系统对匹配算法的速度要求不如辨识系统高，更强调易用性；在辨识模式系 统中，则一般要使用分类技术来加快查询的速度。 1 3 4 虹膜识别技术国内外发展 基于虹膜的身份鉴别思想最早可以追溯到1 9 世纪8 0 年代，但是直到最 哈尔滨工程大学硕士学位论文 近l o 多年，虹膜识别才有了飞速的发展。在1 9 9 1 年，美国洛斯阿拉莫斯国 家实验室的j o h n s o n 实现了一个自动虹膜识别系统，这是有文献记载的最早 的一个应用系统。随后，1 9 9 3 年，英国剑桥大学的j o h nd a u g m a n 博士实现 了一个高性能的虹膜识别原型系统。目前，大部分自动虹膜识别系统使用 d a u g m a n 的核心识别算法。r i c h a r dw i l d e s 在1 9 9 6 年成功研制出基于虹膜的 身份认证系统。同时，北美和欧洲也有一些科学工作者致力于虹膜识别方面 的研究。 二十世纪9 0 年代末期，越来越多的科研工作者、研究机构和公司( 如 i r i d i a nt e c h n o l o g i e s ，l g ，松下，o k i 等) 投入到虹膜识别的研究中来，加 速了该技术的发展。在国外，虹膜识别系统已经初步在金融、公安刑侦和国 防等领域中应用。但在国内，虹膜识别还处于研究阶段。我们相信，在不久 的将来，虹膜识别技术在国内也会有广泛的应用。 近十年来，虹膜识别技术迅速发展，取得了丰硕的研究与应用成果。虹 膜识别的研究主要涉及到：图像获取、图像预处理和识别算法。比较有代表 性的算法有，d a u g m a n 的基于二维g a b o r 滤波器的相位匹配方法，b o l e s 的 一维小波过零点检测方法以及w i l e d s 的基于图像登记技术的方法。d a u g m a n 认为，g a b o r 小波具有与人类简单视觉细胞相似的视觉特性，能够很好地分 析现实世界中的各种模式，因此提出采用多尺度g a b o r 滤波器编码虹膜的相 位特征，得到2 0 4 8 位的虹膜码，利用归一化h a m m i n g 距离实现特征匹配。 此方法是当前识别性能最好的方法，许多虹膜识别系统采用的就是d a u g m a n 的核心识别算法。 b o l e s 采用一维小波对沿虹膜中心同心圆的一条采样曲线进行过零点检 测，通过两个自定义的相异度函数完成分类。其理论基础为m a u a t 的信号过 零点描述重建理论。此方法克服了以往系统受漂移、旋转和比例放缩带来的 局限，并且对亮度变化及噪声不敏感，但只在很小规模的数据库上进行过测 试。 w i l d e s 采用拉普拉斯金字塔的多分辨率技术，在不同尺度下计算给定两 个虹膜图像的归一化相关系数，分类器使用的是f i s h e r 线性判据。其本质上 是一种图像匹配方法，计算复杂性较高，只在认证模式下工作。 另外，t a n 等人采用传统的o a b o r 滤波器，提取虹膜在不同频率和方向 9 哈尔滨丁程大学硕十学位论文 下的纹理信息，分类器是基于加权欧氏距离的最近中心分类器m a 等人将 虹膜图像转换为一维信号后，采用一维小波变换获取虹膜1 d 信息的局部快 速变化特征。 国内从事虹膜识别的研究相对较晚，中科院自动化所模式识别国家重点 实验室是国内最早从事虹膜识别研究的单位之一。从1 9 9 8 年起，该实验室生 物特征识别研究小组就开始了这方面的相关研究，而且于2 0 0 0 年成功开发出 具有我国自主知识产权的虹膜识别系统。 1 3 5 虹膜识别系统性能评价 由于虹膜纹理特征信息本身的复杂性，虹膜识别系统难免会出现误判的 几率，有时很难对识别任务给出绝对的结果。一般而言，得到的识别结果都 带有一个置信度水平。 验证模式是待测样本声称自己属于某一类别，而正确判断出该样本是否 属于这一类别。评价系统验证能力的常用指标有： 1 错误接受率( f a l s ea c c e p tr a t e ) ，简记为f a r 。错误接受率表示未 授权的人( 冒名顶替者) 被确认成授权人( 有效的个体) 的程度。f a r 的值 越小，说明未授权的人越无法通过，系统越安全。同时，授权人的通过也变 得越困难如在对安全有严格要求的应用领域，可以运行在很小的f a r 上。 f a r 通常选取0 5 和0 1 之间的值。 2 错误拒绝率( f a l s er e j e c tr a t e ) ，简记为f r r 。错误拒绝率表示授权 人( 合法的用户) 不被准确承认( 误认为冒名顶替者) 的程度。f r r 越大， 系统越精确，安全性也越高，但宽容度越来越低，致使越来越多的合法用户 被系统错误的拒绝；反之授权人越容易通过，未授权者也变得容易混入。f i 汛 实际上也是系统可接受性的重要指标。f r r 通常选取2 和5 之间的值。 3 交叉错误率( c r o s s o v e re r r o rr a t e ) 等错误率( e q u a le r r o rr a t e ) ， 简记为c e r e e r 。除f r r 和f a r 以外，决策错误率还包括图像采集错误 ( i m a g ea c q u i s i t i o ne r r o r s ) ，匹配错误( m a t c h i n ge r r o r s ) 。图像采集错误率 用来评价生物识别系统的采集性能，包括失败注册率( f a i l u r et oe n r o l lr a t e ) 和失败获取率( f a i l u r et oa c q u k er a t e ) 。匹配错误率包括错误匹配率( f a l s e m a t c hr a t e ，f 胀) 和错误非匹配率( f a l s en o n m a t c hr a t e ，f n m r ) 。错误匹 l o 哈尔滨工程大学硕士学位论文 配率( f m r ) 表示一个待测样本( 来自冒名顶替者) 被确认与一个随机选取的 “n o n s e l f * ”模板( 来自授权的个体) 相匹配的期望概率。错误非匹配率( n 心偶) 表示一个待测样本( 来自授权的个体) 被确认与一个同源的模板( 来自同一个 体) 不匹配的期望概率。 f m 刚f n m r 与f 削r r 是两组不同的概念f m 刚f n m r 是通过定量比 较计算出来的概率，用来衡量一个算法( 非系统) 匹配过程的准确性。而 f a r f r r 是通过用户验证活动计算得出的结果，通常用于生物识别系统的性 能测试，它要包括失败获取率。交叉错误率等错误率( c e 刚e e r ) ：是指 f m r 等于f n m r 时系统的错误率，要对系统性能进行精确描述时常用此概 念例如，c e r 是2 的系统要比c e r 是5 的系统精确。 4 d e t & r o c 曲线( d e t & r o cc u r v e s ) ：接收特性曲线( r o c ) 描述 了m r 和f m r 之间的关系。它表明在不同操作点上f n m r 和f m r 之间 的平衡，适用于衡量在给定测试环境下若干算法性能间的比较，或是一个算 法在不同环境下的性能表现。r o c 曲线描绘了以匹配阈值( d e c i s i o nt h r e s h o l d ) 为参数的函数形式。一个较小的f n m r ( 即一个更宽容的系统) 通常导致一个 较大的f m r ，而一个较小f m r ( 即一个不太宽容的系统) 通常导致一个较大 的f n m r 。因此，要求虹膜识别系统需兼顾f n m r 和f m r 之间的平衡。d e t 曲线改进了r o c 曲线，它采用l o g a r i t h m i c 坐标形式来描绘两种错误率，这 样，可以更加清晰的区分不同算法的性能，可以清楚地观察f m r 与n 弧很 之间的平衡关系。e e r 是指f m r 和f n m r 取值相等的点。e e r 值越小，系 统的识别性能越高。 5 可区分性( d e c i d a b i l i t y ) 算子反映了类内分布和类间分布的可分性。 假设。和吒表示类内分布的均值和方差，以和吒表示类间分布的均值和方 差，则可区分性算子d 定义如下： i ，一，i d = 1 芒竺訾( 1 1 ) 4 斌+ a 孙2 7 d 值越大说明类内和类间分布的距离越大，越容易区分。 在辨识模式中，假设待测虹膜样本肯定来自模板数据库中的某一类，而 将该样本正确分类到所属类别评价系统辨识能力的常用指标函数为正确识 别率( c o r r e c tr e c o g n i t i o nr a t e ，c r r ) 。 哈尔滨工程大学硕十学位论文 定义 c r r = 砉 ( 1 2 ) 其中，表示正确分类的样本数，岛表示样本总数。 1 3 6 虹膜识别存在的问题 虹膜具有相当多的独立特征点，很适于在安全性要求高的场合使用。但 是，虹膜识别目前还没有广泛应用，其原因主要是技术上还存在一些问题： ( 1 ) 虹膜图像的采集设备要求较高 ( 2 ) 缺乏一个对虹膜图像质量进行评价的系统 ( 3 ) 信息不完整时的虹膜识别问题。 这些问题直接影响虹膜识别的实际应用。针对上述问题，关于虹膜识别 的研究主要集中在： ( 1 ) 研究低价格、高性能的虹膜图像采集设备。 ( 2 ) 建立图像质量评价系统，解决虹膜图像的评价问题，特别是运动模糊、 离焦模糊、噪声等因素造成的低质量图像。 ( 3 ) 研究人眼的自动跟踪和拍摄系统，包括研制具有自动跟踪和自动聚焦 功能的采集设备，利用眼睛检测方法采集人眼图像，有利于拍摄只有眼睛部 分的图像，提高虹膜定位和识别的实时性，实现监控功能。 1 4 本文研究的内容 虹膜识别技术是近年来新兴起的一种生物识别技术，涉及现代数学、信 号处理、模式识别、图像处理等多个领域。该技术的突破为解决计算机系统 的身份安全认证问题铺平了道路，这项技术的开发和推广将缓解我国对国外 安全身份识别产品的广泛需求，同时为金融电子化、电子贸易、访问控制、 通道及智能技术的进一步发展提供了一项可靠的安全技术。但是在虹膜识别 研究中，如何提高系统识别的速度和准确度是该领域研究的主要方向。虹膜 图像质量评价的研究对于后续识别算法的速度和准确度大为提高以及对于虹 膜采集系统的自动化具有很好的现实意义。 本文主要针对虹膜识别技术的一些关键问题及其在煤矿考勤系统中的应 1 2 哈尔滨工程大学硕士学位论文 用进行研究。本文按照以下几个方面进行了组织安排，共分为5 部分进行阐 述： ( 1 ) 总体介绍煤矿考勤系统，生物特征识别技术。阐述虹膜识别系统的 相关知识、虹膜识别技术研究的国内、外现状及和研究的内容； ( 2 ) 介绍虹膜识别煤矿考勤系统的总体结构和硬件组成。设计说明了自 动调焦虹膜图像采集系统的硬件结构； ( 3 ) 介绍自动调焦的基本原理，及常用的几种对焦评估算法； ( 4 ) 对比研究各种对焦评估算法应用于虹膜匿像的清晰度评估，实现了 搜索调焦过程； ( 5 ) 在虹膜识别技术的基础上，编程实现了应用于煤矿的考勤系统软件。 介绍了考勤系统的基本功能。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章虹膜识别煤矿考勤系统 基于虹膜识别技术的煤矿考勤系统具有众多其他技术无法比拟的优点， 本章主要介绍了虹膜识别煤矿考勤系统的组成结构，并根据原始系统的不足 研究了自动调焦图像采集系统。 2 1 虹膜识别煤矿考勤系统功能 虹膜识别煤矿考勤系统主要由两部分组成：虹膜图像采集装置和数据处 理计算机( 上位机) 。虹膜图像采集装置负责采集虹膜图像，上位机则实现 对采集到的虹膜图像的处理，包括实现虹膜图像的预处理、编码、匹配识别 等，以实现身份认证，以及考勤记录的存储、管理等。 煤矿考勤系统具有如下功能： ( 1 ) 对登录人员进行身份验证 ( 2 ) 对员工进行基本信息及虹膜图像记录管理 ( 3 ) 通过虹膜识别获取考勤记录 ( 4 ) 对考勤记录进行处理，统计，形成报表 ( 5 ) 不同情况下，对各种信息的查询 ( 6 ) 对数据库的维护 图2 1 虹膜识别煤矿考勤系统工作原理 1 4 哈尔滨工程大学硕十学位论文 2 2 虹膜识别煤矿考勤系统结构 虹膜识别煤矿考勤系统的硬件部分主要包括：虹膜图像采集装置和数据 处理计算机( 上位机) 。 2 2 1 虹膜图像采集装置 为获得高质量的虹膜图像，我们设计了带有红外光源的虹膜图像采集装 置。虹膜图像采集装置由c c d 摄像头、红外光源和可见光光源组成。本系统 选取的摄像头选用型号为d f 2 0 0 9 h ( 1 2 m m 镜头) 的黑白c c d 摄像头。虹 膜采集装置中红外光源采用红外发光二极管，并在原摄像头镜头上加一片半 透半反镜。这样不仅摄像头能够采集到合适亮度的虹膜图片，被采人员还能 够从半透半反镜里看到自己眼睛的像，方便调节眼睛的位置，提高采集质量。 红外发光二极管的电路设计如下图所示。 图2 2 红外光源电路连接图 其中d 1 - d 8 都是红外发光二极管，r 1 r 8 是限流电阻，大小均1 0 0 欧姆，r 9 是可调电阻，通过调节可调电阻可以进行红外发光二极管亮度调节。在实际 装置上，它们对称的分布在摄像头周围，调整它们的相对位置，使它们所形 成的反射亮点均分布在瞳孔内。可见光光源采用发光二极管。虹膜图像采集 装置中摄像头及红外光源均由c x 3 3 2 型直流电源供电。 为了方便放置和调整，图像采集装置带有四自由度可旋转支架，可根据 被采集人位置进行左右旋转，根据被采集人身高情况进行上下调节。 2 2 2 数据处理计算机 考虑到煤矿的特殊环境和工程应用的需要，本系统的数据处理计算机采 哈尔滨工程大学硕士学位论文 用基于p c i 0 4 总线的工控机，并加装图像采集卡及其他外部设备构成。 计算机主板采用n a n 0 7 2 7 0 型号主板，其接口较丰富，具有c o m ，c r t ， e t h e m e t ，u s b 2 0 ，k m 等多种接口，符合需要连接的图像采集卡，显示器 等多种设备的要求。图像采集卡可采用基于p c i 0 4 总线的内置采集卡，还可 以采用基于d s p 的外置采集板。本系统选用大恒图像生产的d h v t l 2 0 双通 道彩色视频采集卡作为基于p c i 0 4 总线的内置采集卡。硬盘采用普通4 0 g 笔 记本硬盘，显示设备为普通1 5 寸液晶显示器。 由于煤矿现场环境比较恶劣，粉尘等对于精密电子设备的损害比较大， 为了满足保护设备，方便携带的要求，设计制作了携带箱，将工控机和液晶 显示器，以及键盘、鼠标等设备固定在箱内，并为摄像头以及支架、底座等 预留了空间。使用时只要打开箱盖，接好电源，在合适的位置固定好摄像头 便可开始工作。 2 3 自动调焦图像采集系统结构 自动调焦虹膜图像采集系统按照功能主要分为三个部分( 如图2 3 所示) ： ( 1 ) 虹膜图像采集装置，包括c c d 摄像头及图像采集卡，主要负责获取 虹膜图像并传输到控制计算机。 ( 2 ) 控制计算机，主要功能为接收虹膜图像并对其进行聚焦