（光学工程专业论文）虹膜图像处理技术研究.pdf

中文摘要 摘要 随着信息时代的到来和网络技术的广泛应用，传统的基于信物或口令的安全 系统显得越来越脆弱，安全市场尤其高端市场期待更便捷更安全的安全系统，因 此人们转向生物测定学技术的研究。基于此技术的身份鉴别系统成为了新的经济 增长点。虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势，与其它几 种生物识别技术具有非常高的综合优势。目前国外的虹膜技术研究方兴未艾，国 内的应用研究才阿i j h , j 开始，论文正是在这种背景下结合虹膜识别技术的实际需要， 对其中的虹膜图像处理开展研究。 论文首先从虹膜的生理学角度阐述了虹膜作为生物测定学特征的特点，总结 了虹膜用于身份识别的独特优势，简要介绍了完整的虹膜识别系统的组成，并在 观察大量实验图片的基础上分析和总结了虹膜图像在视觉空间和灰度空间中的特 性，为后续的虹膜图像处理打下良好的基础。 虹膜定位作为虹膜识别系统中的一个重要环节，其速度和精度在很大程度上 影响着虹膜识别系统的性能。论文在虹膜图像特性分析的基础上针对虹膜内边缘 易变形，外边界边缘模糊从而虹膜定位困难等问题，提出了基于灰度偏差的虹膜 内边缘定位算法和基于综合特征的虹膜外边缘定位算法。实验证明，本文的虹膜 定位算法在速度和定位准确度上具有明显优势。 为了有效的降低系统的“错误接受率”和“错误拒绝率”，论文根据虹膜图像自身 独特的要求，针对可能导致“注册失败”的最主要的几个因素，建立虹膜质量评估模 块，提出了“图像清晰度内外偏心度”和“虹膜可见度”三个图像质量评价指标用于 筛除不合格的虹膜图像。为了提高自动虹膜识别系统中图像筛选的速度，将上述 三个指标综合为一个“虹膜图像综合质量指标”，并分析了质量评估指标与虹膜识别 率的关系。 为了进一步保证虹膜图像质量，去除虹膜区域内对虹膜识别不利的因素，分 析了虹膜区域中可能存在的噪声及其特点。根据噪声对虹膜编码的危害程度不同， 采取不同的措施去除虹膜区域内噪声。并在系统中加入虹膜图像校正模块，用以 校正虹膜图像的平移、旋转、比例缩放等偏差，将环形的虹膜区域归一化为一个 矩形区域，并进行了图像增强。 g a b o r 函数可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓，2 d g a b o r 函数提供空间频率方向、空间位置的最大分辨率，因此在空间域和频率域中 具有良好的联合定位能力和方向选择性，这些特性特别适合虹膜纹理分析，论文 采用2 dg a b o r 小波变换对归一化后的虹膜图像进行处理，提取虹膜的纹理特征， 中文摘要 并对来自同一个采集者和不同虹膜采集者的虹膜分别进行了识别，给出了实验和 分析结果。 关键词：虹膜识别，虹膜定位，虹膜质量评估，虹膜图像校正，虹膜噪声检测 虹膜图像编码 i i 英文摘要 a b s t r a c t w i t ht h ei n f o r m a t i o nt i m e sc o m i n ga n dt h ed e v e l o p m e n to f t h en e t w o r kt e c h n o l o g y t h et r a d i t i o n a ls a f e t ys y s t e mw h i c hb a s e d m a i n l yo nt o k e no rp a s s w o r dc a l l tm e e tt h e r e q u i r e m e n to fm o d e r ns e c u r i t ys y s t e m s op e o p l em a k ef o rb i o m e t r i c st e c h n o l o g y w h i c hh a sb e e nt h en e w g r o w t ha r e ai nt h ee c o n o m ya s t h ei m p o r t a n tm e m b e ri nt h i s a r e a ，i r i sr e c o g n i t i o nc a nb ep e r f o r m e dw i d e l yi nt h ea p p l i c a t i o nf u t u r ea n dh a sw i d e m a r k e td e v e l o p m e n tf u t u r e ，b u tt h ei r i sr e c o g n i t i o ni si nt h ea s c e n d a n ta b r o a d ，a n di n d o m e s t i ci ti s j u s t o nt h eb e g i n n i n g s o ，i ti s i m p o r t a n ta n dv a l u a b l et oa n a l y z e p r o c e s s i n g t h ei r i si m a g e s s o u n d l y i nt h i sa r t i c l et h ea u t h o r a d o p t s y - - c y c l e ”d e v e l o p m e n tm o d e a n dh a sd o n es o m e v a l u a b l ee x p e r i m e n t so nt h ei r i si m a g e s p r o c e s s i n ga n dg a i ng o o d r e w a r d s a tf i r s t ，a u t h o rd i s c u s s e sa n ds u m m a r i z e st h ea d v a n t a g e so fi r i sa sab i o m e t r i c s c h a r a c t e r i s t i c a n dt h e ni n t r o d u c et h es t r u c t u r eo fi r i sr e c o g n i t i o ns y s t e m ，a n a l y z ea n d s l i mu pt h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ei r i s i m a g e si nf a ys p a c eb a s e d o nt h er e s u l to f o b s e r v i n gl a r g en u m b e ro f i r i si m a g e s i tb e c o m e sa ni m p o r t a n tb a s i so ft h ef o l l o w i n g p r o c e s s i n g i r i sl o c a l i z a t i o ni sa l li m p o r t a n tp a r to fi r i ss y s t e m i t ss p e e da n dp r e c i s i o na f f e c t t h es y s t e mp e r f o r m a n c es i g n i f i c a n t l y an e w b l u r r i n gi r i se x t e r i o rb o u n d a r y l o c a l i z a t i o n a l g o r i t h m b a s e do nt h e g e o m e t r i c f e a t u r e so fc i r c l ei s p r o p o s e d b e c a u s eo ft h e d i f f i c u l t i e si ni r i sl o c a l i z a t i o n a n da na l g o r i t h m ，w h i c hd e t e r m i n ei r i si n t e r i o rb o u n d a r y a c c o r d i n gt os h mo fd e v i a t i o ni sp r o p o s e dt o o t h ee x p e r i m e n t a lr e s u l t sd e m o n s t r a t e t h a tt h i sm e t h o di so ff a s ti r i sl o c a t i o ns p e e da n dh i 曲s t a b i l i t y i ta l s or e d u c e ss e a r c h b l i n d n e s se x i s t e di no r i g i n a lm e t h o d t ol o w e rf a r ( f a l s ea c c e p t a n c er a t e ) a n df r r ( f a l s er e j e c t i o nr a t e ) ，t h ea u t h o r e s t a b l i s hi r i s i m a g eq u a l i t ye v a l u a t i o nm o d u l eb yc o n s i d e r i n gt h em a i nf a c t o r sw h i c h m a y c a u s ef a i l u r ei nl o g g i n go n t h r e e i n d i c a t o r s ，“i m a g ed e f i n i t i o n ”，i r i se c c e n t r i c i t y a n d i r i s v i s i b i l i t y w e r ep r o p o s e d t os e e ko u t t h e b a d ”i m a g e f o rb e t t e r p e r f o r m a n c e ，t h e s et h r e ei n d i c a t o r sw e r ec o m b i n e dt oo n e - q t h er e l a t i o nb e t w e e nq a n dt h er a t eo f t h ei r i sr e c o g n i t i o nw a sa l s oa n a l y z e d t oe n s u r eg o o d q u a l i t yo f t h e i r i si m a g ea n dg e tr i do f t h ed i s t u r b i n gf a c t o r si ni r i s r e c o g n i t i o n ，a n da n a l y z ed i f f e r e n tn o i s ei nt h ei r i sf i e l da n dt a k ev a r i o u so f t h em e t h o d s i i i 重庆大学硕+ 学位论文 t oe l i m i n a t et h en o i s e , a r ti r i si m a g er e v i s em o d u l ei sb u i l ti nt h i sa r t i c l ew h i c hr e v i s e s o m ed e v i a n c e i n c l u d i n g i ns h i f t ，r o t a t e ，s c a l ez o o m g a b o rf u n c t i o nc a l ls i m u l a t et h e f i g u r e o fr e c e p t i v ef i e l d s i nm a m r n i f e r o u s o p t o k i n e t i cn e u r o n sw e l l 2 dg a b o rf u n c t i o ni so fg o o du n i t e dl o c a l i z a t i o na n dd i r e c t i o n s e l e c t i o ni ns p a c ea n df r e q u e n c yf i e l d s s oi ti sv e r yf i tf o re x t r a c t i n gt h ei r i st e x t u r e i n t h i sa r t i c l e ，2 dg a b o rw a v e l e tt r a n s f o r m a t i o ni su s e dt ot r e a tt h ei r i si m a g ea n dt oc o d e i r i sc h a r a c t 舒s t i e s k e y w o r d ：i d sr e c o g n i t i o n ，i r i sl o c a l i z a t i o n ，i r i si m a g eq u a l i t ye v a l u a t i o n i r i si m a g er e v i s i o n i r i sn o i s ed e t e c t i o n i v 1 绪论 1绪论 1 1 传统安全技术的弊端及其所面临的挑战 随着信息时代的到来和网络技术的广泛应用，越来越多的电子设备不断的 进入我们的日常生活中，例如笔记本电脑、a t m 提款机、蜂窝电话、门禁控制 系统等等。信息时代的一个重要特征就是身份的数字化和隐秘化，信息安全成 为人们面临的一个重要而迫切的问题。而传统的密码、智能卡、个人识别账号 等识别方法由于其可被复制或被盗窃已不熊满足当今的高度安全系统的要求。 传统的身份鉴别方法把身份鉴别转化为鉴别一些标识个人身份的事物，包 括两个方面：1 ) 身份标识物品，如证件、a t m 卡、钥匙等；2 ) 身份标识知识， 比如用户名、密码。从本质上来说，这种方法验证的是该人持有的某种“物”， 而不是验证其本人“1 。只要“物”的有效性得到确认，则持有该“物”的人的身 份也就随之得到确认。这种以“物”认人的办法明显存在以下漏洞： 合法的人如果遗失验证其身份的“物”( 如密码、钥匙等) ，则合法的 人本身得不到合法的验证。 各种伪造证件、信物以及密码被破译或盗用又使非法的人得到合法的 验证。 如果丢了需要验证的“物”，例如钥匙，则不仅无法通过验证( 打不开 门) ，还要当心坏人拾到你的钥匙登堂入室，其他使用钥匙的场合同样也有如此 的问题。 现行的许多计算机系统中，包括许多非常机密的系统，都是使用“用户i d + 密码”的方法来进行用户的身份认证和访问控制的【”。实际上，这种方案隐含 着一些问题。( 1 ) 密码容易被忘记，也容易被别人窃取。而且，如果用户忘记 了他的密码，他就不能迸入系统。( 2 ) 密码的盗取比较容易，别人只要留意你 在计算机终端前输入口令时的击键动作就可以知道你的密码，甚至可以通过你 的生同、姓名、电话号码或者其他一些信息猜出你的密码，这就显得极不安全。 ( 3 ) 增加了用户的记忆负担。表1 1 给出了美国在1 9 9 6 年因为身份验证引起的 欺诈损失j 。 上述这些问题表明，传统的依赖于信物或口令的传统系统安全性技术已经 面临严峻的挑战。尽管它们具有简单、方便集成的优点，但随着网络社会的到 来，电子商务的日趋普及，人们更想通过一些更为安全可靠的信息，来确认在 网络的另一端与其交易的人是他宣称的那个人。正在兴起的生物测定学技术正 好解决了上述问题。 重庆大学硕士学位论文 表1 1由于身份验证引起的欺诈损失表( 美国1 9 9 6 年为例，单位：美元) t a b l e l jf r a u d l o s s f r o me r r o f i d e n t i f i c a t i o n ( u s a ，1 9 9 6 ，u n i t i sd o l l a r g ) l 计算机移动电汽车失金融( 年)社会 i 安全( 年)话( 天)窃( 年)保障金( 年) 【6 3 亿3 0 万7 6 亿7 亿1 0 社保总额 1 2 生物测定学身份识别系统 1 2 1 生物测定学身份识别 生物测定学( b i o m e t r i c s ) 是根据人类固有的生理特征或行为特征对个体身 份进行明确鉴定的一门科学。生物测定学利用人的生理学和行为学特征来自动 识别与验证人的身份，而不是测试由人设置的密码和身份证号码之类的信息。 生物测定学技术是指使用生物测定学的技术。 用于验证个人身份的生物测定学特征要求具有下列性质【4 s o 1 ) 特征的普遍性，郎是说要人人都具有，比如只有一部分人才有的胎记或 疤痕，就无法用于大范围的身份识别： 2 ) 特征的唯一性，即每个人所具有的特征都应与其他人不一样； 3 ) 特征的稳定性，即特征或行为应在一个相当长的时间内保持不变，经常 变化的特征是无法保证识别系统的鲁棒性的； 4 ) 可采集性，即是否可以方便地获取并量化这些特征或行为。 与传统的身份识别技术相比，基于生物特征的生物测定学拥有以下优点【3 1 ： 1 ) 不会遗忘或丢失： 2 ) 防伪性能好，不易伪造或被盗； 3 ) “随身携带”，随用随取； 生物特征具有的这些优点使得生物特征识别技术在安全防伪领域迅速崛 起，随着数字时代的到来，基于生物特征的生物测定学技术愈加显示出它的重 要价值，成为新的经济增长点。据估计，利用可靠的方法鉴别a t m 持卡人的身 份可以使全美国每年a t m 诈骗案造成的损失减少3 亿美元；可靠的鉴别支票领 款人可以减少上亿美元的冒领金额；随着网络的发展，非法登陆计算机的案件 呈上升趋势，有效的身份鉴定技术可以防止这类案件的发生：据美国移民局统 计，如果在美国一墨西哥边境采用准确的身份鉴别系统，可以在不影响正常入 境人员的情况下，每天查处3 ，0 0 0 件非法入境案件。以上数据表明，有效的鉴 定个人身份有着重大的社会和经济意义，它可以有效的防止犯罪和诈骗、提高 办公效率、节约资源。生物识别系统在人们使用不断增长的电器世界和信息世 界中的地位越来越重要，基于生物特征身份识别的研究将伴随着这一市场的发 1 绪论 展越来越深入，逐渐自成系统。 虽然基于生物特征的个人身份识别算法已经向实用化方向迈进，但在实际 应用中，人们对这种系统提出了更多的要求，如： 1 ) 性能的要求：所选择的生物统计特征能够达到多高的识别率，识别的效 率如何，对资源的要求如何等。 2 ) 安全性：系统对攻击的抵御能力。 3 ) 可接受性：使用者对基于所选择的生物统计特征的接受程度。 4 ) 技术支持：是否具有相关的、可信的技术支持。 5 ) 存储空间：提取的特征的容量，特征模板是否占有较小的存储空间。 6 1 速度：注册、识别的时间能否达到要求。 7 ) 价格：是否能达到用户所能接受的价格。 到目前为止，还没有任何一种单独的生物特征可以满足上面所有的要求， 但是一个生物特征识别系统仍然需要一个统一的评价标准，理想的生物身份识 别系统应具备： 1 ) 所有的人都拥有这一生物特征，并且不同人的生物特征是可以区分的； 2 ) 生物特征的采集不随采集的条件而变化； 3 ) 系统能够区分冒充者； 在性能方面可以根据下面三个指标来判断： 1 ) 错误接受率( f a r ：f a l s e a c c e p t a n c er a t e ) ：把非法者判断为合法登陆者 的概率。 2 ) 错误拒绝率( f r r ：f a l s er e j e c t i o nr a t e ) ：把合法者判为非法登陆者的 概率。 3 ) 等错误率( e e r ：e q u a l e r r o r r a t e ) ：即f a r 和f r r 相等时的值。 对于理想的系统来说，错误接受率和错误拒绝率都应该是零。但实际中， 这两个指标是相关的，当错误拒绝率比较低时，错误接受率比较高，反之亦然。 对于一个生物识别系统，我们般用r o c ( r e c e i v e ro p e r a t i n gc u r v e ) 曲 线来描述系统的整体性能。曲线上的每一点，都对应了一定安全阈值下系统的 f r r 和f a r 。图1 1 给出了r o c 曲线的一个实例。在实际应用中，因为各厂商和 研究机构实际只是给出了最好的f r r 和f a r ，而这两个参数并不是对应同一个安 全闽值，所以，一个更为科学的评估参数等错误率( e r r ) 被广泛应用。很 显然，e r r 越小，系统的整体安全性越高。另外，系统的匹配速度也是系统性能 的一个重要指标，该指标通常是能够影响r o c 曲线的。特别是对于辨识系统， 由于做“一对多”的虹膜匹配，速度就显锝格外重要。 重庆大学硕士学位论文 图1 1 虹膜识别系统的r o c 曲线 f i g1 ，1r o c c u r v eo f i r i sr e c o g n i t i o ns y s t e m 1 1 2 2 各种生物测定学身份识别技术的比较 生物测定学中的特征可分为基因型和表现型。基因型或遗传型是指基因组 成或遗传体质，这些特征可能由多个人共享，如血型、d n a 系列等；而表现型 则是指那些由基因型、后天发展和环境因素共同相互作用而实际表现出来的特 征，虹膜就是属于这种类型。个人所有的生物测定学特征都可以在一个“遗传 一表现”的连续统一体上找到合适的位置。有一些特征如人的脸形既受遗传因 素控制又受表现因素控制，所以同卵双生的双胞胎看起来“完全一样”，而每个 人的脸形会随着时间的变化而变化。 生物测定学特征的这些属性是很重要的，因为这些属性会直接影响两个基 本的误差率：错误匹配和错误拒绝。将近百分之一的人中就有一个同卵双生的 双胞胎，他们会共享所有的基因型特征，这样就产生了一个样本的最小错误匹 配率，可以称其为生物测定学基因型误差率。同样，对于一些随着时间变化而 变化的生物测定学特征( 比如脸形) 也会产生一个最小错误拒绝率，可以将其 称为生物测定学表现型误差率。 生物测定学技术( b i o m e t r i c st c d m 0 1 0 9 y ) 的种类共有近2 0 种之多，常见 的识别：脸形、指纹、手形、手部血管分布、虹膜、视网膜、手写体、声音、 脸部能量图和开锁动力学等。它们有的已经逐步得到推广和应用，有的还处于 实验研究阶段。人脸识别、指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、手形识别、掌 纹识别是基于生物学特征的身份识别方法：签字识别，步态识别和开锁动力学 识别等是基于行为学特征的身份识别方法。而声音则兼具两方面的属性。大多 数生物测定学技术都用于作身份验证( v e r i f i c a t i o n ) 使用一种生物测定学测 量值来证实一个已声明的身份，但有些生物特征如：虹膜、指纹、掌纹等特征 同时也可用于身份识别( i d e n t i f i c a t i o n ) ，而不需要这个个体身份作预先的声明。 4 1 绪论 一个实用的生物识别技术还需要考虑一下几个基本问题：如何获取所需识别的 生物特征数据? 6 1 1 所需识别的生物特征的个体差异性如何? 2 识别对象的安全性如何? 3 识别方法的识别正确率如何? 4 识别过程需要占用多少时问? 5 整个识别系统的成本如何? 基于上述考虑，目前生物识别技术主要集中在人脸、指纹、手纹、视网膜 图案、虹膜纹理、声音特征和手写签名等生物特征的识别，下面简单介绍几种 主要识别技术的性能对比情况【6 。1 ”。 表1 2 几种生物测定技术比较 t a b l e1 2c o m p a r i s o no f b i o m e t r i ct e c h n o l o g i e s 名称 性能 指纹识别脸型识别手形识别虹膜识别 等错率e r r 5 2 5 0 2 一2 2 0 0 0 0 0 8 非侵入过程 n o y e s n oy e s 受欺诈行为影响 m e d i u mm e d i u l l m e d i u ml o w 能完成识别过程 l i m i t e d l i 助i t e d n oy e s 使用的是个人独特特征 y e s n o n oy e s 数据文件大小( b y t e s ) 9 0 4 0 0 0 95 1 2 平均每次识别时间( s ) 033 - 51 对用户的友好程度b l e d i u l nh i g h m e d i u m h i g h 表1 2 给出了这几种生物识别技术的唯一性、稳定性、可采集性、识别精 度、防伪性能等参数。从表中可以看出，虹膜识别技术在各方面均有优势，认 证的可靠性高，错误接受率和错误拒绝率是最低的，一种值得推广的生物识别 技术。一旦更小、更低廉安全的虹膜图像采集系统和更完善的虹膜识别技术出 现，基于虹膜的识别技术将成为生物特征识别家族中占主导地位的成员。 1 3 虹膜识别研究的历史和现状概述 虹膜用于身份识别可以追溯到大约1 8 8 5 年，法国人a l p h o n s eb r i l l i o n 在 巴黎的刑事监狱中尝试利用进行身份的确认。当时主要依赖于人的观察虹膜。 如左图 直n - 十世纪九十年代，虹膜识别才取得了快速的发展。近两年，它已成 为生物特征识别领域的热门研究方向。目前虹膜主要的用于虹膜诊断和虹膜作 为生物特征进行身份识别。目前国外的虹膜识别技术研究较多，该方向的研究 重庆大学硕士学位论文 与应用主要由美国i r i s c a n 和s e n s a r 两家公司所主导，其中i r i s c a n 公司还被 评为美因1 9 9 8 年5 0 0 家发展最快的公司之一。各种算法中以英国剑桥大学的 j d a u g m a n 和美国麻省理工大学的r p w i i d e s 提出的算法最为经典，大多数商 业系统都是基于这两种算法。特别是j d a u g m a n 的基于虹膜分析的人体识别系 统于1 9 9 4 年获得美国专利。他在1 9 9 3 年提出的二维g a b o r 小波编码虹膜纹理 的算法是当今所有商用虹膜识别系统的理论基础。基于这种算法的虹膜产品已 经在金融系统小范围试运行，但是他们的价格偏高。 虽然目前虹膜识别技术尚未得到大规模的实验验证，不过现在国外一些国 家已经开始进行虹膜识别的应用试验，为虹膜识别系统大规模应用打响了前战。 i r i s c a n 公司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。储户两手空空就可以来银行办理业务。他们在取款机上取钱 时，一台摄像机首先对用户的眼睛进行扫描，然后将扫描图像转化成数字信息 与数据库中的资料核对，以对用户的身份进行检验。 图1 2 虹膜识别产品 f i g 1 21 1 l ep r o d u c t i o no f i r i s c a n 图1 2 列出了来自浚公司的部分产品。这些产品自问世以来没有发现一例误 认的情况，充分说明了虹膜识别技术的准确性。但目前产品的价格比指纹产品 要高得多。另外，产品的使用方便性能有待进一步提高。 2 0 0 2 年2 月尔京大西洋航空公司、e y e t i c k e t 公司、英国入境服务中心、 英国航空局和英国航空公司宣布共同进行一项为期5 个月的试验，应用了 j e t s t r e a m 基于虹膜识别技术的旅行处理系统，以加快伦敦希思罗机场航空旅客 的通关速度。另外，加拿大温哥华、多伦多国际机场，伦敦的h e a t h r o w 机场， 日本的成田机场以及纽约的肯尼迪机场都在尝试将虹膜身份鉴别系统用于通关 认证。 冲电气工业与松下通信工业于2 0 0 1 年3 月5 同宣布，两家公司就开发和 销售利用人类瞳孔的个人识别设备建立了业务合作关系，计划从2 0 0 1 年4 月份 i 绪论 开始上市新产品。另据报道，为了促进网上交易，美国总统克林顿6 月3o 一 在美国费城签署了电子签名法案。法案的签署促使美国各大高技术公司加紧开 发保证电子签名安全的技术，这主要包括验证一个人身份的加密数字化装置和 附加在计算机上的指纹或虹膜识别设施等。 国内目前在指纹识别应用上做得比较成熟。一部分原因是这项技术发展的 时间比较长了，技术应用比较成熟。同时这项技术相对成本低，市场能够接受。 但是绝大部分都是在利用国外的产品、技术和算法。丽外国公司却因为政府禁 运，不能向中国出口技术含量更高面部识别和虹膜识别技术。图1 3 显示了目 前各类生物识别产品的市场占有情况。近年来，国内对虹膜纹理研究也越来越 关注，其中中科院自动化研究所的模式识别国家重点实验室拥有国际同步的自 主产权的核心技术和算法。该研究所成立了中科模识科技有限公司，以软件见 长，是世界上第二个拥有核心算法的公司；硬件外设问题虽然中科模识已经攻 破，并设计出产品原型，但是相比国际水平还有一定差距。目前该公司宣称， 2 0 0 3 年5 月，虹膜识别产品将研发成熟。总的说来，国内虹膜识别的理论研究 较早，但是应用研究剐刚起步。 图1 3目前各种生物识别技术的市场占有情况 f i g 1 3m a r k e ts h a r eo f t h eb i o m e t r i et e c h n o l o g i e s 2 0 0 3 年，在中科模识公司的发展规划中，虹膜技术进入普通家庭属于3 - 5 年的中期规划。虹膜产品批量化生产后，价格将会大大下降，如果进入民用领 域，可以将价格定位在每件产品1 0 0 0 2 0 0 0 块之间，和现在的防盗门价格相差 无几。该公司预计“顺利实现民用以后，虹膜的市场前景绝不仅仅限于1 0 亿人 民币，这将是前途无量的产业。”。 虹膜识别技术虽然是刚刚兴起的研究方向，科学意义重大，应用前景广泛。 可以乐观的设想，虹膜识别技术在未来5 年内迅速的进入各种级别的安全系统， 重庆大学硕士学位论文 尤其在高要求的安全系统中，并创造巨大的经济效益。 1 4 论文中的研究模式及内容 现有的虹膜图像处理系统，多采用直线型的开发模式，也就是前一模块是 后一模块的基础，模块之间是先后关系，个模块的误差也会传递到另一模块 中去。论文采用了“y - - c i r c l e ”的开发模式，这种模式有两个入口进入处理系 统中，位于入口的是虹膜定位中的两个重要步骤，这两个入口模块可以分别进 行处理，也可以同时进行，提高了虹膜定位的速度；更为有利的是这两个模块 的误差不会相互影响，非常有利于虹膜定位的精度。 l虹膜内边缘定位虹膜外边缘定位 n 蚵膜图像质量评估 虹膜图像噪声处理 l 虹膜阕像校止处理 虹膜图像编码识别 图1 4 “y - - c i r c l e ”开发模式 f i g 1 4 y - c i r c l e d e v e l o p m e n tm o d u l e 论文研究虹膜识别中的图像处理技术，是虹膜识别系统中的重要内容之一。 虹膜识别算法研究方兴未艾，经典的虹膜识别算法在速度和算法复杂度等方面 都还有很多有待改进的地方。论文着眼于此，在保证精度的基础上旨在提高虹 膜定位的速度和准确度。此外，论文还对虹膜图像处理作了一些研究：对虹膜 图像进行了分析，总结了其在灰度空间的特性；建立虹膜图像质量评估模块， 为虹膜识别编码输送合格的虹膜图像；对虹膜图像进行噪声分析，去掉虹膜区 域内的干扰因素；建立虹膜图像的校正模块，纠正因为不可避免的外界原因造 成的虹膜图像偏差，最后对虹膜纹理进行了编码识别，论文的编码方法较好的 达到识别的目的。 论文的研究成果能够提高虹膜定位的速度和精度，得到用于虹膜纹理编码 1 绪论 的高质量图像，提高虹膜纹理处理系统的性能。论文研究的方法和技术将应用 于一个基于虹膜的身份鉴别系统中，具有重要的实际意义，并为今后商品化软 件系统的开发打下技术基础。 9 2 虹膜图像特性分析 2 虹膜图像特性分析 从生理学和技术的角度而言，将虹膜作为生物测定学特征用于身份鉴别具 有很大的优势，论文将从这两方面阐述这一结论，并简单介绍虹膜识别系统的 结构。 虹膜( i r i s ) 这个词来源于古罗马时代的“彩虹”一词，后来人们用它来描 述眼睛中那些外部可见的彩色部分。从技术上更精确的说，虹膜是葡萄膜( 或 者说是眼睛的中间层) 的一部分。虹膜伸展在眼睛前部，是一层很薄的横膈膜， 而且它受到晶状体的支撑。正因为晶状体的支撑作用，所以虹膜呈现出一个去 掉顶部的圆锥体。在底部虹膜与眼睛的睫状体相连，在另一端虹膜通向瞳孔。 角膜位于虹膜之前，为虹膜提供了一层透明的保护层。 虹膜是唯- - # 1 部可见的人体内部组织，它是弹性连接组织和分隔带网络组 成的，其中分隔带网络的形态是在出生之前形成的，更具体的说是在怀孕的第 八个月中形成的。分隔带网络包括那些附着在具有条纹特征的无序网孔上的梳 状韧带、纤毛状突起、小囊、环状物、皱纹状物、冠状物，有时还有斑点、血 管等其他特征。入眼虹膜就是黑色瞳孔和白色巩膜之间的那部分换装组织，因 人种不同而呈现不同的颜色，在出生后半年至一年内发育完全，以后终身不变。 因为虹膜属于表现型特征，而不是基因型特征，所以以虹膜组织的纹理结构受 遗传因素影响很小，主要取决于其形成时期胚胎内该部分组织的局部营养状况 及生物物理条件，带有极大的随机性，因此人类几乎没有完全相同的虹膜特征。 而且虹膜的特征也不会因一般性疾病而改变，又由于虹膜位于角膜之后，也就 是说在眼球上，所以也不能用手术改变其特征。另外，在瞳孔随光线强弱变化 而变化时，虹膜受睫状肌的牵引做高速颤动，其虹膜组织纹理结构而随之变化， 这也是用伪造虹膜不能实现的，这是活体虹膜独具的特性，因此不易伪造 1 8 , 1 9 j 。 为了进一步阐述将虹膜作为一种模式来进行识别的价值，有必要更详细的 介绍一下虹膜的结构。 2 1 虹膜的生理学结构与特征 眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分组成。巩膜即眼球外围的白色部 分，约占总面积色3 0 ：眼睛的中心为瞳孔部分，约占5 ；虹膜位于巩膜和瞳 孔之间，它的纹理含有极为丰富的特征，占6 5 。它又位于角膜与晶状体之间， 呈扁圆盘状。虹膜直径约1 2 r a m ，厚约0 5 l n m 【5 7 。 重庆大学硕士学位论文 图2 1 眼睛结构图 f i g 2 1t h ei m a g eo f t h ee y es t r u c t u r e 虹膜表面高低不平，有皱劈和凹陷，凹陷又称隐窝。近瞳孔处的皱劈特别 明显，称虹膜皱劈或领状韧带，它是虹膜小动脉环的位置标志如图2 2 左图。 图2 2 虹膜结构图 f i g 2 2t h ei m a g eo f t h ei r i ss t r u c t u r e 虹膜的颜色主要取决于对光线不同的吸收情况，当然这些光线是照射在虹 膜前边界层彩色细胞上的。当在前边界层具有较少的色素沉着时，光线从后面 的上皮细胞反射回去，并且像光线穿过覆盖层一样散射出去，从而产生蓝色的 外观( 见图2 ，2 ) ，如果前层的色素沉着再多一些的话会产生更深颜色的虹膜外 观。 从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有广泛的区分性，而那些相互 交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜唯一 性的体现，这些特征称通常为虹膜的纹理特征【2 i 】。 2 虹膜图像特性分析 虹膜结构对每个人都是唯一的，并且它不随年龄的变化而变化，这种说法 主要有两个根据1 ) 来源于临床观察，在检查大量眼睛的过程中，眼科专家和 解剖专家们注意到：虹膜是具有很高独特性的复杂模式，即使是一个人的左右 眼也是如此，此外，在重复观测的情况下虹膜模式看上去变化很小。至少在孩 童时期以后是这样的。2 ) 在进化生物学中，有人发现当虹膜的总体结构由遗传 确定以后，虹膜的细节关键取决于环境条件，比如虹膜胚胎期产物母体 ( p r e c u r s o r ) 的初始条件。因此，虹膜是极不可能通过自然事物发展过程来进 行复制的。虹膜发育的过程也极少会有走样情况发生，例如只产生未发育完全 的虹膜( a r i r i d i a ) ，或者有显著的位移( c o r e c t o p i a ，瞳孔异位) ，或者瞳孔的外 形发生扭曲( c o l o b l o m a ) 。至于虹膜随人年龄变化而稳定不变的问题，同样也 可以在进化生物学中找到依据。虹膜的某些部分( 例如脉管系统) 大部分是在 出生的时候就已经形成了，而其他部分( 例如肌肉组织) 到大约两岁左右才发 育完全。对于进行识别这个目标而言，以下事实特别重要：色素沉着模式的形 成将一直持续到青春期。同时，个人平均的瞳孔大小在青春期之前也将稍有增 加。青春期以后，健康的虹膜在一个人一生中剩下的时间变化很小，但在人老 年的时候虹膜的褪色后瞳孔的平均开度缩小是正常现象。眼睛的各种疾病可能 会彻底改变虹膜的外观，眼睛完全暴露在某种环境污染物( 例如金属) 之下， 这样也会改变虹膜的色素沉着。但是，这些情况是极少发生的。总的说来，这 些证据都表明虹膜是非常独特的，而且更为典型的是，孩童时期以后它是稳定 不变的。 从生物测定学的观点来看虹膜的另一个让人感兴趣的方面是虹膜一刻不停 的运动状态。而且这种运动状态具有潜在的价值，通过对它的监测就可以知道 正在被使用的虹膜是否是一个活体的样本。此外，因为虹膜收缩时间的数量级 为几百毫秒，因此虹膜对外加照明情况的变化反应非常迅速，所以通过监测虹 膜对受控照明情况的反应也可得到相似的证据。图2 3 是用二维傅立叶谱来分辨 真假虹膜的示例。 2 2 虹膜识别技术的优势 使用生物测定学的技术具有很大的应用发展潜力，特别是对保密场所和资 料的访问进行控制时，可以以此进行个体身份鉴别和确定，为了支持这个需要， 人们已经汇集了大量不同的生物测定学。在此基础上产生的系统包括那些基于 自动识别的视网膜脉管系统、指纹系统、手型系统、手写体签名系统和语音系 统等。如果有能和研究人员密切配合的试验者，这些方法都有能力达到可以让 人接受的性能。不幸的是从人为因素方面说，这些方法都具有侵害性。典型情 重庆大学硕士学位论文 况，需要被测者与传感设备进行物理接触或做一些特别的动作，例如念一段特 别的语音序列。同样，它们也不能隐蔽地进行身份鉴定。在这些生物测定学方 法中，有两种方法是例外的。其中之一是自动脸型识别，它有可能实现较小的 侵害性。然而，自动脸型识别是一个活性的研究课题，这个课题的内在难点使 得近期内不可能出现可被广泛使用的技术。另一种非侵害性的身份识别方法就 是自动虹膜识别。 ( ) 自然虹囊( b 印在雅彩峨镱上的虹基 ( c ) 自然虹童壹q f o w i e r 谨 d ) 骰虹曩的y w a r i e r 涛 图2 3 二维f o u r i e r 变换鉴别真假虹膜 f i g 2 3u s i n g2 df o u r i e rt r a n s f o r mt od i s t i n g u i s ht h ei r i s 前面在虹膜的生理特征介绍中已经提到虹膜的一些优点和特性，总结如下： 1 ) 高独特性，虹膜的纹理结构是随机的，其形态依赖于胚胎期的发育； 2 ) 高稳定性，虹膜可以保持几十年不变，而且不受除光线以外的周围环境的 影响； 3 ) 防伪性好，虹膜本身具有规律性的震颤以及随光强变化而缩放的特性，提 供了几种对假冒虹膜的自然测试方法，除非冒着极大的失明危险，否则通 过手术来改变虹膜结构是几乎不可能的； 4 ) 易使用性，识别系统不与人体相接触，可以在一定的距离处摄取虹膜图像， 是非侵害甚至是不引人注意的情况下就能完成； 5 ) 分析方便，虹膜固有的环状特性提供了一个天然的极坐标； 6 ) 虹膜认证不让受试者有犯罪感或被调查的感觉，在不接触状态下摄取图像， 2 虹膜图像特性分祈 对人身没有侵犯，因而容易被公众接受； 7 ) 它固有的与外部环境隔绝的特性使它免受外界环境的伤害； 8 ) 虹膜模式具有非常高的随机性，它所产生的主体间的可变性跨越了2 6 6 或 2 6 7 个自由度，虹膜组织的信息为每平方毫米3 4 个二二进制位； 9 ) 虹膜图像获取具有安全性据美国眼科研究院发言人医学博士d a v i dl 称， 虹膜扫描图像获取可以使用低能级的可见光，大大提高了虹膜识别的安全 性。 以上特性使得虹膜成为目前用作身份识别最安全可靠高效的生物测定学识 另u 方法，在某些方面的性能甚至优于d n a 测定法，因此基于虹膜的身份识别系 统具有广阔的发展应用前景和极其重要的研究价值。 2 3 虹膜身份识别系统 一个完整的虹膜识别系统由光源、摄像头、图像分析系统、计算机组成，系 统的硬件构成比较简单，但要求光源稳定。其基本系统组成可由下图表示： 图2 4 虹膜识别系统的基本组成 f i g ，2 4t h es t r u c t u r eo f t h ei r i sr e c o g n i t i o ns y s t e m 虹膜识别系统由三个基本单元组成：图像采集，用于获取虹膜图像；活体 检测，用于判断被检虹膜是否是活体；识别算法，提取虹膜区间，对虹膜图像 进行预处理：包括特征提取和特征匹配。 获取虹膜图像是虹膜识别过程中最为关键的部分之一【6 ”，虹膜区域相对较 小、颜色暗，而且人们对自己的眼睛十分敏感，不希望受到干扰。采集设备必 须精心设计，以满足实际应用的需求。首先，要求图像有足够的大小和清晰度； 其次，在不让使用者感到不适的前提下保证虹膜图像中纹理的对比度；第三， 重庆大学硕士学位论文 不要求使用者将脸、眼睛等置于固定位鼍上，尽量减少使用者的参与。 在实际获取的图像中，虹膜只占部分区域。图像中还包括瞳孔和眼睛及人脸 的其他部分。所以，在对虹膜纹理进行分析处理之前，首先要把虹膜区域从图 像中分割出来，也称为虹膜定位。这是虹膜识别系统中一个非常重要的一步， 后续的虹膜纹理的分