人脸识别和虹膜识别.pptx

个人信息安全保证方式 引入 人脸识别 虹膜识别 目录 01 02 03 个人信息长期 裸奔 该有个终结的时刻 人脸识别 人脸识别 是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术 用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流 并自动在图像中检测和跟踪人脸 进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术 人脸识别一般有两种识别方式 一种是通过摄像头对人脸信息进行采集 包括五官的位置特征和形状特征等 然后将这些信息转化成可识别的特征模板 最后进行比对 另一种是采集面部的热辐射信息 也就是将计算机科学和热成像技术进行融合 以此来进行身份认证 这种识别方法不需要测试对象与热成像技术进行融合 这种方法可以在黑暗情况下 采用提取热辐射信息的方式保持良好的识别效果 人脸识别方式 人脸识别软件 魔漫手机 美颜相机 Face 人脸识别的局限性 人脸识别受多种因素影响 人脸比对时 例如剃了胡子 换了发型 多了眼镜 变了表情都有可能引起比对失败 也就是说 人如果发生微小变化 系统可能就会认证失败 此外 随着年龄的变化 面部外观也会变化 特别是对于青少年 这种变化更加明显 同时 对于双胞胎 由于相似特征太多 人脸识别基本不可能完成 虹膜识别 人体基因表达决定了虹膜的形态 生理 颜色和总的外观 而虹膜在胎儿发育阶段形成后 基本是保持不变的 而且可复制性极低 这就决定了身份识别的唯一性 据统计 在生物识别领域中 虹膜识别的错误率是最低的 虹膜识别技术过程 基于投影的虹膜内边界定位算法 直方图横轴表示灰度 纵轴表示该灰度出现的频率 该算法将灰度直方图看成正态分布曲线和的叠加 将两条曲线交接处的谷底值作为阈值 图像二值化处理 将分离出来的瞳孔内边界区域映射到二维坐标轴上记录下最大值和最小值 分别为其中圆心坐标为 半径为 得到这些参数后 再利用定位算法对虹膜内边界进行精确定位 得到内边界参数 基于缩放和裁剪图像的虹膜边界快速定位算法 先对图像进行直方图均衡化处理 有利于虹膜外边界的提取 再对图像进行边缘化检测 瞳孔和虹膜的圆心几乎是一致的 设瞳孔圆心为 半径为 根据先验知识得到边界范围为 所以可以将I2区域中心距离瞳孔中心距离大于的区域和距离小于的区域排除掉 为了进一步缩小Hough变换的搜索范围 采取对区域图像进行压缩处理 对虹膜识别而言 图像的缩放程度保持在5 10 的范围内 能够满足识别精度的要求 所以在对眼部图像进行裁剪处理后 将其压缩为原图像的90 裁剪后的区域为areas x y 对areas x y 区域进行Hough变换 确定虹膜外边界的精确参数 边缘二值化图像上的点 参数得票数统计 为满足参数的圆方程的判决函数 若的值为0 那么说明点是参数所确定的圆 此时参数的得票数就增加一票 得票数最多的即为要求边界所对应的参数 三星NOTE7的虹膜识别应用 三星Note7前置镜头同侧上多出了两个相应的组件 IRLED和虹膜摄像头 经由IRLED发射红外光源 虹膜摄像头通过光源扫描个人的虹膜特征 实现匹配 解锁 相比指纹解锁按下Home键的同时就扫描指纹实现解锁的零点几秒过程 虹膜识别的整