虹膜识别技术

精品文档 1欢迎下载 前言前言 随着社会的发展 身份识别的重要性正日益显现 而传统的身份识别方式由 于其固有的局限性已远远不能满足要求 钥匙 卡片和身份证等容易丢失和仿造 密码则 容易遗忘 更为严重的是这些传统识别方式无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒 充者 一旦他人获得了这些身份标识物 就可以拥有相同的权力 在需求的驱动下 基于 人脸 指纹 虹膜 手形 笔迹等生物特征的识别技术应运而生 虹膜识别技术是近几年兴起的生物认证技术 虹膜的形成由遗传基因决定 人体 基因表达决定了虹膜的形态 生理特性 颜色和总的外观 是最可靠的人体生物终身身份 标识 虹膜识别就是通过这种人体生物特征来识别人的身份 在包括指纹在内的所有生物 特征识别技术中 虹膜识别是当前应用最为精确的一种 虹膜识别技术以其高精确度 非 接触式采集 易于使用等优点得到了迅速发展 被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途 的生物认证技术 未来的安防 国防 电子商务等多种领域的应用 也必然的会以虹膜识 别技术为重点 这种趋势 现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来 市场应 用前景非常广阔 1 1 什么是虹膜什么是虹膜 人眼的外观由巩膜 虹膜 瞳孔三部分构成 巩膜即眼球外围的白色部分 眼 睛中心为瞳孔部分 虹膜位于巩膜和瞳孔之间 包含了最丰富的纹理信息 外观上看 虹 膜由许多腺窝 皱褶 色素斑等构成 是人体中最独特的结构之一 虹膜作为身份标识具有许多先天优势 1 唯一性 由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征 造就了虹膜模式的 唯一性 英国剑桥大学 John Daugman 教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有 244 个独 立的自由度 即平均每平方毫米的信息量是 3 2 比特 实际上用模式识别方法提取图像特 征是有损压缩过程 可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此 并且虹膜细节特征主要是由 胚胎发育环境的随机因素决定的 即使克隆人 双胞胎 同一人左右眼的虹膜图像之间也 具有显著差异 虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础 英国国家物理实验室的测 试结果表明 虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的 2 稳定性 虹膜从婴儿胚胎期的第 3 个月起开始发育 到第 8 个月虹膜的主要 纹理结构已经成形 除非经历危及眼睛的外科手术 此后几乎终生不变 由于角膜的保护 作用 发育完全的虹膜不易受到外界的伤害 3 非接触 虹膜是一个外部可见的内部器官 不必紧贴采集装置就能获取合格 的虹膜图像 识别方式相对于指纹 手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生 不会 污损成像装置 影响其他人的识别 4 便于信号处理 在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜 它们和虹膜 区域存在着明显的灰度阶变 并且区域边界都接近圆形 所以虹膜区域易于拟合分割和归 一化 虹膜结构有利于实现一种具有平移 缩放和旋转不变性的模式表达方式 5 防伪性好 虹膜的半径小 在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色 看不 到纹理信息 具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合 所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像 此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活 体虹膜检测 2 2 虹膜识别过程虹膜识别过程 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份 其核心是使 用模式识别 图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配 从而实现自动的个人 身份认证 虹膜识别技术的过程一般来说分为 虹膜图像获取 图像预处理 特征提取和 特征匹配四个步骤 精品文档 2欢迎下载 2 12 1 虹膜图像获取虹膜图像获取 虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄 并将拍 摄到的图像通过图像采集卡传输到计算机中存储 虹膜图像的获取是虹膜识别中的第一步 同时也是比较困难的步骤 需要光 机 电技术的综合应用 因为人们眼睛的面积小 如果要满足识别算法的图像分辨率要求 就必须提高光学系统的放大倍数 从而导致虹膜成像的景深较小 所以现有的虹膜识别系 统需要用户停在合适位置 同时眼睛凝视镜头 Stop and Stare 另外东方人的虹膜颜色 较深 用普通的摄像头无法采集到可识别的虹膜图像 不同于脸像 步态等生物特征的图 像获取 虹膜图像的获取需要设计合理的光学系统 配置必要的光源和电子控制单元 由于虹膜图像获取装置自主研发的技术门槛高 限制了国内虹膜识别研究的开 展 中国科学院自动化研究所在 1999 年研制出国内第一套自主知识产权的虹膜图像采集系 统 其特点是小巧 灵活 低成本 图像清晰 经过不断地更新换代 自动化所最新开发 的虹膜成像仪已经可以在 20 30cm 距离范围通过语音提示 主动视觉反馈等技术采集到合 格的虹膜图像 2 22 2 图像预处理图像预处理 图像预处理是指由于拍摄到的眼部图像包括了很多多余的信息 并且在清晰度 等方面不能满足要求 需要对其进行包括图像平滑 边缘检测 图像分离等预处理操作 虹膜图像预处理过程通常包括虹膜定位 虹膜图像归一化 图像增强三个部分 2 2 12 2 1 虹膜定位虹膜定位 一般认为 虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合 内圆表示虹膜与瞳孔的边 界 外圆表示虹膜与巩膜的边界 但是这两个圆并不是同心圆 通常 虹膜靠近上下眼皮 的部分总会被眼皮所遮挡 因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界 从而准确地确定虹 膜的有效区域 虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示 虹膜定位的目的就是确定这 些圆以及二次曲线在图像中的位置 常用的定位方法大致分为两类 边缘检测与 Hough 变换相结合的方法 基于边缘搜索的方法 这两种方法共同的缺点是运算时间长 因此出现了一些基于上述两种策略的改 进方法 但是速度并没有数量级的提高 定位仍然是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤 之一 2 2 22 2 2 虹膜图像归一化虹膜图像归一化 虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸 到目前为止 虹膜 纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到 因此 从事虹膜识别的研究者主要采用映射 的方法对虹膜图像进行归一化 如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型 或者近似模拟这个过程 将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助 2 2 32 2 3 图像增强图像增强 图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度 低的问题 为了提高识别率 需要对归一化后的图像进行图像增强 2 32 3 特征提取特征提取 特征提取是指通过一定的算法从分离出的虹膜图像中提取出独特的特征点 并 对其进行编码 主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类 1 基于图像的方法 将虹膜图像看成是二维的数量场 像素灰度值就构成联合分布 图像矩阵之间 精品文档 3欢迎下载 的相关性就度量了相似度 2 基于相位的方法 这种方法认为图像中的重要细节 如点 线 边缘等 事件 的位置信息 大 多包含在相位中 所以在特征提取时舍弃反映光照强度和对比度的幅值信息 3 基于奇异点的方法 虹膜图像中的奇异点分两种 过零点 极值点 4 基于多通道纹理滤波统计特征的方法 虹膜图像可以看成是二维纹理 在频域中的不同尺度和方向上会有区分性强的 统计特征可供识别 这也是纹理分析中常用的方法 5 基于频域分解系数的方法 图像可以看成是由很多不同频率和方向的基组成 通过分析图像在每个基投影 值的大小分布可以深入认识图像中具有规律性的信息 6 基于虹膜信号形状特征的方法 虹膜信号形状特征包括两方面的信息 一是虹膜曲面凹凸起伏的二维形状信息 二是沿着虹膜圆周的一维形状信息 7 基于方向特征的方法 方向 Direction 或者朝向 Orientation 是一个相对值 对光照 对比度 变化的鲁棒性较强 而且可以描述局部灰度特征 是一种比较适合虹膜图像特征表达的形 式 8 基于子空间的方法 子空间的方法需要在较大规模的训练数据集上根据定义的最优准则找到若干个 最优基 然后将原始图像在最优基上的投影系数作为降维的图像特征 2 42 4 特征匹配特征匹配 特征匹配是指根据当前采集的虹膜图像进行特征提取得到的特征编码与数据库 中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对 验证 从而达到识别的目的 3 3 虹膜识别技术优势虹膜识别技术优势 误 识率 拒识率 影响 识别的因素 稳定 性 安全性 虹 膜识别 1 120 万 0 1 0 2 虹膜 识别时摄像 机镜头的调 整 非常 稳定 只须注 册一次 使用者选择注 册 指 纹识别 1 10 万 2 0 3 0 干燥 脏污 伤痕 油渍 因为 影响因素改变 需要经常注册 使用者选择注 册 隐秘指纹贮藏 掌 纹识别 1 1 万 约等于 10 受伤 年龄 药物 环境 因为 影响因素改变 需要经常注册 使用者选择注 册 面 部识别 1 100 10 20 灯光 年龄 眼镜 头脸上的遮 盖物 因为 影响因素改变 需要经常注册 使用者选择注 册 可以在一定距离内 无使用者同意的情况 精品文档 4欢迎下载 表 1 几种常见的生物特征识别技术对比 4 4 虹膜识别技术发展简史虹膜识别技术发展简史 1936 年 眼科专家 Frank Burch 指出虹膜具有独特的信息 可用于身份识别 1987 年 眼科专家 Aran Safir 和 Leonard Flom 首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识 别的概念 但是他们并没有开发出一个实际的应用系统 1991 年 美国洛斯阿拉莫斯国 家实验室的 Johnson 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 1993 年 John Daugman 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 Daugman 的核心识别算法 1996 年 Richard Wildes 研制成功基于虹 膜的身份认证系统 1998 年底 中科院自动化所开始虹膜识别方面的研究 2000 年成功 开发出具有我国自主知识产权的虹膜识别系统 膜识别技术是人体生物识别技术的一种 人眼睛的外观图由巩膜 虹膜 瞳孔三部分构成 巩膜即眼球外围的白色部分 约占总面积的 30 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 65 外观上看 由许多腺窝 皱褶 色素斑等构成 见右图 是 人体中最独特的结构之一 虹膜的形成由遗传基因决定 人体基因表达决定了虹膜的形态 生理 颜色和总的外观 人发育到八个月左右 虹膜就基本上发育到了足够尺寸 进入了 相对稳定的时期 除非极少见的反常状况 身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上 的改变外 虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化 另一方面 虹膜是外部可见的 但同 时又属于内部组织 位于角膜后面 要改变虹膜外观 需要非常精细的外科手术 而且要 冒着视力损伤的危险 虹膜的高度独特性 稳定性及不可更改的特点 是虹膜可用作身份 鉴别的物质基础 在包括指纹在内的所有生物识别技术中 虹膜识别是当前应用最为方便和精确 的一种 虹膜识别技术被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术 未来的 安防 国防 电子商务等多种领域的应用 也必然的会以虹膜识别技术为重点 这种趋势 现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来 市场应用前景非常广阔 虹膜识别国外研究机构主要有美国的 Iridian Iriteck 韩国的 Jiris 公司 Iridian 公司掌握虹膜识别核心算法 是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商 它和 LG 松下 OKI NEC 等企业进行合作 如 IRISPASS BM ET300 IG H100 等产品 以授权方式提供虹膜识别核心算法 支持合作伙伴生产虹膜识别系统 Iridian 的核心技术还包括图像处理协议和数据标准 PrivateID 识别服务器 KnoWho KnoWho开发工具及虹膜识别摄像头等 国内在 2000 年以前在虹膜识别方面一直没有自己的核心知识产权 中科院自 动化所在多年研究的基础上于 2000 年初开发出了虹膜识别的核心算法 成为了世界上少数 几家掌握了虹膜识别核心算法的单位之一 作为中国首个开始虹膜识别机理研究的研究基地 中科院自动化所模式识别国 家重点实验室研究的具有自主知识产权的虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜 识别技术在国际领域的空白 而且可以和世界目前主流的算法相媲美 相对于国际上其它 公司的核心算法 中科院自动化所的核心算法速度更快 占用的内存空间更小 整体性能 更加优异 2005 年 实验室的虹膜识别科研成果荣获 国家科学技术发明二等奖 2006 年 9 月 模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术的权威 参加了由国际生物特征 下被注册 精品文档 5欢迎下载 识别组织举办的生物识别技术测评 2006 Biometric Consortium Conference and 2006 Biometrics Technology experiment 其虹膜识别算法的速度和精度得到了国际同行的 认可 此外 模式识别国家重点实验室的虹膜图像数据库已成为国际上最大规模的虹膜共 享库 截止现在已有 70 个国家和地区中的 2000 多个研究机构申请使用 其中国外单位 1500 多个 北京中科虹霸科技有限公司是依托模式识别国家重点实验室的虹膜识别科研成果组 建而成的专业从事虹膜识别系统及相关产品的研究和开发的公司 是国内唯一掌握完全自 主知识产权虹膜识别技术的企业 公司共获得虹膜专利 15 项 其中发明专利 8 项 实用新 型专利 4 项 外观专利 3 项 并获得软件著作权 知识产权涵盖虹膜识别软硬件系统等各 个环节 目前 中科虹霸的虹膜识别产品已经成功运用于国内部分煤矿 银行 社保以及 高端涉密场所 作为中国首个开始虹膜识别机理研究的研究基地 中科院自动化所模式识别国家重 点实验室研究的具有自主知识产权的虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别 技术在国际领域的空白 而且可以和世界目前主流的算法相媲美 相对于国际上其它公司 的核心算法 中科院自动化所的核心算法速度更快 占用的内存空间更小 整体性能更加 优异 2005 年 实验室的虹膜识别科研成果荣获 国家科学技术发明二等奖 2006 年 9 月 模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术的权威 参加了由国际生物特征识别 组织举办的生物识别技术测评 2006 Biometric Consortium Conference and 2006 Biometrics Technology experiment 其虹膜识别算法的速度和精度得到了国际同行的 认可 此外 模式识别国家重点实验室的虹膜图像数据库已成为国际上最大规模的虹膜共 享库 截止现在已有 70 个国家和地区中的 2000 多个研究机构申请使用 其中国外单位 1500 多个 北京中科虹霸科技有限公司是依托模式识别国家重点实验室的虹膜识别科 研成果组建而成的专业从事虹膜识别系统及相关产品的研究和开发的公司 是国内唯一掌 握完全自主知识产权虹膜识别技术的企业 公司共获得虹膜专利 15 项 其中发明专利 8 项 实用新型专利 4 项 外观专利 3 项 并获得软件著作权 知识产权涵盖虹膜识别软硬件系 统等各个环节 目前 中科虹霸的虹膜识别产品已经成功运用于国内部分煤矿 银行 社 保以及高端涉密场所 虹膜 视网膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术 它使 用相当普通的照相机元件 而且不需要用户与机器发生接触 另外 它有能力实现更高的 模板匹配性能 因此 它吸引了各种人的注意 在所有生物识别的技术中 虹膜 视网膜识 别是当前应用最为方便和精确的一种 21 世纪是信息技术 网络技术的世纪 也是人类 摆脱传统的技术束缚 越来越自由的世纪 在这个以信息 自由为特点的世纪里 生物认 证技术 作为 20 世纪末期才开始蓬勃发展的高新技术 必将在社会生活中占据越来越重要 的位置 从根本上改变人类的生活方式 虹膜 视网膜 指纹 dna 这些人体本身的特点 将逐步取代现有的密码 钥匙 成为人们习惯的生活方式 同时 最大限度的保证个人资 料的安全 最大限度的防止各种类型的刑事 经济犯罪活动 虹膜 视网膜识别的技术 由于其在采集 精确度等方面独特的优势 必然会成为未来社会的主流生物认证技术 未 来的安全控制 海关进出口检验 电子商务等多种领域的应用 也必然的会以虹膜 视网膜 识别的技术为重点 这种趋势 现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来 idc 国际数据集团 的统计表明 到 2003 年底为止 全球虹膜 视网膜识别的技术 以及相关产品的市场容量将达到 20 亿美元的水平 中国生物认证中心的保守调查预测 在 未来的 5 年中 仅在中国 虹膜 视网膜识别的市场就高达 40 亿人民币 随着虹膜 视网膜 识别的技术应用面的扩大 以及在电子商务领域中的应用 这个数字将扩大到以千亿计 精品文档 6欢迎下载 虹膜 视网膜识别的发展历程可以追溯至 19 世纪 80 年代 1885 年 alphonse bertillon 将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中 当时所用的生物特 征包括 耳朵的大小 脚的长度 虹膜 视网膜等 1987 年 眼科专家 aran safir 和 leonard flom 首次提出利用虹膜 视网膜图像进 行自动虹膜 视网膜识别的概念 到 1991 年 美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的 johnson 实 现了一个自动虹膜 视网膜识别系统 1993 年 john daugman 实现了一个高性能的自动虹膜 视网膜识别原型系统 1997 年 中国第一个虹膜 视网膜识别专利得到批准 申请人 王介生 2005 年 中科院自动化所模式识别国家重点实验室 因为在 虹膜 视网膜图像获 取以及识别的技术 方面取得的突出成绩 获得 国家技术发明二等奖 代表国内虹膜 视网膜识别的技术发展的最高水平 2007 年 11 月 信息安全技术虹膜 视网膜识别系统技术要求 gb t20979 2007 国 家标准颁布实施 起草单位为 北京凯平艾森信息技术有限公司 一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块 虹膜图像获取装置和虹膜识别算 法 分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题 1993 年 JOHN DAUGMAN 实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统 今天 大部 分的自动虹膜识别系统使用 DAUGMAN 核心算法 虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分 总体上呈现一种由里到 外的放射状结构 由相当复杂的纤维组织构成 包含有很多相互交错的类似于斑点 细丝 冠状 条纹 隐窝等细节特征 这些特征在出生之前就以随机组合的方式确定下来了 一 旦形成终生不变 虹膜识别的准确性是各种生物识别中最高的 信息采集 从直径 11mm 的虹膜上 Dr Daugman 的算法用 3 4 个字节的数据来代表每平方毫 米的虹膜信息 这样 一个虹膜约有 266 个量化特征点 而一般的生物识别技术只有 13 个 到 60 个特征点 2