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虹膜图像处理与识别技术研究St y rs i age pr ud on ii m oce i g ss n and r ecognii ton
齐霁，孙光民Ql iSUN Gu n . n . J a g mi (北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京 1 0 2 0 2) 0摘要：虹膜作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。据统计
目前虹膜识别的错误率在各种生物特征识别技术中是最低的。本文主要是通过对虹膜图像的预处理，纹理特征提取，编码及匹配达到对虹膜所有者的身份进行验证的目的。虹膜图像的预处理采用基于灰度差以及基于H u h o S变换的边界提取方法实现；然后用Ga o滤波器对虹膜 br图像进行纹理分析，提取图像的平均绝对偏差作为特征向量；最后用加权欧氏距离 ( D wE )对虹膜图像进行身份验证。此外，本文还使用B神经网络的方法对虹膜图像的特征进行分类 P识别。实验结果表明，这两种识别方法均达到了不错的识别效果。
关键词：虹膜识别；C n y a n算子；H u h o g变换；G b r a o"滤波中图分类号：T 3 1 P 9文献标识码：A 文章编号：1 0 - 14 21 ) ( ) 0 4 - 5 9 0 ( 0 1 7上一 08 0 0 3Doi . 9 9 J is . 0 -0 4.0 1. (I) 1 :1 3 6/ . n 1 9 1 2 1 7 - . 0 s 0 3 5
0引言生物特征识别技术是指计算机利用人体所固有的生理或行为特征来进行个人身份鉴定。常用的生物特征包括：指纹、掌纹、虹膜、脸像、声音、笔迹等 (如表 l所示 )。表 1各种生物识别方法安全等级比较方法编码方式误接受率安全等级应用场所
考勤；金融和证券；电子护照和第二代身份证； 医疗保险和养老保险的发放：公安和司法；电子商务；信息安全；特殊行业等，相对其他生物识别技术具有广阔的应用前景。因此，国内外学者对其高度重视，并进行深入而广泛的研究。 虹膜识别系统由虹膜图像预处理、特征提取
及编码和匹配识别等部分构成。 虹膜图像的预处理包括对虹膜内外边界的定位，对提取出的虹膜部分进行直方图均衡及归一化操作等。而
虹膜图像纹理的特征提取本文采用了多尺度二维Ga o滤波器对图像进行滤波，再 br
虹膜识别虹膜结构指纹识别指纹纹理掌型只别手掌面积，长度、厚度面部识别脸嚣轮廓、形状和眼、 鼻分布
l 200/l0 0 01 10/ 00 l 0/70 l 0/10
高中低低
需求安全高的场所普通设施安全需求低的设施安全需求低的设施
签名识别字型、书写顺序、用笔力度声音识5声音特征； I I
l 0/10I3/0
低低
安全需求低的设施电信服务
对输出的卷积结果计算平均绝对偏差值作为特征值，最后采用两种方法对特征值进行分类已达到
虹膜识别技术作为人体生物特征识别技术的尖端代表，具有的普遍性、唯一性、稳定性、可靠性、非侵犯性、可采集性等特点，错误接受率和错误拒绝率较低如表2示，因而具有无可比拟所的优势和很高的研究价值。表2虹膜与指纹识别方法性能比较性能虹膜识别指纹识别单指精度不高，十指指纹识别可以提高精度
识别图像的目的。一种方法是计算标准图像和待测图像特征值间的加权欧式距离 ( E;另一种 W D)方法是将标准图像的特征值输入B神经网络进行 P学习和训练，再用训练好的网络对待测图像的特征值进行分类，并输出判断结果。
1虹膜图像的预处理虹膜是瞳孔之外巩膜之内的圆环部分，包含了丰富的纹理信息。为了减少眼睑、睫毛、图像拍摄角度以及拍摄距离等因素对虹膜识别效果的影响，须对图像进行预处理。本文将预处理分为虹膜定位、虹膜图像归一化和虹膜图像增强三个
准确性最准确
稳定性
一岁半后终身不变终身不变体力劳动磨损指纹，老年指纹于涩难用可以手术移植手指可受污染
抗欺诈性 最强，无痕迹残留 有痕述残留可以伪造指纹印模
抗改变性最强抗污染性 不受污染
信号采集较难采集
易于采集
虹膜识别技术重点应用于领域包括：门禁和
步骤。虹膜与巩膜、瞳孔的边界均近似为圆形，
收稿日期：2 1- 2 2 01 0- 3作者简介：齐霁 (9 7一),男，北京人，硕士，
研究方向为图像与模式识别、通信与信号处理等。 18 【8第3卷 4】 3第7期 21— ( 0 1 7上)
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采用“业P工 C+DS运动控制器”的分布式 P控制结构，结合“ I速度前馈控制”算法，充 P D+
【】严晓照，兴国.量式 PD制在温控系统中的应用[】 8张增 I控 J.南通大学学报(自然科学版 ) 0 64:—1, 0 () 85 . 2 4
第3卷 3
第
7期
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