[發明專利]一種基于局部頻率特征和局部方向特征的虹膜識別方法

無效

• 申請號: 200710121107.1
• 申請日: 2007-08-30
• 公開（公告）號: CN101122949A
• 公開（公告）日: 2008-02-13
• 發明（設計）人: 莊鎮泉;姚鵬;李斌
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司
• 代理人: 李新華;成金玉

技術領域

本發明涉及一種基于局部頻率特征和局部方向特征的虹膜識別方法，屬于生物特征識別及安全認證技術領域。

背景技術

隨著網絡和信息技術的發展，個人身份鑒別得到前所未有的重視，也面臨著越來越嚴重的考驗。生物特征識別(Biometrics)是以人體固有的各種生理和形態特征作為識別介質，從而達到唯一識別個人身份，進行個人身份認證的新興研究學科。與傳統的身份鑒定手段相比，基于生物特征識別的身份鑒定技術具有不易遺忘或丟失、防偽性能好、隨身攜帶等優點。虹膜，作為重要的生物特征，用于身份鑒別具有天然的被保護特性、高復雜性、高穩定性、高防偽性等優點。與其他生物特征識別技術相比，虹膜識別的準確率是最高的。因此基于虹膜的身份鑒別技術得到學術界和企業界越來越多的重視。

由于虹膜紋理具有高復雜性，高隨機性以及單一性，因此虹膜含有及其豐富的紋理信息。對于虹膜識別算法，能否有效的從這些紋理信息中找出表征每一類虹膜的內在特征是至關重要的。從圖像紋理分析的觀點來看，虹膜的空間模式主要由局部的頻率信息和方向信息來表征。然而在現今已有的虹膜識別方法中，還沒有一種方法能有效的將這兩者結合起來，表征虹膜特征。本發明提出了一種新的虹膜特征提取方法，能有效的結合局部頻率信息和局部方向信息。

發明內容

本發明的技術解決解決問題：克服現有技術的不足，提供一種識別精度高的高性能的虹膜識別方法，該方法將虹膜紋理的局部頻率信息和局部方向信息有效的結合起來進行特征表征，能夠更全面描述虹膜紋理的特征空間。

本發明的技術解決方案：一種基于局部頻率特征和局部方向特征的虹膜識別方法，其特征在于包括：虹膜特征提取和虹膜特征匹配兩個步驟，所述的虹膜特征提取步驟如下：

(1)采用一組包含n個頻率和m個方向的二維奇對稱小波對歸一化后的虹膜圖像進行n×m次的濾波處理，m個方向均勻的分布在0-180度的范圍內；n個頻率一般選擇在中低頻范圍內，可以取值為2-4個，n個頻率的選擇既不能太低(無法反應虹膜圖像的紋理變化)，也不能太高(容易受噪聲影響)；

(2)將整個虹膜紋理區域劃分成k個小塊，對每一個小塊求用上述某個特定的n和m參數的濾波器濾波后的灰度值均值，然后求每一小塊對應的n×m個這樣的均值中的絕對值最大值；k的取值范圍基于不同的應用場合和目的，可以采用不同大小的小塊。每小塊包含的像素越少，匹配精度越高，同時匹配時間和所占的存儲空間越大。通常一個小塊包含4×4個像素，對于歸一化為512×48的矩形的虹膜圖像來說，就有128×12個小塊；

(3)找出這個絕對值最大值所對應的頻率參數n1和方向參數m1，n1的取值為1-n，m1的取值為1-m，同時對方向參數m1進行如下策略的調整：如果這個絕對值最大值所對應的灰度值均值小于0，則m1＝m1+m，m1的取值范圍變為1-2m，m1的分布范圍擴展為0-360度；

(4)將每一個小塊對應的頻率n1及方向m1都作為虹膜紋理的頻率特征值和方向特征值，n1的取值為1-n，m1的取值為1-2m；

所述的特征匹配采用一種類似計算加權市街距離的方法來進行，其步驟如下：

(1)對于提取的頻率特征，計算每個特征點的市街距離，然后計算所有特征點的頻率市街距離的平均值；

(2)對于提取的方向特征，計算每個特征點的市街距離Δm_i，如果Δm_i＞m，則調整為2m-Δm_i，然后計算所有特征點的方向市街距離的平均值；

(3)計算頻率市街距離和方向市街距離均值的加權和；

(4)當這個加權和小于某個事先確定的域值時，就認為兩幅圖像來自同一個虹膜，如果大于域值，則認為來自不同的虹膜。

所述的二維奇對稱小波為二維奇對稱Gabor小波，或二維Log-Gabor小波在時域的虛部。

在所述特征匹配中的頻率特征和方向特征進行計算時，利用一個在統計分析的基礎上建立的匹配模板來減少匹配時受到的上下眼瞼和睫毛的干擾。

所述的匹配模板由有效區域和無效區域組成，在進行匹配時只對虹膜圖像位于模板有效區域內的特征點進行匹配計算，而忽略掉無效區域，這樣很好的模擬了上下眼瞼在歸一化后的矩形虹膜圖像中的形狀。