[發明專利]用于異質虹膜識別的信息融合方法

無效

• 申請號: 201310602989.9
• 申請日: 2013-11-25
• 公開（公告）號: CN103577813A
• 公開（公告）日: 2014-02-12
• 發明（設計）人: 譚鐵牛;孫哲南;劉京
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/64
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及數字圖像處理、模式識別和統計學習等技術領域，特別是涉及一種用于異質虹膜識別的信息融合方法。

背景技術

隨著社會的發展和進步，人們對于身份認證的要求不斷提高。生物特征識別作為一種優秀的認證手段，具有很多特有的優良性質，在近些年取得了迅速的發展。生物特征識別一般可以分為基于形態特征和生理特征這樣兩類。其中，虹膜作為一種生理特征，具有很高的穩定性和防偽性，虹膜識別近些年取得了很大的發展，并且已經有了很多非常成功的應用實例，特別是在大規模以及高精度要求的情況下。

隨著現在社會信息化進程的深入發展，物聯網和移動互聯網下的光學圖像獲取裝置呈現泛在發展的趨勢，同時互聯網中的圖像和視頻數據規模呈爆炸式增長，其中大量的圖像和視頻都涉及到人臉和虹膜等生物特征信息，為獲取多種模態的生物特征提供了新的途徑和數據基礎。在這些應用場景下采集到的虹膜圖像可能存在圖像獲取設備上的差異，包括近紅外和可見光間的差異以及高清和低分辨率的差異等，還有用戶狀態上的差異，包括戴眼鏡的和裸眼的差異以及正眼與斜視的區別，除此之外可能還有獲取場景上的差異，比如室內和室外的差異。

對于這些來源廣泛、質量各異的虹膜圖像，他們之間的識別和匹配造成了限制現階段虹膜識別學科及應用發展的瓶頸問題。目前國內外解決異質虹膜識別的方法并不多，且所解決的問題也比較單一。[Connaughton，TIFS2012]分析了跨設備的虹膜識別問題，并指出了虹膜傳感器和虹膜識別算法的選擇都會影響到虹膜識別的準確率。[Sunpreet，BTAS2012]為解決跨設備的虹膜識別問題，提出了基于傳感器判定的選擇性圖像增強算法以提升虹膜圖像獲取設備間的互用性。[Nguyen，TIFS2011]關注于低分辨率的虹膜識別問題，并提出了基于圖像質量加權的虹膜圖像超分辨率算法。德國Robert?Bosch?GmbH公司的Liu等人在其專利US2010／0201798A1中提出了一種虹膜圖像的去模糊方法。該方法通過深度傳感器來獲得人與成像設備間的距離，估計離焦情況下的點擴散函數，再進行模糊虹膜圖像的修復。

現有方法僅面向異質虹膜識別框架下的某一個或幾個特殊的問題并提出解決方案，且這些方法的處理層級均處于像素級，即以原虹膜圖像為基礎進行操作。然后，在處理后的虹膜圖像之上再進行常規的虹膜識別算法。這樣的算法容易受到虹膜圖像上噪聲以及圖像序列間誤對準的影響，產生不準確的結果。此外，現有方法只能單一地以虹膜圖像為輸入或者以虹膜圖像序列為輸入，這在一定程度上限制了其可應用的范圍。

綜上所述，現有的異質虹膜識別算法仍存在一定的改進余地，如何同時處理多種異質源，可以同時以單幅圖像和圖像序列為輸入，以及如何在虹膜編碼層充分利用內在結構信息并得到魯棒、準確的結果仍然是一個亟待解決的難題。

發明內容

(一)要解決的技術問題

有鑒于此，本發明的主要目的是針對上述現有技術中存在的問題，提供一種用于異質虹膜識別的信息融合方法，以準確、魯棒地實現異質虹膜識別的增強。

(二)技術方案

為解決上述技術問題，本發明提出一種用于異質虹膜識別的信息融合方法，其特征在于，該方法包括：

步驟S1、構建包含有異質虹膜圖像的訓練數據庫，對該訓練數據庫中成對的不同狀態下的異質虹膜圖像進行預處理，得到ROI并將其變換到極坐標系下，再進行特征提取得到二值特征編碼，對該特征二值特征編碼進行訓練，利用概率圖模型建模獲得由測試虹膜圖像編碼到注冊虹膜圖像編碼的映射關系和注冊狀態虹膜圖像編碼中相鄰位間的相容關系；

步驟S2、對要識別的單幅虹膜圖像或連續的多幅虹膜圖像進行預處理，得到ROI并將其變換到極坐標系下，然后進行特征提取得到二值特征編碼或編碼序列，利用步驟S1得到的所述映射關系和相容關系將二值編碼序列融合，獲得一個對應的注冊狀態虹膜圖像編碼和加權比對模板，將該注冊狀態虹膜編碼以及加權匹配模板與數據庫中的注冊樣本進行比對，完成識別。

根據本發明的一種具體實施方式，所述步驟S1包括：

步驟S11、構建包含異質虹膜圖像的訓練數據庫，訓練數據庫包括注冊圖像數據庫和測試圖像數據庫，將對應于系統注冊狀態的虹膜圖像存儲于注冊圖像數據庫，對應于識別輸入狀態的虹膜圖像存儲于測試圖像數據庫，并且要求注冊圖像數據庫中每一個虹模圖像和測試圖像數據庫中每一個虹膜圖像一一對應，且每一對對應的虹膜圖像均來自于同一個虹膜，并對訓練圖像數據庫中的測試狀態圖像和注冊狀態圖像進行預處理，得到訓練圖像數據庫中的測試狀態圖像和注冊狀態圖像的ROI；