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[發明專利]一種應用于虹膜識別的匹配方法及系統在審

專利信息
申請號: 201410432732.8 申請日: 2014-08-28
公開(公告)號: CN104166848A 公開(公告)日: 2014-11-26
發明(設計)人: 托馬斯.費爾蘭德斯;易開軍;高俊雄 申請(專利權)人: 武漢虹識技術有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/64
代理公司: 北京輕創知識產權代理有限公司 11212 代理人: 楊立
地址: 430000 湖北省武漢市東湖開發*** 國省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 應用于 虹膜 識別 匹配 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種應用于虹膜識別的匹配方法及系統,屬于虹膜生物識別技術領域。

背景技術

生物識別是用生物特征識別個人身份的一種技術。生物特征包括指紋、手形、視網膜、虹膜、臉等形體特征以及簽名、聲音、步態、擊鍵等行為特征。在這些生物特征中,虹膜識別是最有發展潛力的技術之一。由于其精確、穩定、可靠、安全的獨特性,預計到2020年,虹膜識別將成為最常用的身份識別技術。

虹膜是位于角膜和晶狀體之間的薄薄的一圈括約肌,它有多層結構:最底下的是含有很多色素細胞的上皮層;位于上皮層上部的是含有血管,色素細胞核肌肉的基質層,基質色素的密度決定了虹膜的顏色;外部可見的虹膜有兩個不同的區域:外部睫狀區和內部瞳孔區,這兩個區域通常顏色不同,并且被睫狀區分開,顯現出紋理圖案。每個人的虹膜紋理都是不同的。

自1985年以來,基于個體虹膜生物特征的身份識別技術和方法相繼在不同的文獻中被報道(1992年DAUGMA;1997年WILDES;2002年HUANG,LUO等;2002年MA等),這些技術和方法的主要區別在于:

圖像預處理和圖像增強算法;

圖像中感興趣區域的分割算法;

特征定義及其提取過程;

匹配方法;

識別過程大體上分為以下幾個過程:首先,獲取人眼圖像。然后分離出人眼,再用復雜的圖像處理算法定位出虹膜的內外邊界。另外,采用去噪算法去除圖像中的眼瞼、眼睫毛和反光點,從而去除其對編碼分析的影響。一旦虹膜被定位分割出來,就用數學算法對其進行編碼,該編碼保存了虹膜獨特的特性。雖然在不同的時間和不同的條件下,任何兩幅圖像都不會完全相同,該算法能驗證出這兩幅虹膜圖像是否屬于同一個人。

在這些步驟中,虹膜的編碼與匹配時虹膜識別中重要的一步,編碼是指將輸入圖像的虹膜紋理特征用計算的方式合適的表示出來,這樣計算機才能對虹膜進行對比匹配操作。

ground-truth表征集是專有名詞,在機器學習中,術語“ground?truth”指的是用于有監督訓練的訓練集的正確分類;ROC曲線是專有名詞,受試者工作特征曲線(receiver?operating?characteristic?curve,簡稱ROC曲線),又稱為感受性曲線(sensitivity?curve)。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一直穩定性高的應用于虹膜識別的匹配方法。

本發明解決上述技術問題的技術方案如下:一種應用于虹膜識別的匹配方法,具體包括以下步驟:

步驟1:加載一對完成編碼的虹膜圖像,獲得一個虹膜圖像表征集,所述虹膜圖像表征集中包括多個圖像表征;

步驟2:初始化虹膜圖像表征集的偏移參數S;

步驟3:初始化虹膜圖像表征集的描述符指數D;

步驟4:在當前的偏移參數S和描述符指數D下進行計算相似度,得到一個相似度;

步驟5:判斷所有描述符指數D是否都已進行計算,如果是,執行步驟6;否則,將描述符指數D加1,執行步驟4;

步驟6:判斷所有偏移參數S是否都已進行計算,如果是,執行步驟7;否則,將偏移參數S加1,執行步驟3;

步驟7:得到多個相似度,構成相似度集合,并得到最大相似度;

步驟8:根據最大相似度,動態加載對應圖像表征個數的多個置信水平閾值;

步驟9:將每個置信水平閾值分別與其他所有置信水平閾值進行比較,判斷是否有半數以上的置信水平閾值相同,如果是,執行步驟10;否則,執行步驟11;

步驟10:輸出正匹配結果,證明兩個虹膜圖像屬于同一虹膜,結束;

步驟11:輸出負匹配結果,證明兩個虹膜圖像不屬于同一虹膜,結束。

每對虹膜模板采用一個或多個特征來表征,每個特征對應一個置信水平,如果采用N個特征,那么就會有對應的N個置信水平,分別對N個置信水平比較,此時,當有N/2個及以上個數量的置信水平相同時,將這兩個模板判斷為正匹配,否則為負匹配。

本發明的有益效果是:本發明對log-Gabor濾波器濾波器輸出的幅值和相位都進行了編碼,這可以增加分類器的置信水平從而提高匹配過程的穩定性。利用一個二值分類器來判斷兩個編碼是否源于相同的人眼,該二值分類器從離線的相位編碼得到多級置信值。每次對兩個編碼進行匹配時,根據它們的幅值元素,我們從置信值集中選擇一個最適合的值,本算法對不同的編碼對匹配時會自調整,使得分類的性能更好。

在上述技術方案的基礎上,本發明還可以做如下改進。

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