[發明專利]基于虹膜圖像分類的虹膜身份識別比對加速方法

在審

• 申請號: 201711260025.5
• 申請日: 2017-12-04
• 公開（公告）號: CN107862305A
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發明（設計）人: 張慧;何召鋒;劉京;李星光
• 申請（專利權）人: 北京中科虹霸科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京律恒立業知識產權代理事務所(特殊普通合伙)11416
• 代理人: 顧珊,龐立巖

技術領域

本發明涉及身份識別技術領域，具體的涉及基于虹膜圖像分類的虹膜身份識別比對加速方法。

背景技術

虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分，在胎兒發育階段形成，對于每個人來說，虹膜的結構都是各不相同并且在一生中幾乎不發生變化，因此，虹膜被廣泛應用于各種環境下的身份識別。在大規模、非控制、應用場景逐漸廣泛的虹膜識別應用背景下，虹膜圖像分類技術的作用逐漸凸顯。虹膜圖像分類的重要作用在于通過快速的粗分類，減少虹膜識別時進行的圖像比對次數。

發明內容

本發明在傳統的虹膜識別基礎上，為了滿足虹膜分類要求的快速性和同一虹膜落在同一類別的概率，提出了超大尺度定序測量特征(very large scale OM feature，VLSOM)和定序測量游程統計特征(histogram statistics of OM Run-Length Coding，HOMRLC)，這是兩種基于定序測量特征(Ordinal Measure，OM)的變化特征，通過基于不同特征的兩次分類結果互補，通過兩次分類和兩個庫比對提高待識別虹膜被分到包含同一虹膜的類別子庫中的概率，與單次分類和比對相比比對次數增加，但采用簡單的分類方法并提高分類命中率，從總體上減少全庫比對次數和計算時間，提高系統效率。通過總體表征、全局、局部特征的互補提高識別準確率。

本發明的技術方案：一種基于虹膜圖像分類的虹膜身份識別比對加速方法，所述方法包括虹膜圖像聚類與分類器訓練過程S1和虹膜圖像分類及加速識別比對過程S2。

其中所述虹膜圖像聚類及分類器訓練過程S1包括子步驟：

S11.構建訓練樣本庫，對訓練圖像進行預處理，得到虹膜區域歸一化圖像；

S12.對歸一化虹膜圖像進行超大尺度定序測量特征提取，作為一種虹膜分類特征，采用閾值法進行虹膜圖像的快速分類；

S13.對歸一化虹膜圖像進行定序測量游程統計特征提取，作為一種虹膜分類特征，將訓練圖像聚為幾類并訓練虹膜圖像分類器；

S14.對所有注冊虹膜圖像進行識別算法定序測量特征，形成注冊模板中心數據庫ET；

其中所述虹膜圖像分類及加速識別比對過程S2包括子步驟：

S21.對測試圖像進行預處理，得到虹膜區域歸一化圖像；

S22.對歸一化虹膜圖像進行超大尺度定序測量特征提取，采用閾值法將待識別虹膜圖像分到一個虹膜圖像類別L_i,∈{1,2,…,M}；

S23.對歸一化虹膜圖像進行定序測量游程統計特征提取，采用步驟S13訓練的虹膜圖像分類器將待識別虹膜圖像分到一個虹膜圖像類別H_j,∈{1,2,…,N}；

S24.對待識別虹膜圖像進行識別算法定序測量特征，分別與兩種分類方法的分類索引數據庫中對應類別中的注冊模板進行比對：

1)與L_i中的所有注冊模板比對，得到虹膜特征向量之間的相似度集合CR1，并與閾值進行比較；

2)與H_j中的所有注冊模板比對，得到虹膜特征向量之間的相似度集合CR2，并與閾值進行比較；

S25.對兩組特征比對結果CR1和CR2進行綜合分析。

優選的，所述步驟S12中記載的超大尺度定序測量特征及分類方法包括以下步驟：

1)歸一化虹膜圖像分為左右兩部分，分別計算其灰度平均值為AG_L和AG_R，計算特征V₁：

2)歸一化虹膜圖像分為上下兩部分，分別計算其灰度平均值為AG_U和AG_B，計算特征V₂和V₃：

3)根據超大尺度定序測量特征的結果采用閾值法進行快速分類，如根據特征V₁、V₂和V₃按照以下規則分為4個虹膜圖像類別；

if V₁＝1,thenLable＝4；

if V₁＝0∩V₂＝1,thenLable＝3；

if V₁＝0∩V₂＝0∩V₃＝1,thenLable＝2；