[發(fā)明專(zhuān)利]一種虹膜定位與特征提取方法和系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811139801.0
• 申請(qǐng)日: 2018-09-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109325455B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭慧杰;韓一梁;楊昆;王超楠;楊倩倩
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 北京無(wú)線電計(jì)量測(cè)試研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/34
• 代理公司: 北京正理專(zhuān)利代理有限公司 11257
• 代理人: 付生輝;金躍

本申請(qǐng)實(shí)施例中提供了一種虹膜定位與特征提取方法和系統(tǒng)，其中，該方法的步驟包括：S1、基于預(yù)先構(gòu)建的局部灰度分布統(tǒng)計(jì)模型，選取虹膜區(qū)域分割閾值；S2、利用基于虹膜區(qū)域分割閾值構(gòu)建的雙閾值耦合分類(lèi)器，對(duì)虹膜所在區(qū)域進(jìn)行篩選，獲得瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像；S3、利用基于瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像構(gòu)建的邊界檢測(cè)器，確定有效虹膜區(qū)域；S4、利用基于有效虹膜區(qū)域構(gòu)建的局部小波高頻能量塔式躍遷模型，對(duì)有效虹膜區(qū)域的有效虹膜像素進(jìn)行編碼，獲得虹膜特征編碼。本方案克服了低質(zhì)虹膜圖像中的噪聲干擾和不穩(wěn)定特征的影響，從而有利于提高虹膜識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及虹膜生物識(shí)別領(lǐng)域，特別涉及一種以確定有效虹膜區(qū)域?yàn)榛A(chǔ)，結(jié)合局部小波高頻能量塔式躍遷模型進(jìn)行虹膜精確定位與穩(wěn)定特征提取的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

虹膜識(shí)別以其準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、安全性和非接觸性等顯著優(yōu)勢(shì)已成為生物識(shí)別領(lǐng)域的重點(diǎn)研究方向和發(fā)展趨勢(shì)。但是由于虹膜尺寸很小，易受噪聲干擾，以及用戶姿態(tài)的影響，在采集到的虹膜圖像中，虹膜區(qū)域往往存在污染和形變，因此如何解決低質(zhì)圖像虹膜精確定位和穩(wěn)定特征提取的問(wèn)題，是虹膜識(shí)別的關(guān)鍵和難點(diǎn)。目前典型的虹膜特征提取和匹配方法存在以下缺點(diǎn)：

1.缺乏適應(yīng)性強(qiáng)的虹膜定位擬合模型，對(duì)于低質(zhì)圖像，虹膜定位受噪聲干擾影響較大，定位不準(zhǔn)確，使虹膜穩(wěn)定特征的提取變得更加困難；

2.缺乏魯棒性強(qiáng)的虹膜特征度量算子，對(duì)于低質(zhì)圖像，特征提取受虹膜形變影響較大，難以提取穩(wěn)定的虹膜特征，使虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確率大大降低；

3.對(duì)于低質(zhì)圖像，為了避免虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確率下降，采取舍棄當(dāng)前圖像進(jìn)行重新采集的策略，從而嚴(yán)重影響了虹膜識(shí)別系統(tǒng)的效率。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述問(wèn)題之一，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N虹膜定位與特征提取方法，解決低質(zhì)圖像虹膜精確定位和穩(wěn)定特征提取的問(wèn)題，從而有效增強(qiáng)虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第一個(gè)方面，提供了一種虹膜定位與特征提取方法，該方法的步驟包括：

S1、基于預(yù)先構(gòu)建的局部灰度分布統(tǒng)計(jì)模型，選取虹膜區(qū)域分割閾值；

S2、利用基于虹膜區(qū)域分割閾值構(gòu)建的雙閾值耦合分類(lèi)器，對(duì)虹膜所在區(qū)域進(jìn)行篩選，獲得瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像；

S3、利用基于瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像構(gòu)建的邊界檢測(cè)器，確定有效虹膜區(qū)域；

S4、利用基于有效虹膜區(qū)域構(gòu)建的局部小波高頻能量塔式躍遷模型，對(duì)有效虹膜區(qū)域的有效虹膜像素進(jìn)行編碼，獲得虹膜特征編碼。

根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第二個(gè)方面，提供了一種虹膜定位與特征提取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

閾值選取模塊，基于預(yù)先構(gòu)建的局部灰度分布統(tǒng)計(jì)模型，選取虹膜區(qū)域分割閾值；

圖像篩選模塊，利用基于虹膜區(qū)域分割閾值構(gòu)建的雙閾值耦合分類(lèi)器，對(duì)虹膜所在區(qū)域進(jìn)行篩選，獲得瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像；

有效區(qū)域確定模塊，利用基于瞳孔區(qū)域圖像和虹膜區(qū)域圖像構(gòu)建的邊界檢測(cè)器，確定有效虹膜區(qū)域；

特征提取模塊，利用基于有效虹膜區(qū)域構(gòu)建的局部小波高頻能量塔式躍遷模型，對(duì)有效虹膜區(qū)域的有效虹膜像素進(jìn)行編碼，獲得虹膜特征編碼。

本申請(qǐng)所述技術(shù)方案根據(jù)具體的虹膜圖像的局部灰度統(tǒng)計(jì)分布自適應(yīng)地選取虹膜區(qū)域分割閾值，然后結(jié)合雙閾值耦合分類(lèi)器和精細(xì)設(shè)計(jì)的虹膜邊界檢測(cè)器準(zhǔn)確地篩選和定位有效的虹膜區(qū)域，最后通過(guò)構(gòu)建局部小波高頻能量塔式躍遷模型提取穩(wěn)定的虹膜特征并進(jìn)行編碼。本方案克服了低質(zhì)虹膜圖像中的噪聲干擾和不穩(wěn)定特征的影響，從而有利于提高虹膜識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和魯棒性。

附圖說(shuō)明