CASIA虹膜图像数据库4.0版（CASIA-虹膜-双胞胎）(CASIA Iris Image Database Version 4.0
(CASIA-Iris-Twins))
数据介绍：
CASIA-Iris-Twins contains iris images of 100 pairs of twins, which were collected during Annual Twins Festival in Beijing using OKI's IRISPASS-h camera (Fig.5). Although iris is usually regarded as a kind of phenotypic biometric characteristics and even twins have their unique iris patterns, it is interesting to study the dissimilarity and similarity between iris images of twins.
关键词：
CASIA,虹膜,图像,双胞胎,4.0, CASIA,Iris,Image,Twins,4.0,
数据格式：
IMAGE
数据详细介绍：
CASIA-Iris-Twins
1. Introduction
With the pronounced need for reliable personal identification, iris recognition has become an important enabling technology in our society. Although an iris pattern is naturally an ideal identifier, the development of a
high-performance iris recognition algorithm and transferring it from research lab to practical applications is still a challenging task. Automatic iris recognition has to face unpredictable variations of iris images in real-world applications. For example, recognition of iris images of poor quality, nonlinearly deformed iris images, iris images at a distance, iris images on the move, and faked iris images all are open problems in iris recognition. A basic work to solve the problems is to design and develop a high quality iris image database including all these variations. Moreover, a novel iris image database may help identify some frontier problems in iris recognition and leads to a new generation of iris recognition technology.
CASIA Iris Image Database (CASIA-Iris) developed by our research group has been released to the international biometrics community and updated from CASIA-IrisV1 to CASIA-IrisV3 since 2002. More than 3,000 users from 70 countries or regions have downloaded CASIA-Iris and much excellent work on iris recognition has been done based on these iris image databases. Although great progress of iris recognition has been achieved since 1990s, the rapid growth of iris recognition applications has clearly highlighted two challenges, i.e. usability and scalability.
Usability is the largest bottleneck of current iris recognition. It is a trend to develop long-range iris image acquisition systems for friendly user authentication. However, iris images captured at a distance are more challenging than traditional close-up iris images. Lack of long-range iris image data in the public domain has hindered the research and development of next-generation iris recognition systems.
Most current iris recognition methods have been typically evaluated on medium sized iris image databases with a few hundreds of subjects. However, more and more large-scale iris recognition systems are deployed in real-world applications. Many new problems are met in classification and indexing of large-scale iris image databases. So scalability is another challenging issue in iris recognition.
In order to promote research on long-range and large-scale iris recognition systems, we are pleased to release to the public domain CASIA Iris Image Database V4.0 (or CASIA-IrisV4 for short).
2. Brief Descriptions and Statistics of the Database(CASIA-Iris-Twins)
CASIA-IrisV4 is an extension of CASIA-IrisV3 and contains six subsets. The three subsets from CASIA-IrisV3 are CASIA-Iris-Interval, CASIA-Iris-Lamp, and CASIA-Iris-Twins respectively. The three new subsets are CASIA-Iris-Distance, CASIA-Iris-Thousand, and CASIA-Iris-Syn.
CASIA-IrisV4 contains a total of 54,601 iris images from more than 1,800 genuine subjects and 1,000 virtual subjects. All iris images are 8 bit gray-level JPEG files, collected under near infrared illumination or synthesized. Some statistics and features of each subset are given in Table 1. The six data sets were collected or synthesized at different times and CASIA-Iris-Interval, CASIA-Iris-Lamp, CASIA-Iris-Distance, CASIA-Iris-Thousand may have a small inter-subset overlap in subjects.
CASIA-Iris-Twins contains iris images of 100 pairs of twins, which were collected during Annual Twins Festival in Beijing using OKI's IRISPASS-h camera (Fig.5). Although iris is usually regarded as a kind of phenotypic biometric characteristics and even twins have their unique iris patterns, it is interesting to study the dissimilarity and similarity between iris images of twins.
Fig.5 Example iris images in CASIA-Iris-Twins
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基于TMS320VC5402的虹膜识别系统（部分硬件设计） 摘要 本文是以TM320VC5402 DSP 为核心的虹膜识别系统的硬件设计 ,提出了一种由FPGA、 OV5017 与 TMS320VC5402 组成的DSP应用硬件平台 ,并详细介绍了系统的设计方案和关键硬件的结构设计以及软件设计方法。 关键词: DSP 虹膜识别 TM320VC5402 一概述 在高度信息化的现代社会, 信息安全问题日益受到人们的关注。近年来兴起的生物特征识别技术具有很好的可靠性，虹膜识别技术是一种最新的生物识别技术 ,它以虹膜识别算法为基础 ,可达到优异的识别准确度 ,即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据库中 ,出现认假和拒假的可能性也很小。由于虹膜识别技术所具有的高精度使它被广泛应用于各识别领域。本系统使用的核心处理器是德州仪器公司 ( TI) 的TMS320VC5402(以下简称 C5402) ,该芯片为一款性价比较高的定点数字信号处理器(DSP) 。它采用先进的修正哈佛(Harvard)结构体系 ,片内共有 8条总线、 CPU、片内存储器和外围电路等硬件 ,加上高度专业化的指令系统 ,使其具有功耗小、高度并行等特点。下面着重讨论基于该芯片的系统设计。 二虹膜识别核心算法程序的系统设计 虹膜识别核心算法程序的设计本系统虹膜核心算法包括三部分:图像预处理、虹膜纹理特征提取与编码和模式匹配。具体算法如下: (1) 图像预处理:获得眼睛图像后的下一个任务就把虹膜部分从图像中分离出来 ,即虹膜定位 ,这是虹膜识别系统中重要的一部分。虹膜是瞳孔和巩膜间的环形可视部分 ,对虹膜的定位就是要找到虹膜内外边缘。为更好的说明定位过程 ,用 I ( x , y)表示所获得的眼睛图像的灰度函数 ,虹膜内外边缘的圆形轮廓用中心点为( x0 , y0) ,半径为 r 的参数模型表示。虹膜定位算法如下: 其中： G σ是均值为 r0 ,方差为σ的高斯函数 ,用来平滑滤波、消除噪声 ,以利于检测边界处的梯度变化; 3 表示卷积;a/ar为微积分算子表示求方向梯度。微积分算子作用于图像 ,通过不断增大半径 r ,沿以半径为r和中心坐标为( x0 , y0)的弧 ds 进行线积分。用式
虹膜图像预处理 在实际获取的图像中，虹膜只占一部分区域。图像中还包括瞳孔、眼睑、睫毛及眼睛和人脸的其它部分。所以，在对虹膜纹理特征进行提取之前，要把虹膜区域从图像中分割出来。其分割准确与否直接影响到后面的特征提取及匹配精度，即如果分割不准确，则虹膜识别效果就差，很可能造成误判，使识别算法失效。针对Canny[2]算法优良的边缘检测性能及虹膜边界的特点，本文采用了该算法，与Hough变换相结合，用于定位虹膜内外边界、分割上下眼睑，采用阀值法剔除睫毛。 2.1 虹膜内外边界的定位 虹膜的内边界即内边缘与瞳孔相交接的部分，外边界即外边缘与巩膜相交接的部分，均近似为圆形，因此定位虹膜内外边界就是要确定这两个拟合圆的圆心和半径。 2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (1)Canny边缘检测算子 边缘是图像的基本特征，保留了原始图像中相当重要的信息，而又使得总的数据减小了很多。准确提取边缘既能减少图像处理的信息量，又可重点描述物体的形态特征。传统的边缘检测算子如Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch和Laplacian 等算子都是局域窗口梯度算子，由于它们对噪声敏感，所以在处理实际图像中效果并不理想。1986年，Canny提出边缘检测算子应满足以下3个判断准则：信噪比准则；定位精度准则；单边缘响应准则，并由此推导出了最佳边缘检测算子--Canny算子。该算子具有定位精度高、单一边缘和检测效果好等优点。它主要分以下四步： ○1平滑图像 Canny边缘检测算子是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位精度之乘积的最优化逼近算子。选择合适的高斯低通滤波器来平滑原始的虹膜图像，既可以取得更加柔和的平滑效果，又不至于破坏图像中的边沿，同时还可以消除原始图像的高频噪声。Canny算法首先用二维高斯函数的一阶导数，对图像进行平滑，设二维高斯函数为：
国产高分辨率卫星影像自动化高精度处理----------卫星影像基于已有DOM/DEM自动化处理测试报告1、测试情况 1.1.数据情况 影像类型景数单景全色大小单景多光谱大小 高分一号31624Ｍ156Ｍ 天绘一号15976Ｍ137Ｍ资源1号02Ｃ7300Ｍ*2103Ｍ资源三号6 1.12Ｇ606Ｍ 1.2参考数据 参考DOM：影像分辨率为2米； 参考DEM：1：1万分幅DEM，格网间距为5米。 1.3机器性能 电脑工作站一台，其主要性能配置如下： CPU：Intel Xeon E5-269016核 RAM：128G 磁盘驱动器：Samsung SSD850
2 、作业流程 3、效率统计 3.1预处理 已有DEM和DOM预处理可在任务开展前，电脑全自动化进行预 处理，本次任务预处理1：10000分幅参考DEM2871，参考DOM40.5G，利用晚上时间（18小时）完成。 3.2自动定向纠正与融合处理 备注：以下时间全为计算机自动计算的时间，不需额外人工处理 影像类型全色影像自动定向与纠正全色与多光谱影像配准纠正与融合 高分一号4.5分钟/景（总共20景，7核 并行，90分钟完成） 1.2分钟/景（总共31景，12核并行， 37分钟完成） 天绘一号9分钟/景（总共9景，5核并 行，85分钟完成） 6分钟/景（总共15景，15核并行， 106分钟完成） 资源三号25分钟/景（总共5景，单核 处理，128分钟完成） 45分钟/景（总共5景，单核处理， 220分钟完成）
4、成果展示 4.1控制点分布情况 备注：因计算机保密要求，以下所有图片均为彩色打印再扫描得到的，色彩有些偏色。 图1高分一号全色影像基于底图匹配控制点分布情况 图2天绘全色影像基于底图匹配控制点分布情况
前言随着社会的发展，身份识别的重要性正日益显现，而传统的身份识别方式由于其固有的局限性已远远不能满足要求，钥匙、卡片和身份证等容易丢失和仿造，密码则容易遗忘，更为严重的是这些传统识别方式无法区分真正的拥有者和取得身份标识物的冒充者，一旦他人获得了这些身份标识物，就可以拥有相同的权力。在需求的驱动下，基于人脸、指纹、虹膜、手形、笔迹等生物特征的识别技术应运而生。 虹膜识别技术是近几年兴起的生物认证技术。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理特性、颜色和总的外观，是最可靠的人体生物终身身份标识。虹膜识别就是通过这种人体生物特征来识别人的身份。在包括指纹在内的所有生物特征识别技术中，虹膜识别是当前应用最为精确的一种。虹膜识别技术以其高精确度、非接触式采集、易于使用等优点得到了迅速发展，被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势，现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。 1.什么是虹膜 人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。 虹膜作为身份标识具有许多先天优势： 1) 唯一性，由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征，造就了虹膜模式的唯一性。英国剑桥大学John Daugman教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程，可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境的随机因素决定的，即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像之间也具有显著差异。虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。 2) 稳定性，虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。 3) 非接触，虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。 4) 便于信号处理，在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。 5) 防伪性好，虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。 2. 虹膜识别过程 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。 虹膜识别技术的过程一般来说分为：虹膜图像获取、图像预处理、特征提取和特征匹配四个步骤。
包头师范学院 本科学年论文 论文题目：高分辨率遥融图像融合方法比较院系：资源与环境学院 专业：地理信息系统 学号：0912430022 姓名：郭殿繁 指导教师：同丽嘎 撰写学年：2010 至2011 学年 二零一零年十二月
摘要：目前，遥感中高分辨率全色遥感影像和低空间分辨率的多光谱遥感影像融合是影像融合技术应用的主流。本文通过对遥感影像四种融合方法的研究，并且用呼和浩特市快鸟影像图像融合举例，加深对四种融合方法的理解和理论应用，最后通过截取呼和浩特市快鸟影像的原始多波段彩色影像和原始高分辨率全色波段影像的一部分进行四种融合方法来进行精度的比较，以ENVI4.7软件作为平台，最终得出，Gram-Schmidt变换效果最好，HSV变换融合效果最差。 关键词：图像融合；PCA变换；Gram-Schmidt变换；Brovey变换；HSV变换；精度比较 Abstract: At present, the remote sensing high resolution full-color remote sensing image and low spatial resolution multi-spectral remote sensing image fusion is image fusion technology application of mainstream. This article through to four kinds of remote sensing image fusion method with the principle and analysis, and in Hohhot, fast image image fusion for example, the bird to deepen the understanding of four fusion method and theory, and finally by intercepting the original image Hohhot fast bird multichannel color image and primitive high-resolution full-color band image on the part of four fusion method for precision compared to ENVI4.7 software as a platform to finally arrive, the best effect, Schmidt transform - the worst. Fusion result transformation HSV. Key words: image fusion, PCA transform; Schmidt transform; the - Brovey transform; HSV transform; Precision；
煤矿虹膜智能考勤系统解决方案 一、概述 煤矿井下考勤是煤矿安全生产管理的重要组成部分，它可以使企业管理者及时了解井下生产状况和人员组成，有效改进安全生产管理和劳动组织方式，提高安全生产效率的重要手段，同时，保证井下一旦发生灾害的时候，提供有效的救灾预案，使矿工在最短的时间内得到救护。煤矿井下考勤系统的智能化是实现对矿工下井信息采集、数据统计和信息查询过程的自动化，是实现矿山企业安全管理现代化的重要内容。 虹膜考勤系统是基于生物特征识别技术，是通过计算机利用人体所固有的特来进行个人识别身份。生理特征与生俱来，多为先天性的；行为特征则是习惯使然，多为后天性的。生理和行为特征统称为生物特征。常用的生物特征包括脸像、虹膜、指纹、掌纹、声音和笔迹等。与传统的身份识别手段相比，基于生物特征识别的身份识别技术具有以下优点：一是不易遗忘或丢失；二是防伪性能好，不易伪造或被盗；三是“随身携带”，随时随地可以使用。 在生物特征识别的众多技术中，虹膜识别技术具有一定的代表性。虹膜是盘状的薄膜，位于眼球的前方。虹膜的模式极为复杂，且每一个人各不相同，一个人的左眼和右眼或双胞胎的虹膜也不一样。人在两岁后虹膜模式终生保持不变。虹膜识别具有以下优点：一是识别精确度高，错误率小于百万分之一；二是稳定性好，两岁后虹膜终生不变，
受损害的可能性很小；三是采集方便，通过非接触采集，没有侵犯性。 二、技术特点 1虹膜识别原理 虹膜识别包括三个过程:图像采集，用于获取虹膜图像；特征提取，通过对虹膜图像的处理分析得到虹膜代码；比对，将所提取的虹膜代码与虹膜数据库的虹膜代码进行比对得出结果。上图是虹膜识别的原理图： 2技术特点 2.1先进性：当今科技发展非常迅速，如果安装的考勤（门禁）系统几年之内就被淘汰，甚至采用的技术在短期内就将被取代，这不仅是一种极大的浪费，而且也严重影响了使用方、设计方和实施方的声誉和形象。同时，届时再实施改造或升级也是管理和设计上的一个重大的失误。所以，本设计方案根据煤矿自身的特点，采用了目前世界上最先进的虹膜识别技术和射频技术应用于煤矿井下考勤系统中，不仅做到了技术上与世界同步，井下考勤更具科学性。 2.2科学性：目前，我国煤矿井下考勤系统有各种各样，应用了多种识别技术，它们有指纹系统、刷卡系统、射频卡系统、虹膜系统、面部图形识别系统等等。这些系统各自有各自的特点，射频技术识别速度快、可同时识别多人，系统造价低，但不能有效解决代替考勤的情况；
嵌入式虹膜识别器 产品特征 ?生物识别误识别率：单眼识别100万分之一以下,双眼识别10亿分之一以下 ?高速识别和注册：0.1秒识别时间，3秒注册时间 ?在不同人群中易用性保持业界最高性能 ?虹膜图像捕捉范围扩展4倍以上,更方便使用 ?舒适的镜面定位向导 ?智能的语音向导和光学引导提示 ?高互换兼容性 ?高环境适应性 ?高性能高速数字信号处理器DSP处理引擎 ?嵌入式平台架构，高稳定性和可靠性 ?在线软件版本更新,维护升级简单 ?网络化管理模式 ?高度竞争力的性价比 产品介绍 1.语音和灯光引导 在探测范围内（距虹膜识别器40cm内），语音与灯光提示自动运行，引导用户至合适的位置。 2.镜面定位向导 只需注视镜面中的双眼,左右任意一只眼睛或双眼与注册虹膜特征数据吻合，即可完成识别。 虹膜注册时，建议双眼注册并不要带眼镜或有其他遮挡物。虹膜识别时，带着眼镜（近视镜、太阳镜、隐型眼镜）也可以正常的进行识别。 3.识别时间约0.1秒 采用了我公司高性能高速DSP处理引擎和先进算法，提高了识别速度。比同类产品快约3-10倍。 人性化的非接触方式 在声光提示引导下对准识别镜、虹膜识别器即可捕捉虹膜数据，并进行识别。合适的捕捉距离为25cm～35cm,无需接触产品。轻松、健康。 识别镜可上下调整 通过角度调节把手调整角度到用户眼睛合适的位置，使虹膜识别更加顺利。 识别器最大管理10,000个用户 通过虹膜识别器管理软件，最多可管理10,000个用户的虹膜数据。
恶意破坏防护程序 当设备前盖打开或将设备从墙壁取下时，蜂鸣器鸣响并报警输出。在经过一定时间后，该虹膜识别器内的虹膜数据全部删除，防止数据外泄及篡改。 记录100，000件访问日志 虹膜识别器能够记录最多100,000件的日志。 日志项目：用户ID、时间,虹膜识别器编号,识别成功/失败事件。 事件时间检索，提高使用效率 根据指定的时间,用户ID或其他条件，检索筛选记录内容。 嵌入式网络平台架构 虹膜识别器可脱机单独工作,也可通过管理软件实现大规模网络化布署管理. 维护升级简单 支持在线软件版本更新,方便虹膜识别器软体的维护和升级 互换兼容性高 虹膜识别器稳定的互换兼容性,使用任何一台虹膜识别器注册的虹膜特征数据,都能在其它虹膜识别器上稳定识别 环境适应性高 虹膜识别器在各种实际应用环境下具有稳定识别的适应能力 产品应用
池河中学2017-2018学年度第一学期教学设计 年级8年级 科 目信息 技术 任课教师李瑞峰授课时间 1 课题图像的分辨率，图像的颜色深度授课类型新授 课标依据学习应用技能 ,提高信息素养,培养创新能力 《图像的分辨率，图像的颜色深度》属于初中信息技术课程第1章图形图像初步知识中的重要内容，本节课选用的教材是人民教育出版社出版的：《信息技术》八年级上册中的二节。主要是帮助学生掌握一些基本的概念，教会学生理解图像参数的方法。 教学目标知识与 技能 理解和掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念，并能理解二者对图像的影响。 过程与 方法 通过自学和讲解二个参数的特点，理解它们之间的联系与区别。 情感态 度与价 值观 激发并保持利用信息技术不断学习和探索的热情，形成积极主动地学习和使用信息技术、参与信息技术的 活动。 教学重点难点教学 重点 全面掌握图像的分辨率，图像的颜色深度概念。 编号：8.1.2
教学 难点 掌握图像的颜色深度。 教学过程设计 师生活动设计意图回想上节课的内容，我们学习了位图和矢量图， 在学习过程中我们也提到了像素，分辨率等概念， 今天我们要加深这几个概念的了解。 在照像机的参数中。像素是描述的数码相机的 主要参数，引出分辨率的概念。 任务一，阅读自学课本第二课，初步了解像素 和深度概念。 布置探究任务二，按课本要求查看图像素材文 件像素、存储容量、颜色位数。查看过程中理解分 辨率和文件大小及像素等概念。 发放相关知识材料教师对照讲解让学生理解分 辨率和像素的关系。 阶段性小结。图像分辨率则是单位英寸中所包 含的像素点数，辨率是图片清晰程度的标志。 显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类 利用电脑的显示属性设置来自主探究“位深度” 的概念。 任务三，动手调整计算机的显示参数 教师提示：右键，分辨率，高级设置 阶段性小结 复习巩固旧 知识，引出 新知识。 以任务为驱 动开展教学 激发学生兴 趣；引导学 生发现问 题，并学会 分析问题。 学生动手进行 操作，在操作 中体会理解概 念
摘 要 本文是以TM320VC5402 DSP 为核心的虹膜识别系统的硬件设计 ,提出了一种由FPGA 、 OV5017 与 TMS320VC5402 组成的DSP 应用硬件平台 ,并详细介绍了系统的设计方案和关键硬件的结构设计以及软件设计方法。 关键词: DSP 虹膜识别 TM320VC5402 1 概述 在高度信息化的现代社会, 信息安全问题日益受到人们的关注。近年来兴起的生物特征识别技术具有很好的可靠性，虹膜识别技术是一种最新的生物识别技术 ,它以虹膜识别算法为基础 ,可达到优异的识别准确度 ,即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据库中 ,出现认假和拒假的可能性也很小。由于虹膜识别技术所具有的高精度使它被广泛应用于各识别领域。本系统使用的核心处理器是德州仪器公司 ( TI) 的TMS320VC5402(以下简称 C5402) ,该芯片为一款性价比较高的定点数字信号处理器(DSP) 。它采用先进的修正哈佛(Harvard)结构体系 ,片内共有 8条总线、 CPU 、 片内存储器和外围电路等硬件 ,加上高度专业化的指令系统 ,使其具有功耗小、 高度并行等特点。下面着重讨论基于该芯片的系统设计。 2 硬件设计 2.1 系统硬件结构 本 系 统 由 C5402、CCD 、 Flash 存储器、 SRAM 等芯片组成 ,如图 1 所示。 图1 系统硬件框图 FLASH 存储器AT29LV020 SDRAM 存储器 K4556132E CF 卡 EMIF TMS320VC5402 VP2 VP0 VDD CCD A/D 转换器TVP5145 CPLD MAX3000 LCD 显示器 电源 TPS3307
虹膜识别镜头自动调焦控制方案要求 1、虹膜设备应用前景： 传统指纹识别技术自身缺陷如指纹物理性损伤、易仿制、接触式感染等其在实际应用中与用户需求的种种不相适应已越来越多地突显出来。 虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。世界许多国家的机场在出入境管理、公司考勤、互联网身份认证、考场考生信息核对，公安局或监狱公民信息安全管理等程序中已采用了虹膜识别技术,相对于虹膜识别具有更安全、稳定可靠、非接触等优点。 目前近距离虹膜识别设备，采用静态识别，如下图虹膜考勤设备，镜头无自动调焦功能，当人眼不在标准取样距离范围内时，成像不清晰，系统无法识别虹膜，下图装置镜头处装支架视筒做距离定位，需人为俯身眼睛靠近视筒采集虹膜数据进行系统识别，给该设备的使用带来不便。 2、控制要求： 初步设想： 1、采用自动调焦镜头但成本较高。 2、做一套目标物体距离感应系统，当人站在设备前3-4米处跟据感应系统反馈信号用北京优爱宝UIrobot驱动器控制步进电机前轴加齿轮带动镜头手动调焦圈进行自动调焦直到镜头能够清晰采集虹膜图样如下图 镜头调焦圈 电机 齿轮
一种基于图像处理的自动调焦系统 一种基于图像处理的自动调焦方法，应用该方法设计一种虹膜图像自动采集系统。该系统利用虹膜区域的平均对比度作为是否对焦准确的判据，并以此为反馈控制执行机构进行实时对焦。实验证明该系统自动调焦精确，采集到的虹膜图像清晰，符合使用要求；并且调焦机构简单，整个系统控制易于实现。在摄影摄像技术中，调焦是保证感光介质所记录的影像取得清晰效果的关键步骤。调焦机构就是用来调节摄像镜头和感光介质之间的距离，使得像平面落在感光介质的表面。目前，常用的自动照相机、摄像机和数码相机中多采用自动调焦，即根据被摄目标的距离，由集成电路指使镜头前后移动到相应的位置上，从而使被摄目标自动清晰成像。自动调焦技术从20世纪70年代后期发展起来，到现在已经日臻成熟并取得了广泛应用，从而使摄像、摄影设备的自动化功能更加完善。 1 自动调焦的几种主要方式 从基本原理来说，自动调焦可以分成两大类：一类是基于镜头与被摄目标之间距离测量的测距方法，另一类是基于调焦屏上成像清晰的聚焦检测方法。
西北工业大学 得分： 学号 ___________________________ 姓名 ___________________________ 考试课程 ___________________________ 考试日期 ___________________________
图像检索与数据库 近年来, 由于现代电子技术的发展，文字情报与文字情报一样，也能够经过数字化处理制成数据库用于计算机检索。本文便是对图像数据库及其检索的初步探讨。 1、图像数据库 1.1 图像数据库的类型 数据库一般分为文献参考数据库和源数据库。前者本身并不直接提供用户所需情报, 而是起着一种指示、介绍、牵线搭桥的作用；后者提供的是可供用户直接使用的一次情报。显然图像数据库属于后一类型。目前的图像数据库按照图像情报类型可分为三类, 即图形数据库、照片数据库、绘画图案数据库。 图形数据库大多应用于自然科学、工程技术领域, 收录的是用线条来表达概念的图形资料，包括设计图、配线图、住宅草图; 地图( 如地形图、地势图、道路地图、住宅地图、指路图；天气图等）。 照片数据库在图像数据库中占有主要地位, 广泛应用于社会, 人文科学和自然科学，工程技术各领域。收录的主要内容有：报纸照片； X光片、C T 等医用诊断图；幻灯片；卫星照片、宇航照片等观测图;；资料照片、肖像、记录照片；商品广告用赠礼照片等等。日本摄影研究中心的Photo Disc Library System 光盘数据库便属此类, 它收录了日本著名摄影家的5 万多幅彩色照片, 极富观赏性。 绘画·图案数据库数量也在逐年增多, 涉及的专业领域较多。该类数据库一般收录绘画、插图、图案、CAD 、注册商标、公共设施
虹膜识别技术综述 ——生物认证技术 姓名： 班级： 专业： 教师：
【引言】 生物认证技术又称为生物识别技术，是通过计算机利用人体所固有的生理特征或行为特征来进行个人身份鉴定。这是我们已经熟知的概念，然而，生物认证技术是一个很广泛的学术研究范围，我们需要深入了解的则是其下的各个研究分支，而其中的虹膜识别技术则是非常重要的一个分支，同时这种技术也是应用非常广泛的生物认证与识别技术之一 【知识简介】 首先，我们来了解一下虹膜—— 人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息，占据65%。外观上看，由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜的形成由遗传基因决定，人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色和总的外观。另一方面，要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险。虹膜的高度独特性、稳定性及不可更改的特点，是虹膜可用作身份鉴别的物质基础。 在包括指纹在内的所有生物识别技术中，虹膜识别技术可以说是当前应用最为方便和精确的一种技术。它被广泛认为是二十一世纪最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点。这种趋势已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来，市场应用前景非常广阔。
【个人理解】 虹膜其实和我们人体的指纹一样，具有高度的“特异性”，这是作为“认”的根本与基础，同时它也同样具有良好的“稳定性”，这就意味着它具有防伪性，它奠定了“证”的可靠性! 许多资料包括刚才的简介中都提到这样类似的话“要改变虹膜外观，需要非常精细的外科手术，而且要冒着视力损伤的危险”。在我看来，其实这就是一种高度可信的“防伪性能”，因为特别是在一般商业用途中，伪造（或者称之为“修改”）虹膜的代价可能远远高于骗取识别系统的信任所带来的利益，换句话说这就是“得不偿失”！ 虽然我们可能对指纹识别更为熟悉一些，但是实质上虹膜识别的精确性丝毫不逊于指纹识别！——根据各种资料的介绍，我得到了这样一种认知：“虹膜结构是非常复杂而精细的”，对于在鲜活人体上的虹膜与虹膜之间而言，它们的区别可以说是非常大的（超过了指纹间特征点的区别程度），就像一个完全独立于其他任何事物的精细工艺品，要“确认”它非常容易，同时要发现“雷同”的却基本是不可能的！在我看来，这就是虹膜可以作为真正识别身份的生物特征并且这种识别技术应用越来越广泛，实用性与适用性越来越强的原因！
人脸识别行业分析 2019-05-06 人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。本文主要跟大家分析一下人脸识别这个行业，enjoy~ 一、人脸识别概况 生物识别，是指依靠人体的身体特征来进行身份验证的识别技术，目前较为主流的识别技术有：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、语音识别等四类。 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。通常采用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸识别预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 人脸识别与其它生物识别技术相比，优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强，采集成本较低，但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制，且接触性、侵扰性较强，人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低；虹膜识别最精准，但是采集成本非常高，识别效率较低，接触性、侵扰性也较强，人脸识别与其相比，采集成本低、识别效率高；语音识别采集成本低，但语音具有可变性，人脸识别与其相比，识别效率高。 人脸识别技术原理简单来讲主要是三大步骤：
一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库； 二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像； 三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。 根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。 需要考虑图像大小，图像分辨率，光照环境，模糊程度，遮挡程度，采集角度。 人脸图像的采集有两种途径，分别是：人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统，系统会自动完成个人脸图像的采集工作；后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。 人脸图像的预处理是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等处理来使得该人脸图像符合人脸图像特征提取的标准要求。 目前主要有三种图像预处理手段，即灰度调整、图像滤波、图像尺寸归一化。其中灰度调整是对地点、设备、光照等造成的图像质量差异进行处理，图像滤波是对噪声造成的图像质量差异进行降噪处理，图像尺寸归一化是针对图像像素大小不同进行尺寸处理。 2. 人脸检测 在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后
本实例主要介绍如何将图片存入数据库。将图片存入数据库,首先要在数据库中建立一张表,将存储图片的字段类型设为Image类型,用FileStream类、BinaryReader把图片读成字节的形式,赋给一个字节数组,然后用ADO.SqlCommand对象的ExecuteNonQuery()方法来把数据保存到数据库中。主要代码如下： private void button1_Click(object sender, EventArgs e) { openFileDialog1.Filter = "*jpg|*.JPG|*.GIF|*.GIF|*.BMP|*.BMP"; if(openFileDialog1.ShowDialog()==DialogResult.OK) { string fullpath =openFileDialog1.FileName;//文件路径 FileStream fs = new FileStream(fullpath, FileMode.Open); byte[] imagebytes =new byte[fs.Length]; BinaryReader br = new BinaryReader(fs); imagebytes = br.ReadBytes(Convert.ToInt32(fs.Length)); //打开数据库 SqlConnection con = new SqlConnection("server=(local);uid=sa;pwd=;database=db_05"); con.Open(); SqlCommand com = new SqlCommand("insert into tb_08 values(@ImageList)",con); com.Parameters.Add("ImageList", SqlDbType.Image); com.Parameters["ImageList"].Value = imagebytes; com.ExecuteNonQuery(); con.Close(); }
华侨大学厦门工学院《信息安全技术》课程论文 题目：虹膜识别技术的研究与应用 专业、班级：通信工程X班 学生姓名：XXX 学号：120230XXXX 指导教师：XXX 分数: 2015 年XX月XX 日
《虹膜识别技术的研究与应用》 摘要 本文介绍了当前最有发展前景的生物特征识别技术，即虹膜识别技术，详细介绍了虹膜识别的主要步骤，虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。最后，针对虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向及应用前景。 关键词：虹膜识别；身份鉴别；生物特征 1.识别技术的简介 身份是指从行政法律或经济社会方面确定个人的地位或权利。身份识别就是验证个人的真伪，以防范冒名顶替者的违法犯罪活动。目前，身份识别主要靠各种证件(如身份证、智能卡等)、个人识别码(如口令、密码等)及生物特征识别。由于证件容易被剽窃、转移或丢失，识别码容易被忘记、破解，所以生物特征识别是目前最为方便与安全的识别技术。它不需要随身携带任何证件，记住任何密码，是一种方便、快捷、可靠的识别方法。生物特征识别是通过人体所固有的生理特征或行为特征对个人身份进行鉴定的技术。常见的生物特征有指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸形、声音、笔迹、DNA、人体气味等。其中，虹膜识别是一种重要的个人身份识别手段。 眼睛中心为瞳孔部分，虹膜位于巩膜和瞳孔之间，包含了最丰富的纹理信息。外观上看，虹膜由许多腺窝、皱褶、色素斑等构成，是人体中最独特的结构之一。虹膜作为身份标识具有许多先天优势。第一，唯一性，由于虹膜图像存在着许多
随机分布的细节特征，造就了虹膜模式的唯一性。英国剑桥大学John Daugman 教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有244个独立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特。实际上用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程，可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。并且虹膜细节特征主要是由胚胎发育环境的随机因素决定的，即使克隆人、双胞胎、同一人左右眼的虹膜图像之间也具有显著差异。虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。英国国家物理实验室的测试结果表明：虹膜识别是各种生物特征识别方法中错误率最低的。第二，稳定性，虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育，到第8个月虹膜的主要纹理结构已经成形。除非经历危及眼睛的外科手术，此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用，发育完全的虹膜不易受到外界的伤害。第三，非接触，虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。第四，便于信号处理，在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。第五，防伪性好，虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。 2.虹膜识别技术的原理 2.1 虹膜识别的过程 虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份，其核心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和匹配，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别的主要步骤包括虹膜图像的获取、预处理、特征提取与编码和分类。 2.2 虹膜图像获取 虹膜图像获取是指使用特定的数字摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将
技术创新 《微计算机信息》2012年第28卷第10期 120元/年邮局订阅号：82-946 《现场总线技术应用200例》 管控一体化 基于灰度特征的虹膜图像质量评价方法 A Quality Evaluation Method of Iris Images Based on Gradation Feature (长沙理工大学) 罗晓庆周响金 LUO Xiao-qing ZHOU Xiang-jin 摘要:在虹膜识别系统中,图像质量对识别效果具有关键性的影响。针对虹膜图像采集过程中可能出现的失焦、运动模糊等 问题,本文提出了一种基于灰度特征的虹膜图像质量评价方法。该方法以虹膜图像的灰度分布特征为基础,提炼出虹膜完整性、虹膜可见度和虹膜清晰度三个指标,进而建立一个虹膜图像质量评价模型。实验结果表明,该方法能够快速有效地鉴定虹膜图像的质量水平。 关键词:质量评价;虹膜图像;灰度特征中图分类号:TP391文献标识码:A Abstract:The quality of iris image has a critical impact on recognition effectiveness in iris recognition systems.Targeting the prob -lems,such as defocus and motion blur,in the process of capturing iris images,this paper proposes a fast and effective method of e -valuating iris image quality.The method builds an iris image quality evaluation model by extracting 3indices,namely,iris integrality,iris visibility and iris definition,based on the gradation distribution feature of the iris image.The experimental results indicate that this method can identify the quality of iris images quickly and effectively.Key words:Quality Assessment;Iris Image;Gradation Feature 文章编号:1008-0570(2012)10-0258-03 1引言 虹膜识别是近年发展起来的一种新型生物特征识别方法。与指纹识别、人脸识别和语音识别等其它生物特征识别方法相比,虹膜识别在准确性、唯一性、稳定性、可采集性和非侵犯性等方面具有更强的优势。在实际应用中,虹膜识别系统的识别效果与采集的图像质量密切相关。虹膜图像在采集过程中往往容易出现运动模糊、失焦、眼睑遮挡等异常情况,这些情况将会使得虹膜识别系统难以做出准确的判断,严重影响识别效果。为了提高识别准确率,当采集到一幅虹膜图像后,需要对虹膜图像进行质量评价,检验虹膜图像是否合格,以筛选掉采集效果不佳的图像,保证后续操作的顺利进行。 目前,已有不少工作研究虹膜识别中的图像质量评价方法。Daugman 通过计算虹膜图像二维傅里叶频谱中的高频段能量来评估虹膜图像的清晰程度。Ma 等将虹膜图像的二维傅里叶频谱划分为高、中、低频段后,用虹膜区域总的频谱能量来区分未遮挡和严重遮挡的虹膜图像,用中频段能量与其他频率能量的比值来区分清晰和模糊的虹膜图像。陆旭光等提出基于视觉感兴趣区的图像质量评价方法,该方法通过分析影响视觉兴趣性的亮度、灰度、面积等因素,得出不同区域的兴趣性加权系数,对客观图像质量进行评价。文献4提出对虹膜图像空间滤波后,分别使用傅里叶频谱高频、垂直高频能量来评估离焦模糊和运动模糊程度,用虹膜区域的平均灰度值来判断虹膜是否存在遮挡。文献5提出对虹膜图像进行二级小波分解后,计算小波系数的方差来区分清晰和模糊图像,用高频子带图像中小于某灰度阈值的像素个数来估计虹膜遮挡程度。文献6提出对虹膜图像进行小波包分解,选取高频分量分布最集中的子频带能量来评估虹膜纹理的清晰程度。 上述评价方法主要针对眼部图像的整体质量,从图像频谱信息中提取反映图像质量的特征向量,但忽略了虹膜图像部分本身的结构和纹理特征,使得评价效果不够准确,耗时太长。针对虹膜识别系统需要预先鉴定图像质量的需求,本文提出一种快速有效的质量评价方法。该方法以虹膜完整性、虹膜可见度和虹膜清晰度三个度量指标为基础,建立一个虹膜图像质量评价模型。 2虹膜图像质量评价模型 采集过程中通常出现的异常情况在虹膜图像中主要体现为如下质量问题:(1)因采集虹膜图像时,瞳孔偏离到边缘位置而导致虹膜区域不完整;(2)由于用户眨眼或未充分睁开眼睛而导致拍摄的虹膜区域太小;(3)在采集过程中,由于用户移动或对焦不准确而导致虹膜图像模糊。根据这些问题,本文用虹膜完整性、虹膜可见度和虹膜清晰度三个指标,来度量虹膜图像的质量水平。虹膜完整性是指在图像中虹膜部分是否完整;虹膜可见度是指有效虹膜区域在图像中所占的比重;虹膜清晰度是图像的清晰程度。 采集一幅虹膜图像,首先必须保证虹膜在图像内,确保虹膜完整性。其次判断虹膜可见度和虹膜清晰度,两者都应该有一个最小的阈值,并且两者之和应该达到一个较大的阈值。当所有条件满足时,则认为这是一幅合格的图像。因此,虹膜图像的质量 评价模型可设计为图1所示。 同时,虹膜图像的综合质量水平表达式如式(1)所示。 (1) 其中:S 代表虹膜图像综合质量指标,B 是虹膜涵盖度指标, 罗晓庆:硕士研究生 258--
基于 UWB 的人员精确定位系统 解决方案 2019 年12 月
一、系统介绍 “矿山安全避险六大系统”中人员定位系统解决方案是人员的硬件设备和配套软件平台，其主要特点是将目前国际上最先进的UWB定位技术及数据采集、无线通讯功能集成到同一个分站设备中，实现了人员定位、通讯联络两网合一，同时通过光纤统一传输至数据中心，后台软件将所有数据分别解析成各个系统能识别的数据并由各个子系统呈现，实现矿山井下高精度定位、无线网络覆盖，为监管单位及企业了解、管理和调度井下的人员、设备及资源提供了可视化操作界面、强大的数据支撑、分析管理和预警处理平台。为加强日常生产调度、安全监管与应急救援等，保证矿井安全生产和提高工作效率，煤矿井下应安装一套人员定位管理系统。以实时了解井下作业人员的流动情况、了解当前井下人员的准确数量及分布情况。另外，作为矿井人员考勤系统，统计与考核下井人员的出勤情况，并能生成相关报表，供管理使用。 1.1、定位技术发展历程 定位技术用于获取点空间信息或监测其变化，并辅助地理信息系统用于空间 数据的显示、分析和处理。 定位技术应用于矿山行业已经经历了 3 次重大的发展，分别如下： 1）基于 RFID 的考勤技术：该项定位技术在工矿行业早期市场占有率较大，但受技术体制的限制，仅仅能实现特定区域的“出入”考勤功能。 2）基于 ZigBee/Wi-Fi 场强式的区域定位技术：该项定位技术能实现一定范围及一定精度的定位，但因为无线射频信号的场强大小易受环境、巷道条件、遮挡以及设备的一致性等因素影响，造成了分站接收的标识卡场强值误差较大，所以定位精度较差，实际使用效果一般。 3）基于 UWB 的飞行时间的精确定位技术：采用基于时间测量机制的定位算法，测量精度将达到 1cm，而实际使用中，由于前端多路径到达波检测、时间偏差等原因影响，误差可以控制在 20cm 左右；在测量距离上，只要信号到达，就可以利用信号测距，考虑井下设备发射功耗限制，一般覆盖半径设计为 200m 左右。