虹膜识别技术：原理及应用
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概括
生物识别是目前最方便、最安全的识别技术。它不需要携带任何证书或记住任何密码。是一种方便、快捷、可靠的鉴别方法。生物特征识别是一种通过个体固有的生理或行为特征来识别个体的技术。常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸型、声音、笔迹和DNA。
虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生的感知识别技术，非常神秘但又比较常见。我们经常在科幻小说中看到它，甚至在我们的日常生活中也可能遇到它。虹膜识别技术号称是目前最准确、最不假的感知识别技术，更增添了它的神秘感。
目录
Ⅰ 什么是鸢尾花？
二、鸢尾花的特征
2.1 唯一性
2.2 稳定性
2.3 防伪性
2.4 非接触
2.5 方便的信号处理
三、虹膜识别技术原理
3.1 虹膜图像采集
3.2 图像预处理
3.3 特征提取
3.4 特征匹配
四、虹膜识别技术应用领域
4.1 电力/核电/军事领域
4.2 行业/企业/机构领域
4.3 监狱/看守所/反恐/公安领域
4.4 新农合/城乡养老保险/医疗保健/疾控/违禁药品/病毒实验室领域
4.5 金融/银行/税务领域
4.6 民航/机场/海关/港口场
五、常见问题
Ⅰ 什么是鸢尾花？
人眼的外观由巩膜、虹膜和瞳孔组成。巩膜是眼球外围的白色部分，眼睛的中心是瞳孔部分。虹膜位于巩膜和瞳孔之间，含有最丰富的纹理信息。显然，虹膜是人体中最独特的结构之一，由许多腺窝、褶皱和色素斑组成。
在脊椎动物眼球的角膜和晶状体之间，球状和有色的膜是血管膜的一部分，其中心是瞳孔。虹膜前部覆盖有一层内皮；中间层是疏松结缔组织，富含血管和色素细胞。不同的色素含量可使虹膜呈现不同的颜色，虹膜无色素时呈蓝色；色素由少到多时，虹膜可呈灰色、棕色至棕黑色。
虹膜后有两层色素上皮，其内部上皮分化为平滑肌。由内向外呈放射状排列的肌纤维称为瞳孔张开肌。瞳孔受交感神经支配，瞳孔扩大，肌纤维在瞳孔边缘呈圆形排列，称为瞳孔括约肌。受副交感神经支配，瞳孔缩小。
二、鸢尾花的特征
2.1 唯一性
每个虹膜所包含的信息是不同的，相同虹膜组织的可能性远低于其他组织。英国剑桥大学 John Daugman 教授提出的虹膜相位特征证
实虹膜图像具有244 个独立的自由度，即每平方毫米的平均信息量为3.2 位。
虹膜纤维组织的细节复杂而丰富，其形成与胚胎发生过程中组织局部的理化条件有关。它具有很大的随机性。即使是克隆技术也无法复制虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理也会不同。国家物理实验室的测试结果表明，在所有生物特征识别方法中，虹膜识别的错误率最低。
2.2 稳定性
虹膜从胚胎期的第三个月开始发育，到第八个月，虹膜的主要纹理结构已经形成。除非经历过危及眼睛的手术，否则虹膜几乎在余生中都将保持不变。由于角膜的保护作用，发达的虹膜不易受到外界的伤害。
2.3 防伪性
虹膜是人眼可见的部分。虹膜受巩膜保护，具有很强的生物活性。例如，瞳孔的大小随着光强的变化而变化；看物体时有一个无意识的调整过程；每秒无意识的瞳孔放大十次以上；当人脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织与人体分离时，虹膜组织完全萎缩，瞳孔扩大。这些生物活动与人类的生命现象是共生的，因此无法用照片、视频或尸体的虹膜来代替活体虹膜图像，这就保证了生理组织的真实性。
2.4 非接触
虹膜是一种外部可见的内部器官，可以在不依赖采集设备的情况下获得合格的虹膜图像。该识别方法比指纹、手形等需要接触感知的生物特征更清洁、更健康，并且不会降低成像设备的性能，也不会影响他人的识别。
2.5 方便的信号处理
在眼睛图像中，与虹膜相邻的区域是瞳孔和巩膜。这两者与虹膜区域之间存在明显的灰度变化，区域的两个边界都接近圆形，因此虹膜区域易于拟合、分割和归一化。虹膜结构有利于具有平移、缩放和旋转不变性的模式表示。
唯一性、稳定性和防伪性是二维码、RFID等其他感知识别技术无法比拟的。此外，虹膜作为人类唯一可以从外部直接观察到的内部组织，包含着丰富的信息。虹膜识别已经成为一种非常重要的环境感知识别技术，尤其是对于高保密要求的识别技术。
Ⅲ虹膜识别技术的原理
虹膜识别通过比较虹膜图像特征之间的相似性来确定人的身份。虹膜识别的核心是利用模式识别和图像处理方法对人眼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采集、预处理、特征提取、编码和分类。
3.1 虹膜图像采集
虹膜图像采集是指利用特定的数码相机设备对整个人眼进行拍照，将捕捉到的图像通过图像采集卡传输到计算机进行存储。虹膜图像的获取是虹膜识别的第一步，也是困难的一步。它需要光学、机械和电气技术的综合应用。
由于人眼的面积较小，如果要满足识别算法对图像分辨率的要求，就必须提高光学系统的放大倍数，从而导致虹膜成像的景深变小。因此，现有的虹膜识别系统要求用户停在合适的位置，同时眼睛盯着镜头（Stop and Stare）。此外，东方虹膜颜色较深，无法用普通相机
拍摄可识别的虹膜图像。不同于人脸图像和步态等生物特征的图像采集，虹膜图像采集需要设计合理的光学系统，配备必要的光源和电子控制单元。
3.2 图像预处理
图像预处理是指由于捕获的人眼图像包含大量冗余信息，在清晰度等方面不能满足要求，需要进行图像平滑、边缘检测、图像分离等预处理操作。
虹膜图像预处理的过程通常包括虹膜定位、虹膜图像归一化和图像增强。
· 虹膜定位
一般认为虹膜的内外边界可以用圆形近似拟合。内圈代表虹膜和瞳孔的分界线，外圈代表虹膜和巩膜的分界线，但这两个圆不是同心圆。
通常，虹膜靠近上下眼睑的部分总是被眼睑覆盖，因此需要检测虹膜与上下眼睑的边界，从而准确确定虹膜的有效面积。虹膜与上下眼睑之间的边界可以用两度曲线表示。虹膜定位的目的是确定这两个圆和两个度数曲线在图像中的位置。常用的定位方法大致可以分为两类：一类是边缘检测与霍夫变换的结合；另一种是基于边缘搜索的方法。
