虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍

专访眼神科技CEO周军：⽣物识别的未来是⼈脸、虹膜、指纹多模态技术融合发展“这个世界对AI⾏业的理解还很模糊，⾏业还很弱⼩，像⼩嫩芽刚刚冒出来。

去找欣赏你的⼈，欣赏AI⾏业的⼈，相信这个东西能带来价值的⼈。

”周军说，他深吸了⼀⼝烟，缓缓吐出。

周军此前很少接受媒体采访，属于笔者常见的传统企业转型类的BOSS：实⼲能⼒强，对纯互联⽹公司善于玩品牌的路数不苟同。

1997年创办天诚盛业，2016年成⽴眼神科技集团，周军已在⼈⼯智能、⽣物识别领域深耕20余年。

眼神科技是国内⽐较少见的同时切⼊指纹、⼈脸和虹膜领域的公司，提供端到端的多模态⽣物识别解决⽅案，公司关注并已有实际案例的应⽤领域包括⾦融、安防反恐、智慧校园和智慧社区等，其中银⾏业务是核⼼业务，占总业务的50%，银⾏渠道的市场占有率也近60%。

团队⽅⾯，眼神科技现有⼈员300多名，⼤部分是研发⼈员。

北京100多⼈，雄安、深圳、济南、长春、沈阳、郑州等地的研发中⼼、⼦公司共有200多⼈。

2017年10⽉，眼神科技完成A轮融资1亿元，周军表⽰，⽬前A+轮正在启动，主要考虑战略投资。

⽣物识别领域20余年风⾬兼程，踩着⽆数创业“⼫体”才活下来眼神科技是⼀家拥有20年积累的⽣物识别公司，获得国家技术发明奖⼆等奖，也是⾏业⾥⾯唯⼀⼀家获得此奖的企业。

20年风⾬兼程，背后是周军和团队的不懈奋⽃。

眼神科技发展历程周军1993年⼤学毕业后分配到⼈民银⾏⼭东省分⾏⼯作。

直到现在央⾏都是很多⼈羡慕的⼯作单位，但他属于“天⽣就必须搞⾃⼰喜欢的东西”那⼀类⼈。

“天⽣喜欢做⾃⼰喜欢做的事情，做⾃⼰喜欢的客户，不喜欢的坚决不做。

要找⼀些优质的客户，打仗不要墨迹，打的下就打，打不下就⾛⼈，选择投缘的客户。

”周军说。

周军1995年年初开始筹划创业。

1997年成⽴公司，1998年从研发指纹识别技术开始，并尝试应⽤于⾦融领域。

那时的指纹还是⼀个很新的技术，对于原本就很谨慎的银⾏客户来说，说服他们买单并不容易。

生物识别技术新应用层出不穷据悉，生物特征识别技术涉及内容广泛，包括指纹、掌形、人脸、虹膜、颈脉、DNA、书写、语音、步态等多种识别方式。

与传统识别方式不同，生物特征识别是利用人类自身的个体特性来进行身份识别。

经过多年发展，国内外生物识别技术已逐渐成熟，各种基于生物特征识别技术的软硬件产品以及行业应用的解决方案频出，并在金融、电信信息安全、电子商务、电子政务等领域得到了广泛应用。

然而分析人士指出，目前国内的应用领域还主要集中在指纹识别、人脸识别、公共安全等几个子领域，未来需要进一步向其他领域延伸扩展。

生物识别特征介绍目前，常用的生物特征识别技术所用的生物特征有基于生理特征的如人脸、指纹、虹膜，也有基于行为特征的如笔迹、声音等。

下面就这些常见的生物特征识别技术的特点及其发展趋势作一简单介绍。

人脸识别：人脸识别作为一种基于生理特征的身份认证技术，与目前广泛应用的以密码、IC卡为媒介的传统身份认证技术相比，具有不易伪造、不易窃取、不会遗忘的特点；而人脸识别与指纹、虹膜、掌纹识别等生理特征识别技术相比，具有非侵犯性、采集方便等特点。

因而人脸识别是一种非常自然、友好的生物特征识别认证技术。

人脸识别技术包括图像或视频中进行人脸检测、从检测出的人脸中定位眼睛位置、然后提取人脸特征、最后进行人脸比对等一系列相关的技术。

指纹识别：指纹识别技术是指通过比较不同人指纹中的特征点不同来区分不同人的身份。

指纹识别技术通常由三个部分组成：对指纹图像进行预处理；提取特征值，并形成特征值模板；指纹特征值比对。

指纹图像预处理的目的是为了减少噪声干扰的影响，以便有效提取指纹特征值。

常用的预处理方法有图像增强、图像平滑、二值化、图像细化等。

虹膜识别：虹膜相对而言是一个较新的生物特征。

1983年，Flom与Safir申请了虹膜识别专利保护，使得虹膜识别方面的研究很少。

1993年，Daugman发表了关于虹膜自动识别算法的开创性工作，奠定了世界上首个商业虹膜自动识别系统的基础。

红外图像中瞳孔定位算法佚名【摘要】文中提出了一种改进的红外图像中瞳孔定位算法.在红外暗瞳图像中,首先用阈值分割获得候选瞳孔区域,通过形态学运算、团块筛选获得瞳孔区域,对该区域进行边缘检测、斑点去除和椭圆拟合等处理,精确定位瞳孔.实验结果表明,该算法能够很好的克服反射光斑、睫毛及阴影等干扰问题,保证较高的正确率.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)001【总页数】5页(P189-193)【关键词】瞳孔定位;阈值分割;椭圆拟合;形态学【正文语种】中文【中图分类】TP301.6瞳孔定位在视线追踪、虹膜识别、医疗诊断中有着重要的作用。

在视线追踪中，可以根据瞳孔的运动状态判断视线方向或落点，进而可以获知人的心理活动；在虹膜识别中，通过瞳孔定位来提取虹膜区域，进而可以进行特征提取；在医疗方面，可以通过监测瞳孔情况判断一个人的精神状况。

总而言之，瞳孔定位具有很大的研究价值[1-2]。

目前比较实用的瞳孔定位算法主要有Hough变换法、梯度向量法、椭圆拟合法、对称变换法和微积分法。

1）Hough变换是常用的瞳孔定位方法，该方法在时间和空间消耗都非常大，无法满足实时性[3]。

2）梯度向量法速度较快，适合于分辨率较低，光照随机场景，容易受光斑、图像模糊等干扰，定位的鲁棒性不高。

3）椭圆拟合法速度快，但抗干扰性差，定位精度一般；4）对称变换法能够适应头部姿势的变化，但计算复杂度高、计算量大，不适合实时视线追踪系统。

5）微积分法定位结果精度较高，但速度较慢，图像质量要求较高[4]。

文中对椭圆拟合法进行了深入研究，针对其容易受到噪声干扰和鲁棒性差的问题，提出一种改进的适合于红外图像的瞳孔定位算法，通过形态学运算、斑点干扰去除等提高算法的抗干扰性。

1 椭圆拟合法该方法首先用边缘检测或射线发散法获得瞳孔的边缘点[5]，然后用椭圆拟合这些边缘点，将椭圆的中心作为瞳孔的中心。

图1是射线发散线法示意图，用射线发散法搜索瞳孔边界点时，先粗略定位瞳孔中心，其后由该中心向四周发出射线，当射线遇梯度较大的点时停止前进，将该点确定为边缘点。

一种基于相位一致性的虹膜识别方法作者：王恩东来源：《现代电子技术》2010年第10期摘要:由于虹膜具有惟一性、稳定性、不可更改性等优点,虹膜识别已经成为生物特征身份识别领域中的研究热点。

为了简化特征提取方法并提高虹膜识别的准确性,提出一种基于相位一致性的虹膜识别方法。

该方法利用相位一致性所具有的较强特征检测能力,提取虹膜纹理的边缘点标记纹理的位置信息,将位置特征作为虹膜纹理的可区分性特征实现虹膜识别。

在CASIA-IrisV3-Interval图像库上进行实验的结果证明,该方法是可行的,也是有效的,并且具有较高的识别准确性。

关键词:生物特征身份识别; 虹膜识别; 相位一致性; 特征提取; 模式匹配中图分类号:TP391.41 文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)10-0093-03Iris Recognition Method Based on Phase CongruencyWANG En-dong(Shenyang Institute of Chemical Technology, Shenyang 110142, China)Abstract:Iris recognition has become a research hot-spot in the biometrics recognition filed, because the iris has the properties of unique, stable, unchangeable. an iris recognition method based on phase congruency is proposed,to simplify the method of feature extraction and improre the accuracy of iris recognition,theedge points of iris veins were extracted to mark the location information of iris byutilizing the strong ability for feature detection of phase congruency. It also considers the location feature as the distinguishable feature of iris veins. Experimental results on CASIA-IrisV3-Interval image database demonstrate that the proposed method is feasible and effective, and it has high recognition accuracy.Keywords:biometrics; iris recognition; phase congruency; feature extraction; pattern matching虹膜识别技术是20世纪90年代发展起来的一种生物特征身份识别技术[1]。

基于生物特征识别和数字签名技术的电子商务身份安全认证系统应用研究作者：李捷来源：《商场现代化》2008年第25期[摘要] 生物特征识别技术作为一种身份识别的手段，具有独特的优势，近年来已逐渐成为研究热点之一。

本文阐述了如何将生物特征识别技术与数字签名加密技术有机结合，应用于电子商务身份安全认证系统，达到有效提高电子商务交易的安全性的目的。

并提出了简洁易行的身份安全认证系统解决方案结构和步骤。

[关键词] 生物特征识别数字签名电子商务身份安全认证一、引言在电子商务应用日益广泛的今天，从某种角度看，身份认证技术可能比信息加密本身更加重要。

它是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，是在信息安全时代备受关注的一个研究领域。

目前的应用主要是以“用户ID+口令＋数字证书”来进行用户的身份认证。

从根本上说这种身份认证不能解决访问者的物理身份和电子身份的一致性问题，即无法确认通过身份认证的访问者即获授权者。

启发于人的身体特征具有不可复制的特点，人们开始把目光转向了生物识别技术。

人的指纹、虹膜、视网膜等都具有惟一性和稳定性的特征，为实现更安全、方便的用户身份认证提供了有利的物理条件。

用户最关注的问题是因特网的网络安全性和保密性。

保障网络中数据传输的安全性通常需要借助信息安全功能来实现。

在开放系统中对具有重要价值的信息或私密信息进行通信时，可使用数字签名等密码技术进行加密。

生物识别技术代表着用户身份认证技术的未来，有着广阔的应用前景。

如果将生物特征识别技术和数字签名技术有机地结合在一起，可以提供一种更加安全、便捷的用户身份认证技术。

二、生物特征识别技术生物特征识别技术是通过计算机与光学、声学传感器和生物统计学原理等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份的鉴定。

其核心在于如何获取这些生物特征，并将之转换为数字信息，存储于计算机中，利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份的过程。

1.指纹识别——成熟的身份认证技术在网络环境下的身份认证系统中，应用指纹作为身份确认依据是理想的。

2020 人工智能参考答案一、人工智能导论练习一：图灵与图灵测试及人工智能案例1、冯 ?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（处理器）2、以下对强人工智能的描述不准确的是（计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为）3、当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解）4、以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（中国餐馆测试）5、2016 年 3 月 15 日， AlphaGo 首次战胜的人类围棋世界冠军是：（李世石）6、以下哪个部件不是 AlphaGo 的组成部分（纳什均衡博弈算法）7、AlphaGo 的评估网络的设计思想源于（增强学习）8、AlphaGo 的策略网络所采用的学习算法模型是（深度卷积神经网络）9、以 AlphaGo 为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。

错误10、图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。

错误练习二：人工智能发展史和案例1、AI（人工智能）的英文缩写是（Artifical Intelligence ）2、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出 ,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是（阿兰 ?图灵）3、历史上人工智能经历过几次低谷期（ 2 次）4、下列哪部分不是专家系统的组成部分（用户）5、2017 年，谷歌发起的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo 战胜的世界冠军是（柯洁）6、不属于人工智能的三大学派是（机会主义）7、神经网络研究属于下列（连接主义）学派8、符号主义代表人物不包括（约翰?霍普菲尔德）9、1997 年 5 月，著名的“人机大战” ，最终计算机以 3.5 比 2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（深蓝）。

10、AlphaGo 是由谷歌（ Google）旗下 DeepMind 公司杰米斯 ?哈撒比斯领衔的团队开发。

其主要工作原理是（深度学习）11、2017 年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（德州扑克）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。

2020人工智能参考答案一、人工智能导论练习一：图灵与图灵测试及人工智能案例1、冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（处理器）2、以下对强人工智能的描述不准确的是（计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为）3、当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解）4、以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（中国餐馆测试）5、2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（李世石）6、以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（纳什均衡博弈算法）7、AlphaGo的评估网络的设计思想源于（增强学习）8、AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（深度卷积神经网络）9、以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。

错误10、图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。

错误练习二：人工智能发展史和案例1、AI（人工智能）的英文缩写是（Artifical Intelligence）2、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是（阿兰?图灵）3、历史上人工智能经历过几次低谷期（2次）4、下列哪部分不是专家系统的组成部分（用户）5、2017年，谷歌发起的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo战胜的世界冠军是（柯洁）6、不属于人工智能的三大学派是（机会主义）7、神经网络研究属于下列（连接主义）学派8、符号主义代表人物不包括（约翰?霍普菲尔德）9、1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（深蓝）。

10、AlphaGo是由谷歌（Google）旗下DeepMind公司杰米斯?哈撒比斯领衔的团队开发。

其主要工作原理是（深度学习）11、2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（德州扑克）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。

睡眠是产生的一种主动调节过程B、中枢神经系统大脑神经元和相关组织的恢复、重建和再生只能在状态才能完成C、睡眠当处于睡眠状态时人体主动的身体运动对外界刺激的反应减弱。

B、减少睡眠的生理作用不包括D、保护大脑、保存脑能量睡眠的心理作用不包括C、积蓄能量梦大约占据每天睡眠时间的正常情况下人每晚都会做个梦A、1/54-6 我国睡眠问题的发生率全球水平A、高于以下对失眠的描述错误的是D、对白天的社会功能没有影响失眠的主要临床表现下列描述错误的是D、总的睡眠时间少于8小时失眠的诊断标准中对失眠症状的发生率要求是A、每天都发生并持续1周以上C、至少每周发生3次并持续1个月以上根据持续时间失眠可以分为三种类型其中短期失眠的持续时间是C、4周-6月引起急性失眠常见的原因中错误的是D、与身体或精神心理疾病有关关于失眠治疗的一般原则以下错误的是C、安眠药容易成瘾不要使用引起失眠的高危因素不包括C、长期压力过大失眠时接受药物治疗的指征错误的是C、经过心理、行为、暗示、音乐治疗等失眠已改善失眠治疗的目标不包括D、再也不失眠睡前过饱/过饥摄入咖啡、酒精、浓茶、吸烟等是引起失眠的原因之一。

A、正确如果晚上没睡好白天要尽量多睡把缺了的觉补起来。

B、错误养成良好的睡眠卫生习惯首先是要作息规律每天包括周末都在同一时间起床、睡觉。

A、正确睡前锻炼能够帮助快速入眠。

B、错误中医养生以的整体观为出发点主张从综合分析的角度去看待生命和生命活动。

A、“天人相应”和“形神合一”中医养生学主张“”,提倡“预防为主”,强调“辨证思想”。

B、正气为本天人相应指的是人生天地之间宇宙之中一切生命活动与大自然息息相关人畜依存适应于天其表现为昼夜节律、七日节律、、四季节律、年节律。

A、月节律一种疾病的首次急性发作要判断它是否转变为亚急性或慢性也常以天为界限。

B、7天下列关于动静结合的摄生保健中不正确的一项是。

B、宜动不宜静“以平为期”由下列哪部著作提出A、《内经》在中医养生学中后天之本是指。

基于生物特征识别的身份认证及相关安全问题研究周小军;王凌强;郭玉霞;高皑琼;谭薇【摘要】随着网络技术的快速发展,各类安全威胁事件时有发生,网络空间的安全直接制约着互联网的健康、和谐发展.身份认证技术作为网络安全核心问题得到了迅速发展,基于生物特征身份认知技术在各类信息系统安全认证中也得到越来越广泛应用,并将发挥重大作用.该文简要介绍了几种典型的生物特征识别技术,并对其原理、特点、应用及优缺点和局限性做了比对分析.同时,就基于生物特征的身份认证中可能存在的风险进行了具体分析.【期刊名称】《工业仪表与自动化装置》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】5页(P16-20)【关键词】生物特征;网络安全;身份认证【作者】周小军;王凌强;郭玉霞;高皑琼;谭薇【作者单位】甘肃工业职业技术学院,甘肃天水741025;四川大学网络空间安全学院,成都610041;甘肃工业职业技术学院,甘肃天水741025;甘肃工业职业技术学院,甘肃天水741025;甘肃工业职业技术学院,甘肃天水741025;甘肃工业职业技术学院,甘肃天水741025【正文语种】中文【中图分类】TP2120 引言网上交易、电子支付等网络活动方兴未艾，病毒、木马、“钓鱼”等黑客攻击行为越来越频繁，各种网络犯罪手法层出不穷，网络安全受到越来越严重的威胁。

在现实生活中，个人的身份主要是通过各种证件来确认的，比如身份证、户口本等。

计算机网络信息系统中，各种计算资源也需要认证机制的保护，确保这些资源被合法用户合理使用。

身份认证是指计算机系统用户在网络环境下，进入目标系统访问所需资源时，目标系统对该用户身份的确认和权限的授予。

身份认证作为网络安全的核心，是系统安全的第一道防线，也是最重要的一道防线。

而传统的基于标识物的身份认证携带不方便、易丢失、易伪造、易遭受假冒攻击。

传统的基于特定知识的身份认证长密码难记忆，短密码易记但易遭猜测攻击，攻击者可窃取账号和密码，易遭受假冒攻击[1]。