虹膜识别

所谓生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。

生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，人类的生物特征通常具有唯一性、可以测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。

指纹识别原理指纹是手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。

尽管指纹只是人体皮肤的小部分，但是，它蕴涵着大量的信息。

指纹特征可分为两类：总体特征和局部特征。

总体特征指那些用人眼直接就可以观察到的特征，包括基本纹路图案、模式区、核心点、三角点、式样线和纹线等。

基本纹路图案有环形、弓形、螺旋形。

局部特征即指纹上节点的特征，这些具有某种特征的节点称为特征点。

两枚指纹经常会具有相同的总体特征，但它们的局部特征——特征点，却不可能完全相同。

指纹上的特征点，即指纹纹路上的终结点、分叉点和转折点。

指纹识别技术通常使用指纹的总体特征如纹形、三角点等来进行分类，再用局部特征如位置和方向等来进行用户身份识别。

通常，首先从获取的指纹图像上找到“特征点”（minutiae）,然后根据特征点的特性建立用户活体指纹的数字表示——指纹特征数据（一种单向的转换，可以从指纹图像转换成特征数据但不能从特征数据转换成为指纹图像）。

由于两枚不同的指纹不会产生相同的特征数据，所以通过对所采集到的指纹图像的特征数据和存放在数据库中的指纹特征数据进行模式匹配，计算出它们的相似程度，最终得到两个指纹的匹配结果，根据匹配结果来鉴别用户身份。

由于每个人的指纹不同，就是同一人的十指之间，指纹也有明显区别，因此指纹可用于身份鉴定。

优点1）指纹是人体独一无二的特征，并且它们的复杂度足以提供用于鉴别的足够特征。

2）如果想要增加可靠性，只需登记更多的指纹，鉴别更多的手指，最多可以达到十个，而每一个指纹都是独一无二的。

如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证虹膜识别是一种现代生物特征验证技术，通过计算机视觉技术识别和验证个体的虹膜模式来进行身份认证。

虹膜是人眼的一部分，其特征独特且稳定，可以作为一种高效而安全的身份验证方法。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证。

首先，虹膜识别需要使用特殊的硬件设备，如虹膜摄像机或虹膜扫描仪。

这些设备能够捕捉到个体的虹膜图像，并将其转化为数字形式，以便计算机进行处理和分析。

在虹膜识别过程中，需要进行两个主要步骤：提取和匹配。

第一步是虹膜特征的提取。

一旦获得了虹膜图像，计算机需要对其进行处理，以提取出独特的虹膜特征。

这一步骤通常涉及到图像处理和图像分析算法。

常见的虹膜特征包括纹理、纹线、颜色等。

计算机会将这些特征转换为数学模型或向量，以便进行后续的比较和匹配。

第二步是虹膜特征的匹配。

在这一步骤中，计算机将提取到的虹膜特征与事先存储在数据库中的虹膜特征进行比对。

数据库中存储了已知个体的虹膜特征模型，可以用来进行身份验证。

常见的匹配方法包括相似度计算、模式匹配、机器学习等。

计算机会通过比对虹膜特征的相似度或模式匹配的结果，来判断被验证者的身份信息是否匹配。

使用计算机视觉技术进行虹膜识别和生物特征验证具有许多优点。

首先，虹膜识别具有高度准确性和可靠性。

每个人的虹膜图案都是独一无二的，比指纹和面部特征更加独特，几乎不存在重复的情况。

因此，虹膜识别可以提供非常高的辨识度和安全性。

其次，虹膜识别对被验证者友好且非侵入性。

与其他生物特征验证技术（如指纹和面部识别）相比，虹膜识别无需接触感应器或摄像头，只需简单地注视摄像头，因此非常便捷。

同时，虹膜识别不会对被验证者的健康和隐私造成任何影响。

此外，虹膜识别技术的应用场景广泛。

虹膜识别不仅可以用于个人身份验证，还可以应用于门禁系统、银行交易、边境安全、医疗识别等领域。

虹膜识别的快速、精确和安全的特点使其成为一个理想的生物特征验证方法。

生物识别技术是一种利用个体生物特征进行身份识别的技术，它能够识别并验证个体的身份。

生物识别技术主要包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别、静脉识别等多种技术。

1. 指纹识别指纹识别是最常见的生物识别技术之一，它通过分析个体指纹纹路的形状和特征来进行身份验证。

指纹识别技术在移动设备解锁、门禁系统和刑事司法领域有着广泛的应用。

2. 虹膜识别虹膜是人眼中具有独特纹理和颜色的部分，虹膜识别技术通过对虹膜纹理进行扫描和比对来实现身份识别。

虹膜识别技术在高安全性场所和边境检查中被广泛应用。

3. 人脸识别人脸识别技术利用人脸的特征点、轮廓和比例来进行身份验证，它具有快速、非接触等优势，并且被广泛应用于公共安全监控、手机解锁等领域。

4. 声纹识别声纹识别技术是通过分析个体的语音特征来进行身份验证，它具有不易伪造、易使用等特点，被应用于通信方式银行、语音助手等场景。

5. 静脉识别静脉识别技术利用个体手指或手掌等部位的静脉纹理来进行身份验证，它具有高安全性和不受环境干扰的特点，被广泛应用于金融、医疗等领域。

生物识别技术在现代社会有着广泛的应用，它不仅提高了身份识别的准确性和安全性，也带来了便利和高效率。

然而，随着生物识别技术的不断发展和应用，也引发了一些相关的隐私和安全问题，需要加强监管和规范。

在我看来，生物识别技术的发展将更好地改变我们的生活和工作方式，同时也需要更多的法律和伦理规范保障个人隐私和权益。

生物识别技术的分类及应用涉及了指纹识别、虹膜识别、人脸识别、声纹识别、静脉识别等多种技术，它们在智能安防、金融支付、医疗健康等领域都有着广泛的应用前景。

但在享受其便利的也需要警惕相关的隐私和安全问题，加强监管和规范，确保技术的良性发展和社会的安全稳定。

生物识别技术的快速发展和广泛应用对人们的生活产生了深远的影响，同时也带来了一系列的挑战和问题。

随着技术的不断进步，生物识别技术将会在更多领域得到应用，并逐渐成为人们生活的一部分。

如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别虹膜识别是一种基于计算机视觉技术的生物识别方法，通过对人眼虹膜进行图像分析和匹配，可以实现个体的身份认证。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别，包括虹膜图像采集、特征提取和匹配算法等方面。

首先，虹膜图像的采集是进行虹膜识别的第一步。

在现实应用中，通常使用的是虹膜图像仪，它能够拍摄到人眼虹膜的高清图像。

为了提高采集的准确性和稳定性，通常需要保持采集环境光线柔和且均衡，避免出现阴影和反光。

同时，为了使得虹膜图像质量更好，需要确保被采集者在拍摄时眼睛保持稳定并对焦准确。

其次，虹膜识别的核心在于特征提取。

在虹膜图像中，虹膜的纹理和结构是具有个体独特性的重要特征。

为了提取虹膜的特征，通常采用特定的算法。

其中最常见的是基于二维小波变换的算法和基于Gabor滤波器的算法。

这些算法可以将原始图像中的虹膜纹理转化为一系列特征向量，以便后续的匹配和识别。

在特征提取之后，需要进行虹膜图像的匹配。

匹配算法是虹膜识别的决定因素，决定了识别的准确度和速度。

常用的匹配算法有相似性度量算法、相关性匹配算法和统计分类算法等。

相似性度量算法通常使用欧几里得距离、汉明距离或曼哈顿距离等度量两个虹膜特征向量的相似程度。

相关性匹配算法则通过计算两个虹膜特征向量之间的相关系数来进行匹配。

而统计分类算法则通过训练一组虹膜特征样本，结合统计学方法进行识别。

除了虹膜识别的关键步骤之外，还需要考虑一些其他因素以提高识别的准确性和可靠性。

首先，虹膜图像的质量对于识别效果有很大影响。

因此，在采集虹膜图像时，应尽量减少噪音和失真，并确保图像的清晰度和对比度。

其次，虹膜识别系统的安全性也是需要关注的问题。

应采用多因素认证，如密钥、密码和生物特征等，以提高系统的安全性。

最后，对于大规模的虹膜识别系统，需要高效的数据存储和索引方法，以提高查询速度和准确性。

虹膜识别作为一种高安全性的生物识别技术，已经在多个领域得到了广泛应用。

虹膜识别芯片虹膜识别芯片是一种基于虹膜特征进行身份识别的技术。

虹膜是人眼的一部分，每个人的虹膜都是独一无二的，就像指纹一样可以被用来进行身份识别。

虹膜识别芯片利用虹膜的特征进行识别，可以提供更高的安全性和精准度，被广泛应用在安全系统、金融领域和政府机构等各个领域。

虹膜识别芯片的工作原理是通过摄像机或传感器来采集用户的虹膜图像，然后提取虹膜的特征信息进行比对。

虹膜的特征主要包括纹理、血管分布和颜色等方面，每个人的虹膜特征都是独一无二的，因此可以通过比对来进行身份识别。

虹膜识别芯片具有许多优点。

首先，虹膜识别芯片的识别准确度非常高，因为虹膜特征在人类身体中是独一无二的。

其次，虹膜识别芯片的响应速度非常快，可以在几秒钟内完成一次身份识别。

而且，虹膜识别芯片不需要用户进行任何接触，只需要用户注视虹膜识别设备，因此非常方便和卫生。

虹膜识别芯片在各个领域都有广泛的应用。

在安全系统方面，虹膜识别芯片可以用于门禁系统、安全门和保险柜等场所，有效地防止非法入侵和信息泄露。

在金融领域方面，虹膜识别芯片可以用于银行的自助服务设备，提供更高的安全性和便利性。

在政府机构方面，虹膜识别芯片可以用于边境安全检查和身份证明等方面，提高辨别身份的准确性和效率。

虹膜识别芯片的发展还面临一些挑战。

首先，虹膜图像的采集需要精准的设备和技术，这增加了虹膜识别芯片的成本。

其次，由于虹膜识别芯片需要用户合作注视设备，不可否认的会存在一定程度的主动性问题。

再次，虹膜识别芯片的数据存储和传输需要高度的安全性，以防止数据泄露和盗用。

综上所述，虹膜识别芯片是一种基于虹膜特征进行身份识别的技术，具有高准确度、快速响应和便利性的优点。

虹膜识别芯片广泛应用于各个领域，为安全系统、金融领域和政府机构等提供了更高的安全性和效率。

虹膜识别芯片的发展还面临一些挑战，但随着技术的进步和成本的降低，虹膜识别芯片的应用前景非常广阔。

身份识别技术的种类以身份识别技术的种类为标题，我们将介绍几种常见的身份识别技术。

这些技术在现代社会中广泛应用，用于确保个人身份的真实性和安全性。

一、指纹识别技术指纹识别技术是一种最常见和最成熟的身份识别技术。

每个人的指纹图案都是独一无二的，通过扫描和分析指纹图案，可以快速准确地识别个人身份。

指纹识别技术被广泛应用于手机解锁、银行卡认证、边境安检等场景。

二、人脸识别技术人脸识别技术是近年来发展迅速的一种身份识别技术。

它通过采集和分析人脸图像中的特征点和特征值，来判断个人身份。

人脸识别技术具有非接触、高效、便捷的特点，广泛应用于门禁系统、公安管理、人脸支付等领域。

三、虹膜识别技术虹膜识别技术是一种高度精准的身份识别技术。

虹膜是人眼中的一部分，每个人的虹膜纹理都是独一无二的。

虹膜识别技术通过采集和分析虹膜图像的纹理特征，可以实现高精度的身份识别。

虹膜识别技术被广泛应用于安全领域，如机场安检、边境管理等。

四、声纹识别技术声纹识别技术是一种通过声音特征进行身份识别的技术。

每个人的声音都有独特的声纹特征，声纹识别技术通过分析声音的频谱、共振等特征，可以实现个人身份的识别。

声纹识别技术被广泛应用于电话银行、语音助手等领域。

五、指静脉识别技术指静脉识别技术是一种利用指尖血液循环中的静脉图像进行身份识别的技术。

每个人的指静脉图像都是独一无二的，指静脉识别技术通过采集和分析指静脉图像中的特征点和特征值，可以实现高精度的身份识别。

指静脉识别技术被广泛应用于金融领域、医疗领域等。

六、掌纹识别技术掌纹识别技术是一种通过采集和分析手掌纹路的特征进行身份识别的技术。

每个人的掌纹图案都是独一无二的，掌纹识别技术通过识别掌纹图案中的特征点和特征线条，可以快速准确地识别个人身份。

掌纹识别技术被广泛应用于门禁系统、企事业单位考勤管理等场景。

七、静脉识别技术静脉识别技术是一种通过采集和分析人体静脉血管的图像进行身份识别的技术。

每个人的静脉血管图像都是独一无二的，静脉识别技术通过识别静脉图像中的特征点和特征线条，可以实现高精度的身份识别。

浅谈虹膜识别的原理与应用虹膜识别是一种生物识别技术，通过分析虹膜的特征来进行个体的身份识别。

虹膜是人眼中的一部分，位于瞳孔和巩膜之间，具有独一无二的纹理和颜色。

虹膜识别利用计算机图像分析和模式识别算法，对虹膜图像进行处理和比对，确定一个人的身份。

虹膜识别的原理基于虹膜的两个基本特征：纹路和颜色。

虹膜的纹路是由一系列的纵向和横向的纹线组成的，个体间的纹路差异非常明显。

虹膜的颜色则由血管和色素质的分布决定，不同的人虹膜颜色不同。

虹膜识别的过程一般包括图像采集、特征提取和匹配三个步骤。

首先，使用虹膜摄像机采集被识别者的虹膜图像。

在采集过程中，要求被识别者与摄像机保持一定的距离和角度，以确保图像质量。

然后，对采集到的虹膜图像进行预处理和特征提取。

预处理包括图像增强、边缘检测等操作，以去除图像中的噪声和干扰。

特征提取则是将虹膜的纹路和颜色信息转换成数字特征。

最后，将提取到的特征与注册在数据库中的特征进行比对，确定一个人的身份。

虹膜识别技术具有许多优势，使其在多个行业和领域得到广泛应用。

首先，虹膜识别凭借其高精度和安全性，可以用于身份认证和门禁控制。

例如，可以应用于企事业单位、政府机构等需要高安全性的场所。

其次，虹膜识别不受个体年龄、表情、情绪等因素的影响，具有很高的稳定性和稳定性。

这使得它可以应用于金融、医疗等领域的用户身份验证，确保信息的安全性和准确性。

此外，虹膜识别技术还可以应用于公共交通、边境入境等领域，提高安全性和效率。

然而，虹膜识别技术也存在一些局限性和挑战。

首先，虹膜识别需要较高的设备成本和复杂的设备安装。

其次，虹膜图像的采集需要被识别者与设备保持一定的距离和角度，不便于大规模采集和使用。

此外，虹膜识别技术也面临着误识别和攻击的风险，例如伪造虹膜图像、存储和传输中的安全问题。

综上所述，虹膜识别作为一种生物识别技术，具有独特的优势和应用前景。

随着技术的不断发展和改进，虹膜识别技术有望在各行各业得到广泛应用，为社会生活和信息安全提供更多的保障。

基于传统方法与深度学习的虹膜识别算法比较分析虹膜识别技术是一种高效的身份识别技术，因其高精度和防伪性而成为当今科技领域的热门研究方向。

在虹膜识别算法中，传统的方法与深度学习算法是两种不同的应用方式。

本文将比较分析这两种虹膜识别算法的优缺点和应用场景。

传统方法传统的虹膜识别方法使用的是基于特征提取的算法。

首先，将虹膜影像转化为二维图像，然后使用特征提取算法从图像中提取出一些关键特征，例如虹膜编码，形态学特征等等。

最后，将这些特征转换为一个矢量，并将其与已知的虹膜矢量进行比较以验证身份。

传统虹膜识别方法的优点在于其可靠性，准确性以及成本（尤其是硬件成本）较低。

因为它只需要使用常规的数字图像处理技术，因此不需要非常强大的处理能力同时也可以很好的避免过拟合的情况。

这也是为什么传统虹膜识别方法在实际应用中得到了广泛的应用和提升。

此外，传统方法的应用场景比较广泛，是目前比较成熟而又可信度比较高的身份识别方案。

但是，传统虹膜识别方法也存在着一些缺点。

例如，当包含虹膜识别图像的数据不够大或质量不够高时，传统方法可能无法提取到足够的特征以进行可靠的身份认证。

此外，传统虹膜识别方法的误差率相对较高，这就意味着在实际应用中无法做到百分之百的准确性，在极端情况下可能会产生误判。

深度学习随着计算机硬件/硬件和算法的快速发展，深度学习开始成为身份识别领域的新热点。

在虹膜识别算法中，除了传统虹膜识别方法，基于深度学习的虹膜识别方法也不断涌现出来。

基于深度学习的虹膜识别算法是指通过大量神经网络训练的方式来提高虹膜识别技术的准确性和精度。

基于深度学习的虹膜识别方法的优点在于其可靠性高，准确度较高，因为它可以处理非常大数量的图像和数据，且可用使用多个神经网络层逐步分析图像，最终得到较为准确的虹膜特征。

同时，通过不断训练和逐步优化能够得到更高的识别准确率。

虽然基于深度学习的虹膜识别方法可以比传统方法更好的提取特征，但其也存在一些限制。

虹膜识别原理：虹膜识别系统主要包含虹膜
图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提
取和匹配三大模块。虹膜图像的获取是虹膜
识别中的第一步，虹膜面积小，而且不同人
种的虹膜颜色有着很大差别，这使得普通的
摄像头无法拍摄出可以用于识别的清晰虹
膜图像，因此必须采用专用的虹膜图像采集
装臵，包括红外光学成像系统、电子控制单
元和适当的软件算法。
特征提取和匹配则是虹膜识别系统中核心
的部分，即使用有效的特征对虹膜图像进行
描述，并刻画特征向量之间的相似性，最终
由系统将采集的信息与数据库内的信息进
行比对，决定用户的身份和权限等。

虹膜识别综述1、虹膜识别发展史1936年，眼科专家Frank Burch;1987年，眼科专家Aran Safir和Leonard Flom首次提出了利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念；1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的Johnson实现了一个自动虹膜识别系统；1993年,Duagman实现了一个高性能的虹膜识别原型系统；1996年，Wides研制成功基于虹膜的身份认证系统。

1998年底，中科院自动化所开始虹膜识别方面的研究，同时我国863计划信息领域专家组首次将“生物特征识别”作为一个专题提出，接受来自全国的课题申请。

2、虹膜的介绍人眼的外观由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；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，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。

虹膜由前向后分为5层：（1）内皮细胞层：与角膜内皮细胞相连续，也有人认为此层并不存在。

（2）前界层：由间质变致密而成，含有多数色数细胞，无血管，在虹膜小窝处五内皮细胞和前界膜，虹膜血管壁可与前房接触。

（3）基质层：有疏松结缔组织构成，内涵丰富的血管、神经，还有色素细胞和瞳孔括约肌。

（4）后界层：由一平滑肌纤维构成，称瞳孔开大肌。

其外侧和睫状肌相连，内侧和瞳孔括约肌相连。

（5）后上皮层：有睫状体上皮层延续而来，共两层，均含有黑色素。

前层为扁平梭形细胞，后层为多边形或立方体细胞。

不同人的虹膜颜色：虹膜颜色的深浅因肤色而异。

白色人种的虹膜为浅色，黑色、棕色和黄色人种以及白色人种的暗色变种（如希腊人、西班牙人）的虹膜普遍为深色。

不同颜色的虹膜具有不同的纹理分布特征。

一般说来，浅色虹膜纹理丰富、分布均匀，深色虹膜纹理较少，分布集中。

虹膜识别以纹理为依据，因此，识别深色虹膜要比识别浅色虹膜困难得多。

凯平艾森公司完善解决了深色虹膜的识别问题，其产品在识别浅色、深色虹膜方面同样具有高可靠性。

虹膜识别技术概述虹膜识别技术是利用虹膜终身不变性和差异性的特点来识别身份的，虹膜识别技术与相应的算法结合后，可以到达十分优异的准确度，即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据中，出现认假和拒真的可能性几乎为零。

（一）什么是虹膜虹膜是人眼瞳孔和眼白之间的环状组织，是人眼的可视部分。

是最可靠的人体生物终身身份标识之一。

（二）虹膜组织是最为理想的身份识别依据人体虹膜组织的唯一性和稳定性最高、不可改变性和抗欺骗性最强，是最为理想的身份识别依据（参见下表）。

唯一性高由信息组合的复杂性决定。

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不相同。

稳定性高虹膜纹理在胎儿7个月时已经形成，出生6—18个月后终身不变，不随年龄、职业、生活方式的变化而变化，不被污染，不会磨损，不因疾病改变纹理结构。

抗欺骗性强不能人工仿造或手术仿造他人虹膜组织，使用克隆技术也不能复制。

虹膜不留印迹，不会因痕迹残留导致他人非法获取特征信号。

可采集性强虹膜具有可见外形，可从一定的距离处采集信号，不需用户接触设备，可在无光照情况下进行采集。

（三）虹膜识别技术特点准确性准确性是生物识别技术的关键性能。

受英国政府委托，英国国家物理实验室（NPL）测试比较了视网膜、虹膜、指纹、掌纹、面部、声音、手书动力学等七种技术。

报告认为：虹膜、视网膜准确度最高，面部“是最不准确的”，指纹要提高准确性须采集十个手指的指纹。

此外，日本自动识别专题研讨会（AIM）给出了不同技术的错误接受率，虹膜比指纹准确1200倍，比面部准确12000倍，比声音准确40000倍。

虹膜识别在生物识别系统中是准确度最高级别。

抗欺骗性英国国家物理实验室NPL认为，虹膜、视网膜最强，指纹、掌纹容易伪造，签名可以模仿，声音可以用录音代替，面部是“最容易被欺骗的”。

例如：指纹每次使用时都会留下印膜，很容易被他人获取，用以制造假指纹。

实用性视网膜在眼底，取像困难，没有发展前景；深色虹膜难于采集可用图像（实际是所采图像难于正确识别）；声音需要高保真度的麦克风；面部、掌纹需要高精度摄像机；手书需要专用写字板，不能使用计算机上的已有配置；指纹取像容易，但属于接触式采集（均来源于NPL）。

摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。

虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。

虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。

本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。

在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。

接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。

同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。

归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。

在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。

训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。

整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。

关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。

指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟，也正在被应用到更丰富的场景，逐渐改变我们生活的方方面面。但在大多使用场景中，很多人发现原来指纹可以复制，双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚……某种程度上对指纹识别、人脸识别的安全性提出了挑战。技术永远存在bug，那么要实现精准识别，还能通过什么样的不可替代的生物体特征？答案可能是虹膜识别。

人类一直有一个关于“精准身份识别”的梦想，人脸、指纹、虹膜这些不可替代的生物体特征陆续被技术所用。指纹识别、人脸识别的准确度受到质疑的时候，不得不提到虹膜识别。虹膜识别，可能是一项更具有安全性的技术。

一、什么是虹膜识别： 简单来说，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，是眼球中瞳孔周围的深色部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节特征。而平时我们常见的近视眼、白内障、红眼病对虹膜也完全不会造成破坏，这些特征决定了虹膜特征以及身份识别的唯一性。

虹膜识别技术则是人体生物识别技术的一种，被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，可用于未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用。虹膜识别算法程序的开发者是一位名叫 John Daugman 的美国数学家，他被业内称作是虹膜识别算法理论的开创者。

二、虹膜识别技术受追捧的另一个因素是：安全 因为人眼的虹膜在出生 6 个月后即发育成熟，之后就会保持终生不变，更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况，而且眼球剥离人体后虹膜会随瞳孔放大而失去活性，很难被伪造。相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。

在国内，早期虹膜识别技术被广泛用于煤矿行业的考勤。西安中媒科技、北京中科虹霸是当时最大的两家虹膜识别设备提供商，前者的技术来源于西安交大，后者主要成员来自于中科院自动化所。它们都具备技术研发的基础 ，同时也做代理国外产品的生意，比如中媒科技就是LG在中国的最大代理商，后来中媒科技由于内部出现问题分支出两家公司：西安中虹智能科技、西安凯虹电子科技，同样是做代理。

虹膜识别技术：原理及应用温馨提示：本文字数约3000字，阅读时间约15分钟。

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。

指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟，也正在被应用到更丰富的场景，逐渐改变我们生活的方方面面。

但在大多使用场景中，很多人发现原来指纹可以复制，双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚……某种程度上对指纹识别、人脸识别的安全性提出了挑战。

技术永远存在bug，那么要实现精准识别，还能通过什么样的不可替代的生物体特征？答案可能是虹膜识别。

人类一直有一个关于“精准身份识别”的梦想，人脸、指纹、虹膜这些不可替代的生物体特征陆续被技术所用。

指纹识别、人脸识别的准确度受到质疑的时候，不得不提到虹膜识别。

虹膜识别，可能是一项更具有安全性的技术。

一、什么是虹膜识别：简单来说，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。

虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，是眼球中瞳孔周围的深色部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节特征。

而平时我们常见的近视眼、白障、红眼病对虹膜也完全不会造成破坏，这些特征决定了虹膜特征以及身份识别的唯一性。

虹膜识别技术则是人体生物识别技术的一种，被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，可用于未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用。

虹膜识别算法程序的开发者是一位名叫 John Daugman 的美国数学家，他被业称作是虹膜识别算法理论的开创者。

二、虹膜识别技术受追捧的另一个因素是：安全因为人眼的虹膜在出生 6 个月后即发育成熟，之后就会保持终生不变，更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况，而且眼球剥离人体后虹膜会随瞳孔放大而失去活性，很难被伪造。

相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。

在国，早期虹膜识别技术被广泛用于煤矿行业的考勤。

中媒科技、中科虹霸是当时最大的两家虹膜识别设备提供商，前者的技术来源于交大，后者主要成员来自于中科院自动化所。

它们都具备技术研发的基础，同时也做代理国外产品的生意，比如中媒科技就是LG在中国的最大代理商，后来中媒科技由于部出现问题分支出两家公司：中虹智能科技、凯虹电子科技，同样是做代理。

虹膜识别算法研究及系统实现的开题报告一、选题背景随着科技的不断发展，虹膜识别技术作为一种高安全性、高辨识度的生物识别技术，已经被广泛应用于各个领域，如金融、公共安全等。

虹膜识别技术是一种非接触式生物特征识别技术，通过对人体虹膜进行图像采集、特征提取、特征比对等处理，实现个体的自动识别和认证。

目前虹膜识别算法已经相对成熟，但仍存在一些问题，如能否应对各种条件下的虹膜图像采集问题、准确性问题、运行速度问题等。

因此，在虹膜识别技术的应用过程中，如何对虹膜识别算法进行优化，提升虹膜识别的准确性和速度，成为了重要的研究方向。

二、研究内容和方法本次研究的主要内容是对虹膜识别算法进行深入研究，探讨如何提高虹膜识别算法的准确性和速度。

具体研究内容包括：1. 虹膜图像采集和预处理针对虹膜图像采集过程中可能存在的光线、姿态、眼部疾病等问题，对虹膜图像进行预处理，提高虹膜识别算法的准确性。

2. 虹膜特征提取对预处理后的虹膜图像进行特征提取，采用经典的特征提取方法，如Daugman算法等。

3. 虹膜特征匹配将提取的虹膜特征与数据库中的虹膜特征进行匹配，实现虹膜识别。

本研究采用实验研究和数学建模相结合的方法，利用实验样本对虹膜识别算法进行验证和优化，并利用数学模型对虹膜识别算法进行分析和改进。

三、预期成果和意义通过本研究，预期达到以下成果：1. 设计并实现了一套高效准确的虹膜识别系统。

2. 分析和优化了虹膜识别算法，提高了虹膜识别的准确性和速度。

3. 针对虹膜识别技术的应用领域，提供了一种更加安全、便捷的个体认证方式。

四、研究时间安排及预算本研究预计历时6个月，具体时间安排如下：1. 研究前期（1个月）：进行文献调研，了解虹膜识别技术的发展现状，深入分析虹膜识别技术中的关键技术。

2. 研究中期（3个月）：设计和实现虹膜识别算法。

3. 研究后期（2个月）：对虹膜识别算法进行优化，完善虹膜识别系统，实现虹膜识别。

本研究预算主要包括实验设备费、材料费、人员费等方面的支出，预算总额为20万元。

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。

人眼睛的外观图由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。

巩膜即眼球外围的白色部分，约占总面积的30%；眼睛中心为瞳孔部分，约占5%；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(见右图)，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。

人发育到八个月左右，虹膜就基本上发育到了足够尺寸，进入了相对稳定的时期。

除非极少见的反常状况、身体或精神上大的创伤才可能造成虹膜外观上的改变外，虹膜形貌可以保持数十年没有多少变化。

另一方面，虹膜是外部可见的，但同时又属于内部组织，位于角膜后面。

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，虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。

虹膜识别技术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。

虹膜识别国外研究机构主要有美国的Iridian，Iriteck，韩国的Jiris公司。

Iridian 公司掌握虹膜识别核心算法，是目前全球最大的专业虹膜识别技术和产品提供商，它和LG、松下、OKI、NEC 等企业进行合作（如IRISPASS®，BM-ET300，IG-H100®等产品），以授权方式提供虹膜识别核心算法，支持合作伙伴生产虹膜识别系统。

Iridian 的核心技术还包括图像处理协议和数据标准PrivateID®，识别服务器KnoWho®，KnoWho®开发工具及虹膜识别摄像头等。