基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法
2023-07-01 09:27:31 1
專利名稱：基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法
技術領域：
本發明涉及模式識別，特別是基於虹膜的身份識別方法。
背景技術：
生活在一個高度信息化的現代社會，身份識別已經滲透到人們日常生活的每一個方面。同時，由於交通、通訊和網絡技術的飛速發展，人類的活動範圍越來越大，身份識別的難度和重要性也越來越突出。對於我國這樣一個人口眾多的國家，身份識別有著尤其廣泛的應用前景和重要的戰略意義，金融、安全、網絡、電子商務等無一不需要可靠的身份識別。傳統的利用密碼等身份識別的方法具有易遺忘、易假冒等缺點，已不符合現代數字社會的需求。基於生物特徵的身份識別技術利用人本身所擁有的生物特徵來判別人的身份，這些生物特徵具有「人各有異、終生不變、隨身攜帶」三個特點，具有穩定、便捷、不易偽造等優點，近年來已成為身份識別的熱點。常用的生物特徵包括指紋、掌紋、虹膜、臉像、聲音、籤名和筆跡等。
基於虹膜的生物特徵識別技術是一種最新的身份識別技術，通過一定的虹膜識別算法後，可以達到極高的準確率。據統計，到目前為止，虹膜識別的準確率是各種生物特徵識別中最高的。與其它的生物特徵相比，虹膜具有三個顯著的優點唯一性、穩定性和非侵犯性。這些特點使得基於虹膜的身份識別系統有廣泛的應用前景。例如，一個配備有虹膜識別系統的自動提款機，只有錄入合法用戶的虹膜圖像，才能夠完成各種交易。本發明提出一種基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法，可應用在各種基於虹膜的身份識別系統中。
發明內容
本發明的目的是提出一種基於虹膜的身份識別方法，即通過分析虹膜的過零點特徵，建立標識每個人的虹膜碼，從而實現個人身份的自動確認。
為實現上述目的，基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法包括步驟虹膜圖像預處理；虹膜過零點特徵的描述；虹膜特徵壓縮和解壓縮；特徵匹配。
本發明的圖像預處理方法包括虹膜定位、歸一化、圖像增強和去噪，該方法能夠有效地從原始圖像中提取出待分析的虹膜區域。本發明採用多分辨小波對虹膜過零點特徵進行分析，從而建立能夠準確描述虹膜圖像的特徵向量。通過特徵壓縮，大大地降低了虹膜特徵向量的維數，壓縮後的特徵向量只需極少的空間進行存儲。本發明採用簡單的歐氏距離度量兩個特徵向量之間的相似程度，計算量很小。整個識別方法速度快、識別精度高。本發明可用於進行身份識別和安全性防範的諸多應用系統中。本發明對於硬體沒有特殊的要求，而且不涉及複雜的計算，易於在實際的系統中使用。
圖1為虹膜識別系統流程框圖；圖2為基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法流程圖；圖3為虹膜圖像預處理示例，其中，(a)是原始虹膜圖像；(b)是定位後的虹膜圖像，(c)是歸一化的虹膜圖像；(d)是預處理後的虹膜圖像；圖4為虹膜特徵提取的流程圖；圖5為用於過零點檢測的小波示例——墨西哥草帽小波；圖6為基於小波的過零點檢測示意圖，其中，(a)是信號的小波分解；
(b)是信號的過零點描述；發明的具體實施方式
一般來講，虹膜識別系統由「硬體和軟體」兩大模塊組成虹膜圖像獲取裝置和虹膜識別算法，如圖1所示。虹膜識別算法包括三個主要步驟圖像預處理、特徵提取和模式匹配。本發明提出的方法將應用於虹膜識別軟體模塊。
本發明提出一種新穎的、有效的虹膜識別方法，其流程框圖如圖2。在一個虹膜識別系統中，識別方法是核心和關鍵，與系統性能的高低有直接的關係。現有的識別方法多數是基於紋理信息分析的，而本發明採用一種基於過零點信息分析的識別方法。與當前其他虹膜識別方法相比，本發明的新穎性主要體現在1)通過降採樣的方式，將虹膜最重要的特徵用多個一維信號表示，大大減少了計算量，提高了識別速度；2)利用小波多分辨分析的方法提取虹膜的過零點信息，並且將幅度值量化為1或0，形成的特徵向量簡潔、有效；3)本方法可以將虹膜特徵向量壓縮到100個字節以內，對存儲空間的要求極低，便於在實際中應用。
本發明提出的基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法包含四個主要步驟(見圖2)1、圖像預處理的目的是確定虹膜有效區域在圖像中的位置，減少光照不均勻等各種因素帶來的影響。整個預處理過程包括定位，歸一化，圖像增強和噪聲降低。
虹膜定位的要點在於1)在圖像水平方向和垂直方向做一維投影，確定瞳孔在圖像中的大致位置；2)在所確定的圖像範圍內，採用邊緣檢測(本方法使用Canny算子)和Hough變換結合的方法，精確地求出內邊界圓的參數；3)在內邊界圓之外，一定的區域範圍之內(虹膜的外圓半徑一般小於130個像素)，同步驟2中的方法，可以精確地求出外邊界圓的參數。圖3(b)是一個虹膜定位之後的例子。
虹膜歸一化的要點在於採用分段線性映射的方法，將圓環形狀的虹膜按逆時針方向展開成為一個固定尺寸(64×512)的矩形紋理圖像，如圖3(c)所示。這樣從一定程度上彌補了由於瞳孔變化而帶來的虹膜形變，同時又簡化了後繼的處理。
圖像增強和噪聲降低的要點在於採用局部直方圖增強的方法提高圖像的對比度。對比度增強之後，使用一個低通高斯濾波器去除圖像的高頻噪聲。圖3(d)是虹膜圖像預處理的結果。對比圖3(c)與(d)可以看出，虹膜的紋理特徵在增強之後變得十分清晰。
2、特徵提取的目的是獲取能夠唯一標識每一類虹膜的特徵。本發明提取虹膜紋理過零點的信息作為特徵向量。圖4是虹膜特徵提取的流程圖。
虹膜特徵提取的要點在於1)通過降採樣的方法，用多個一維信號表示二維虹膜圖像中最重要、最具有區分性的信息。
2)使用平滑函數的二階導數作為多分辨分析的小波，如圖5所示的墨西哥草帽小波，在多個解析度下獲取降採樣後一維信號的過零點描述(如圖6(b)所示，其中左上角為原始信號，其餘為不同解析度下原始信號的過零點描述)。
3)對信號過零點描述按照公式(1)進行量化，得到一個二值化的特徵向量。
其中， 是一維信號f(x)在第j個解析度下的過零點描述，Feature(n)是特徵向量的第n個分量。通過上述處理，本方法得到特徵向量的維數為2560，每一個特徵分量的值為1或0。因此，只用320個字節就能夠表述獲得的特徵向量。
3、特徵壓縮的目的是用最少的資源存儲特徵向量，而且不會影響識別率，因此要求壓縮是一種無損壓縮。
虹膜特徵壓縮的要點在於記錄所有過零點的位置信息和過零點之間的一個標誌值。由於連續的兩個過零點之間所有的特徵值都相同，所以本發明用一個值(1或0，稱為標誌值)來標誌連續的兩個過零點之間的特徵值。壓縮後的特徵向量通常都小於100位元組，便於在實際應用中使用。在特徵匹配時，又可以很容易地、完整地從壓縮的特徵向量恢復出原先的特徵向量。從上可知，本發明提出的特徵壓縮方法是一種無損壓縮。
虹膜特徵解壓縮的要點在於通過特徵向量中過零點的位置信息和標誌值還原出壓縮前的特徵向量。
4、特徵匹配的目的是評價兩個特徵向量之間的相似性，判斷兩個特徵向量是否代表同一個虹膜類別。本發明採用歐氏距離作為相似性度量。兩個特徵向量之間的相似性定義如下dist(f1,f2)=1Ni=1N(f1(i)-f2(i))2---(2)]]>其中，f1和f2為待匹配的兩個特徵向量，N為特徵向量的維數。如果兩個特徵向量之間的距離小於預先設定的閾值，認為兩個特徵向量來自同一個虹膜類；否則，判定二者表示不同的虹膜類。由於在本發明中特徵向量的值為1或0，因此公式(2)可以用公式(3)和(4)代替dist(f1,f2)=1Ni=1N|(f1(i)-f2(i))|---(3)]]>用絕對值操作符代替平方操作，可以減少運算量，提高運算速度。
dist(f1,f2)=1N(f1f2)---(4)]]>如果利用邏輯運算異或操作，則可以進一步提高運算速度。
本發明提出了一種基於小波分析和過零點描述的虹膜識別新方法。本方法的優點在於以下幾個方面1.本方法採用一維信號的分析方法，大大減少了計算量，提高了識別速度。
2.本方法採用一種無損的壓縮策略對特徵向量進行壓縮，對存儲資源的要求極低。
3.本方法採用簡單的歐氏距離度量兩個特徵向量之間的相似程度，計算量小。
4.本方法對於虹膜獲取裝置沒有特殊的要求，而且不涉及複雜的計算，易於在實際的系統中使用。
綜上所述，本發明可以有效地完成虹膜識別，從而可靠地進行身份識別。本發明具有很廣的應用範圍，它可用於國防、金融、公安刑偵，以及其他需要進行身份確認的領域。
實施例1基於虹膜識別的身份鑑別本發明提出的基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法可以應用於各種身份識別系統中，結合圖2描述使用過程如下1)對於輸入的原始虹膜圖像，首先進行預處理，包括虹膜定位、歸一化、圖像增強和去噪，如圖3所示。
2)通過降採樣的方法，用多個一維信號表示二維虹膜圖像中最重要，最具有區分性的信息。應用一類特殊的小波，在多個解析度下獲取降採樣後圖像一維信號的過零點描述，並進行量化，得到一個二值化的特徵向量。
3)此時，可以與資料庫內的表徵不同虹膜的特徵向量進行匹配，得到識別結果；也可以對特徵向量進行壓縮，存儲到各類介質上，如IC卡等各種智慧卡上，便於日後的身份驗證。
權利要求
1.一種基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法，包括步驟虹膜圖像預處理；虹膜過零點特徵的描述；虹膜特徵壓縮和解壓縮；特徵匹配。
2.按權利要求1所述的方法，其特徵在於所述的虹膜圖像預處理包括步驟虹膜定位；虹膜歸一化；圖像增強和去噪。
3.按權利要求1所述的方法，其特徵在於所述的虹膜過零點特徵的描述包括步驟對預處理後的虹膜圖像進行降採樣，形成多個一維信號；採用一維小波，在多個解析度下提取降採樣後信號的過零點信息，並對一維信號的過零點描述進行量化；
4.按權利要求3所述的方法，其特徵在於所述的小波為平滑函數的二階導數，如墨西哥草帽小波。
5.按權利要求3所述的方法，其特徵在於所述的量化方法將過零點信息的幅度值置為1或0。
6.按權利要求1所述的方法，其特徵在於所述的虹膜特徵壓縮方法只記錄一維信號過零點的位置信息和相鄰兩個過零點之間的標誌值(1或0)。
7.按權利要求1所述的方法，其特徵在於所述的特徵匹配採用歐氏距離度量兩個特徵向量之間的相似程度。
8.按權利要求7所述的方法，其特徵在於所述的特徵匹配在計算歐氏距離之前，通過特徵向量中過零點的位置信息和標誌值還原出壓縮前的特徵向量。
全文摘要
一種基於小波分析和過零點描述的虹膜識別方法，包括步驟虹膜圖像預處理；虹膜過零點特徵的描述；虹膜特徵壓縮和解壓縮；特徵匹配。本發明的圖像預處理方法包括虹膜定位、歸一化、圖像增強和去噪，該方法能夠有效地從原始圖像中提取出待分析的虹膜區域。本發明採用多分辨小波對虹膜過零點特徵進行分析，從而建立能夠準確描述虹膜圖像的特徵向量。通過特徵壓縮，大大地降低了虹膜特徵向量的維數，壓縮後的特徵向量只需極少的空間進行存儲。本發明採用簡單的歐氏距離度量兩個特徵向量之間的相似程度，計算量很小。整個識別方法速度快、識別精度高。本發明可用於進行身份識別和安全性防範的諸多應用系統中。
文檔編號G06K9/36GK1489105SQ0214572
公開日2004年4月14日 申請日期2002年10月9日 優先權日2002年10月9日
發明者譚鐵牛, 王蘊紅, 馬力, 張德馨 申請人:中國科學院自動化研究所