虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍
身份认证技术
第6章 身份认证技术
课时数：1课时
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课程介绍
• 本课程介绍了当前国内的网络安全发展趋势,网络安 全解决方案的整体架构,探讨VPN、防火墙、入侵检 测和认证等安全技术。 • 本课覆盖面比较广，以打造全面专业的安全工程师 为目标，为学生打下坚实的安全基础。
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虹膜识别技术
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。
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虹膜识别技术
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。
身份认证介绍 常见的生物特征识别方式 虹膜识别技术 特征提取
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身份认证介绍
信息系统中，对用户的身份认证手段也大体可 以分为这三种，仅通过一个条件的符合来证明一个 人的身份称之为单因子认证，由于仅使用一种条件 判断用户的身份容易被仿冒，可以通过组合两种不 同条件来证明一个人的身份，称之为双因子认证 。 身份认证技术从是否使用硬件可以分为软件认 证和硬件认证，从认证需要验证的条件来看，可以 分为单因子认证和双因子认证。从认证信息来看， 可以分为静态认证和动态认证。身份认证技术的发 展，经历了从软件认证到硬件认证，从单因子认证 到双因子认证，从静态认证到动态认证的过程。
2 7. DNA识别
常见的生物特征识别方式
人体内的DNA在整个人类范围内具有唯一性（除了同卵双胞胎 可能具有同样结构的DNA外）和永久性。因此，除了对同卵双胞胎 个体的鉴别可能失去它应有的功能外，这种方法具有绝对的权威性和 准确性。DNA鉴别方法主要根据人体细胞中DNA分子的结构因人而 异的特点进行身份鉴别。 这种方法的准确性优于其它任何身份鉴别方法，同时有较好的防 伪性。然而，DNA的获取和鉴别方法（DNA鉴别必须在一定的化学 环境下进行）限制了DNA鉴别技术的实时性；另外，某些特殊疾病 可能改变人体DNA的结构组成，系统无法正确的对这类人群进行鉴 别。
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
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
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
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
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
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。
2020四川省公需科目(人工智能)参考答案
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。
2020四川省公需科目(人工智能)参考答案
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。
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虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍
眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code(虹膜代码)，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，512个字节，对生物识别模板来说是一个十分紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。
一、采集：
从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。
266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。
在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
二、算法：
第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。
当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。
算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。
单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macular cysts研究中使用同样的范围。
）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要懂得很深的数学知识。
三、精确度：
由于虹膜代码(Iris Code)是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特征点，所以虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：·两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
·等错率：1:1200000
·两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:1052
四、录入和识别：
整个过程其实是十分简单的，虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码(Iris Code)的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快，就是在有成千上万个虹膜信息数据库中进行检索，所用时间也不多，有人可能会对如此快的速度产生质疑，其实虹膜识别技术的算法还受到了现有技术的制约。
我们知道，处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。
当然，由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。
但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。
相同的虹膜所产生的Iris Code（虹膜代码）也有25%
的变化，这听起来好像是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种Iris Code （虹膜代码）的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。