基于人眼虹膜识别的个人身份鉴别方法可行性分析报告

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虹膜识别_介绍及优势

虹膜识别_介绍及优势虹膜识别是一种生物特征识别技术，通过分析和识别人眼虹膜的独特特征来确认人的身份。

虹膜是眼球前部上皮组织中的一种，拥有丰富的个人特征，包括纹理、颜色、结构等。

虹膜识别技术在安全性、准确性和可靠性方面具有独特的优势，被广泛应用于身份验证、安全控制、银行交易及边境安检等领域。

虹膜识别技术的优势如下：1.高精度和准确性：虹膜识别技术的识别准确率非常高，甚至可达到百万分之一的误识率。

虹膜纹理的复杂性极大地提高了准确性，能够保证个体间的稳定性和唯一性。

2.快速和高效：虹膜识别技术的识别速度非常快，通常只需要几秒钟甚至更短的时间即可完成识别。

这使得虹膜识别技术非常适用于需要快速身份验证的场景，如边境安检等。

3.非接触性：虹膜识别技术不需要接触任何设备或传感器，只需要在适当的距离内进行扫描即可完成识别。

这不仅方便了使用者，还能够避免传统生物识别技术中可能存在的交叉感染问题，提高了用户体验。

4.防伪性和安全性：虹膜识别技术基于个体的生物特征进行身份验证，无法被模拟或复制。

这使得虹膜识别技术非常难以被欺骗或篡改，大大提高了身份认证的安全性。

其在防止身份冒用等方面的优势被广泛应用于金融、边境安检等需要高安全性的场所。

5.非侵入性：与其他生物识别技术相比，虹膜识别需要的操作非常简单，并且没有任何不适感，不会对使用者造成任何伤害。

这使得虹膜识别技术更受用户欢迎，能够更广泛地应用于个人设备、手机解锁、门禁系统等领域。

6.广泛应用领域：虹膜识别技术的应用领域非常广泛，可以用于个人身份验证、边境安检、出入口管理、金融交易验证等场景。

同时，虹膜识别技术还可以与其他技术相结合，如人脸识别、声纹识别等，提高识别的准确性和安全性。

虹膜识别技术的优势使得其成为当前生物识别技术中最可靠和安全的一种。

然而，虹膜识别技术也存在一些挑战，如设备的成本高、对环境要求较高等。

但随着技术的发展和成本的下降，虹膜识别技术将会进一步普及和应用于各个领域。

基于人工智能的虹膜识别与安全访问系统设计

基于人工智能的虹膜识别与安全访问系统设计虹膜识别技术是一种基于人工智能的生物识别技术，通过对人眼虹膜的独特特征进行扫描和识别，实现对个体身份的准确辨识。

虹膜识别具有高度的安全性和精准性，已广泛应用于安全访问系统的设计中。

本文将详细介绍基于人工智能的虹膜识别与安全访问系统的设计原理、技术要点以及应用场景，旨在为读者提供全面的了解与指导。

一、虹膜识别系统的设计原理虹膜识别系统的设计与实现主要包括三个步骤：采集、识别和验证。

1. 采集：虹膜识别系统使用摄像机或红外摄像机来获取被测者的虹膜图像。

由于虹膜的特征不受年龄、性别、肤色等因素的影响，因此虹膜图像的采集可以在不需要接触、非侵入式的情况下进行，大大提升了用户的体验和接受度。

2. 识别：虹膜图像采集后，需要经过图像处理算法进行特征提取。

虹膜的特征主要包括纹理、纹理结构、颜色和边缘等。

传统的虹膜特征提取算法主要基于滤波、分割和特征提取等技术，但由于时间和空间复杂度高，很难满足实时和高并发的应用需求。

而基于深度学习的虹膜识别算法则可以有效突破这些限制，通过神经网络的训练和优化，实现对虹膜特征的更准确和高效的提取。

3. 验证：虹膜识别系统的验证过程主要是比对候选虹膜特征与已注册虹膜特征之间的相似性。

如果相似度高于事先设定的阈值，则认为识别成功，并允许用户进行安全访问。

一般来说，虹膜识别系统还会配合其他身份验证方式，如密码、指纹等，以提升系统的安全性和可靠性。

二、基于人工智能的虹膜识别系统的技术要点1. 数据集和训练：基于深度学习的虹膜识别系统的核心是训练一个准确的虹膜特征提取模型。

该模型需要通过大规模虹膜图像数据集的训练得到，并利用卷积神经网络等深度学习模型进行学习和优化。

数据集的质量和多样性对模型的性能至关重要，而训练过程的时间和计算资源也是需要考虑的因素。

2. 虹膜图像质量控制：虹膜图像的质量对识别系统的准确性和鲁棒性有着直接的影响。

为了提高图像质量，可以采用自动对焦、曝光和纠偏等技术手段。

虹膜识别技术的研究

虹膜识别技术的研究摘要：虹膜识别是模式识别领域的前沿研究方向, 同时也是一项具有广泛应用前景的身份认证技术,业己得到国内外政府部门、学术界和工业界的广正关注。

通过前期的查找文献，对虹膜识别技术有了初步的了解。

本文介绍了虹膜特征、虹膜图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配及性能评价指标、虹膜识别技术的发展过程、虹膜识别技术优势、虹膜识别技术与应用前景、市场潜力及未来虹膜识别技术的研究方向。

关键字：虹膜识别; 身份认证; 生物特征识别is Recognition TechnologyAbstract：As a personal identification method, iris recognition is a hot top ic in both academia and industry, with very wide practical app lying fields1 This paper p resents an overview on the iris characteristic, the develop ing history and the advantage of the iris recognition technique, the technology and the app lication foreground of the iris recognition, the iris recognition market potential and its future research direction1Key words: iris recognition; identity verification; biometrics一、虹膜识别简介身份识别就是验证个人的真伪,以防范冒名顶替者的违法犯罪活动。

目前,身份识别主要靠各种证件(如身份证、智能卡等) 、个人识别码(如口令、密码等) 及生物特征识别。

虹膜识别方案

虹膜识别方案虹膜识别方案：现代安全与便利的完美结合随着科技的发展，虹膜识别作为一种先进的生物识别技术正越来越受到人们的关注与使用。

虹膜作为人体独特的生物识别特征，具有高度精确性和非可逆性，因此被广泛应用于许多领域，如安全系统、金融交易、移动支付等。

本文将探讨虹膜识别方案所带来的好处、现有技术的应用及其潜在的未来发展。

一、提升安全性虹膜识别方案在安全领域发挥着重要作用。

相较于传统的密码、指纹等识别方式，虹膜识别具备更高的安全性。

每个人的虹膜图案都是独一无二的，不存在重复，使得虹膜识别几乎无法被伪造或冒用。

这对于保护个人隐私和提升信息安全具有重要意义。

虹膜识别方案广泛应用于私人住宅、办公场所、银行等需要高度安全性的场所，确保只有授权人员才能进入，防止非法入侵和信息泄漏。

二、提升便利性虹膜识别技术不仅在安全方面有所突破，还在提升生活便利性方面发挥着重要作用。

虹膜识别的非接触性使得用户无需拿出卡片、输入密码等步骤，只需凝视一下设备即可进行认证。

这大大简化了用户的操作，提升了用户体验。

例如，在支付领域，传统的支付方式需要使用信用卡、密码等，而虹膜识别支付仅需用户注视一下设备即可完成交易，不仅节省了时间，还增加了支付的安全性。

三、应用现状虹膜识别方案在各个领域得到了广泛应用。

金融行业是其中之一。

在国内外的一些银行，虹膜识别已成为客户身份认证的重要手段。

用户只需通过虹膜扫描仪进行验证，便可完成登录、转账、查询等操作，提高了金融交易的安全性。

此外，虹膜识别技术还可以应用于公共安全领域，用于身份识别、犯罪排查等方面，提高社会治安水平。

四、未来展望虹膜识别技术的不断发展将给未来带来更多的应用空间。

随着科技的进步，虹膜识别设备将变得更加智能化、小型化，其应用将进一步扩展到智能手机、智能家居、智能出行等领域。

例如，通过虹膜识别技术，用户可以在智能手机上实现无密码解锁，保护个人隐私和安全。

此外，虹膜识别方案还有望与人工智能技术进行深度结合。

浅谈虹膜识别的原理与应用

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。

虹膜识别技术

虹膜识别技术虹膜识别技术是一种基于虹膜生物特征的身份识别技术，它利用虹膜的独特性和稳定性进行身份认证和安全验证。

虹膜识别技术是目前广泛应用于安防领域的一项重要技术，它与其他识别技术相比具有更高的识别准确性和较低的错误识别率。

本文将介绍虹膜识别技术的原理、应用领域以及未来发展趋势。

虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，它利用虹膜中的纹理特征来识别和验证个体身份。

每个人的虹膜纹理是独一无二的，就像指纹一样具有唯一性。

虹膜识别技术通过采集个体的虹膜图像，提取虹膜纹理特征，并将其转化为数字码以进行比对。

虹膜图像采集一般使用红外摄像机或虹膜成像仪，通过红外光照射可以清晰地显示出虹膜的细节。

虹膜识别技术具有许多优点。

首先，虹膜识别不需要接触物品，非接触式采集方式更加卫生和方便，并且可以在远距离进行识别。

其次，虹膜识别的准确性高，虹膜的纹理是稳定的，不会随着时间的推移而改变，也不会受到环境因素的影响。

再次，虹膜识别速度快，只需要几秒钟即可完成一次识别，适用于高效率的身份验证。

此外，虹膜识别还具有抗伪造性和高度安全性，虹膜纹理是个体的先天属性，很难被伪造或冒用。

虹膜识别技术在安防领域有着广泛的应用。

首先，虹膜识别可以用于门禁系统，取代传统的刷卡和密码识别方式。

只需要通过虹膜扫描，就可以快速准确地辨别出合法用户，增强了门禁系统的安全性。

其次，虹膜识别可以应用于边境检查和出入境管理。

通过虹膜识别技术，可以快速准确地辨别旅客的身份，提高边境检查的效率和准确性。

虹膜识别还可以在机场、火车站等公共场所进行安全检查和人员筛查，有效防止危险和非法行为。

虹膜识别技术的发展也面临一些挑战和未来的发展方向。

首先，虹膜识别设备的成本较高，限制了其在大规模应用中的普及。

随着技术的进步和市场竞争的加剧，虹膜识别设备的成本将逐渐下降，使其更加经济实用。

其次，虹膜识别技术需要对个人隐私进行保护，防止虹膜信息被滥用和泄露。

在数据采集、存储和传输过程中，需要采取相应的安全措施和加密算法，确保虹膜信息的安全性。

虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点

虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。

虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。

例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。

下面介绍虹膜识别技术原理及虹膜识别技术优缺点。

虹膜识别技术原理虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。

虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。

虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。

理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。

这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。

虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。

虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：1．虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。

2．图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。

虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。

其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。

虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。

虹膜在身份识别中的应用研究

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（ｎａｇＮｒａＵｉｒｉ，ｎａｇＨｅａ５００Ｃｉ）ＡｙｎｏｍｌｎｅｓｙＡｙｎｎｎ４５０，ｈｎｖｔａ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｔｄｎｓａｌｅｉｂｌｙｐｏｌｍｆｐｏｌｍｅｏｎｔｎ，ｉｓｒｃｇｉｏｓａｒｃｎｌｍｅｇｎｉ－Ｓｕｙｏｔｂｅｒｌｉｉｒｂｅｏｒｂｅｒｃｇｉｏａｔｉｒｅｏｎｔｎｉｅｅｔｅｒｉｇｂｏｉｉｙｌｇｃｌｉｅｔｃｔｎｍｅｈｄ，ｈｓｓｍｐｅａｇｒｈ，ｆｓｒｃｇｉｏｎｉｈｒｃｇｉｏａｅｃａａｔｒｓｉｓＴｏｉａｄｎｉａｉｔｏｉｆｏａｉｌｌｏｉｍｔａｔｅｏｎｔｎａｄｈｇｅｏｎｔｎｒｔｈｒｃｅｉｔ．ｏｉｉｃｃａｇｈａｉｏａｙ’ ｓａｉｔｔｉａｅｒｐｓｄａｉｓｒｃｇｉｏｌｏｉｍ．ＦｒｔｕｉｇｃａｓｏｉｏｈｎｅｔｅｔｄｔｎｌｒｉｗａＳｉｔｂｌｙ，ｈｓｐｐｒｐｏｏｅｒｅｏｎｔｎａｇｒｈｎｉｉｉｔｉｌｓｙ，ｓｏｒｅｐｓｔ－ｎｉｎｎｎｒｃｓｏｏｉｏｉｇｍｅｈｄｔｏｉｅｔｅｐｐｌｅｔｒａｄｒｄｕｏａｉｎｔｏｉｏｒｎｅｏｎａｙｉｇａｄｐｅｉｉｎｐｓｉｎｎｔｏｏｃｍｂｎｈｕｉｃｎｅｎａｉｓｌｃｔｏｐｓｉｎｉｉｉｎｒｕｄｒ，ｔｏｔｓｂｃａｓｓｐｓｉｎｄｂｒｘｅｎｌｏｎａｏｏｌｅｒｔｅ３ｐｉｔｒｕｄ１ｔｖｉｉｇｔｅｉｓｌｃｔｎｓａｃｉｇｏｒｅｉｏｉｏｅｙｉｓｅｔｒａｕｄｒｎｎｃｌｎａｏｎｏｎｏａｏｄｎｒｏａｉｅｒｈｎｔｉｂｙｉｈｈｉｏｂｉｄｅｓｒｄｃｓｔｅｃｍｐｔｔｎｔｎｅｕｅｔｅｃｍｐｅｉｆｏｉｏｉｇ，ｔｅｙｕｉｇＨｏｇｒｎｆｒｆｒｌｎｓ，ｅｕｅｈｏｕａｉｉａｄｒｄｃｏｌｘｔｏｓｉｎｎｎｏｍｅｈｙｐｔｈｎｂｓｕｈｔａｓｏｍｏｎｉｉｆｒｆｅｐｓｉｎｎｎｈｒｆｔｒｉｕｅｒｉｓｆａｕｅｅｔａｔｎ，ｆａｌｓｎｈｍｍｉｇｄｓａｃｒｒｏｎｏｉｏｉｇａｄＧａｏｌｓｓｄｆｒｅｔｒｘｒｃｉｓｉｔｉｅｏｉｏｉｌｕｉｇｔｅＨａｎｙｎｉｔｎｅｉｓｉｍａｃｉｇｈｉｌｔｎｒｓｌｈｗｔａ，ｃｍｐｒｄｗｉｔｅｄｎｉｅｏｎｔｎａｇｒｈ，ｔｅｐｏｏｅｌｏｔｈｎ．Ｔｅｓｍｕａｉｅｕｔｓｏｈｔｏａｅｔｏｈｒｉｅｔｙｒｃｇｉｏｌｏｉｍｏｓｈｔｉｔｈｒｐｓｄａｇ — ｒｈｈｓｉｒｖｄｔｅｒｃｇｉｏａｅａｄｍｉｉｔｅｃｍｐｔｔｎｌｃｍｐｅｉ．ｉｍａｍｐｏｅｈｅｏｎｔｎｒｔｎｎｍｈｏｕａｉａｏｌｘｔｔｉｏｙＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｒｅｏｎｔｎＮｏｍａｉａｉｎＨａＩｉｒｃｇｉｏ；ｒｌｚｔ；ｍｍｉｇｄｓａｃ；ｅｔｒｘｒｃｉｎｓｉｏｎｉｎｅＦａｕｅｅｔａｔｔｏ

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基于人眼虹膜识别的个人身份鉴别方法研究可行性报告一、申请单位及课题组基本情况1、申请单位和协作单位概况（包括单位规模、技术力量、设备和配套等情况）；沈阳工业大学是一所以工为主，涵盖工、理、经、管、文、法等六大学科门类，工科又涵盖机械、材料、电子、电气、石油、化工、建筑、信息等多个行业的多科性大学。

学校设有17个学院和2 个教学部、1 个工程实践中心。

共设59 个本专科专业，具有学士、硕士、博士三级学位授予权。

23 个学科具有硕士学位授予权。

电气工程一级学科具有博士学位授予权，电机与电器、材料加工工程等6 个二级学科具有博士学位授予权。

电器工程学科为国家重点学科，机械制造及自动化、材料加工工程、电力电子及传动、测试计量技术及仪器、控制理论与控制工程等5 个学科为辽宁省重点学科，电气工程一级学科具有博士后科研流动站。

建有国家稀土永磁电机工程技术研究中心、辽宁省高电压强电流重点实验室、辽宁省复杂曲面数控制造技术重点实验室等一批国家、省、市重点实验室和工程中心。

2、课题组概况（人员情况、技术力量、设备条件等）（1）人员情况：课题组成员由中青年组成，年龄结构合理，最大年龄44岁，最小年龄27 岁。

学术层次从教授，副教授，讲师到助教。

学历层次从博士到硕士。

（2）技术力量：本课题组为沈阳工业大学视觉检测技术研究室的一个组成部分，该研究室目前主要进行的课题包括车辆牌照自动识别系统，虹膜识别系统，指纹识别系统，移动目标跟踪系统，捆钞机人民币号码自动记录系统，图像检索技术，基于DSP的图像处理系统等。

目前在研究室做课题的在读博士生3人，硕士生25人。

研究室每年购买最新的相关图书和资料。

（3）设备条件：课题组所在研究室拥有5 个工作室，总建筑面积120 平方米，目前拥有先进的图像处理相关设备，总投资20余万元，包括面阵CCD摄像机及视频图像采集卡4套，线阵CCD摄像机及线阵图像采集卡2套，数码摄录机，数码照相机，扫描仪，活体指纹采集器，虹膜图像采集装置，DSP仿真机，以及时钟在1GHZ以上的个人计算机16 台，图像处理相关软件，实验室所有计算机均连接宽带网，便于资料检索。

3、项目的组织形式和详细分工，以及项目的组织管理及相关保障措施；（1）组织形式和详细分工：课题组长负责总体方案设计，将任务分解为以下几个部分：①虹膜定位算法研究；②虹膜特征提取算法研究；③虹膜特征匹配算法研究；④用VC++语言进行编程，以及各种算法的验证和与现有方法的比较；⑤资料检索与综合，虹膜图像的采集与虹膜图库的建立，研究与实验报告归档。

（2）组织管理与相关保障措施：课题组成员实行八小时坐班制，每天有考核，从时间上保证课题的进行。

课题组长每周听取一次课题进展情况的工作汇报，及时发现并解决问题。

4、项目负责人背景资料及主要参加人员;（1）项目负责人背景资料苑玮琦，男，I960年生，博士后，沈阳工业大学信息学院教授，博士生导师，学科带头人，视觉检测技术研究室主任。

1997年毕业于东北大学检测技术与自动化专业，获博士学位。

2000年由哈尔滨工业大学计算机科学与技术博士后流动站出站。

主要讲授的课程：“图像处理技术”，“图像处理系统”，“机械量测试技术”，“单片机原理”，“电子设备”，“机电一体化”，“机械故障诊断”。

主要感兴趣的领域包括：“计算机视觉检测技术”，“生物特征识别技术” ，“DSP图像处理系统”。

目前在“检测技术与自动化装置”，“计算机应用”两个专业指导研究生，主要研究课题包括：（1）虹膜识别方法研究及软件开发；（2）捆钞机人民币号码在线识别方法研究及系统开发；（3）移动目标跟踪方法研究及系统开发；（4 ）车辆牌照定位与识别方法研究及系统开发；（5 ）指纹识别方法研究及应用装置开发；（6）基于DSP与可编程器件的图像采集与处理装置的开发。

近些年，发表学术论文60余篇，部分论文被他人引用10余次，还多次被美国《工程索引》EI，美国《科学技术会议录索引》ISTP，英国《科学文摘》INSPEC，美国《化学文摘》CA，日本《科学技术文献速报》等国际著名检索机构收录。

主持完成各类纵向课题10余项，其中包括建设部新产品计划项目，中国博士后科学基金项目，辽宁省自然科学基金课题，沈阳市自然科学基金课题，辽宁省教育厅科研课题等。

获国家专利3项。

2000年入选辽宁省第二批“百千万人才工程”的百人层次。

2001年被沈阳市委，市政府授予“沈阳市优秀科技工作者”称号。

2000年、1999年、1998年被评选为“沈阳市科协系统先进工作者”。

2002年被评选为“辽宁省科协系统先进工作者”。

2002年被评选为“沈阳市科教系统创新楷模”。

2003年被评选为“沈阳市软件高级人才” 。

括：国际粉体检测与控制联合会工业应用委员会常务理事，秘书长；中国仪器仪表学会理事；中国仪器仪表学会青年工作委员会副主任委员；中国仪器仪表学会传感器分会理事；中国仪器仪表学会管理科学分会理事；中国化工装备协会仪表电器专业委员会委员；沈阳市仪器仪表与自动化学会副理事长，秘书长，法定代表人；沈阳市科协委员；沈阳市科技计划管理咨询专家；沈阳工业大学学术委员会委员。

（2）主要参加人员于洋，38岁，博士，沈阳工业大学信息学院副教授。

邵虹，32岁，博士，沈阳工业大学信息学院讲师。

于洪霞，29岁，硕士，沈阳工业大学信息学院讲师。

林忠华，27岁，硕士，沈阳工业大学信息学院讲师。

高斌秀，25岁，硕士，沈阳工业大学信息学院研究生。

徐露，25岁，硕士，沈阳工业大学信息学院研究生。

二、项目基本情况1、项目主要研究内容;身份确认是每个人经常遇到的一个基本问题。

身份鉴别主要用在银行、海关、公安、电子商务、电子政务、网络安全等一切需要验证个人身份的场合。

传统的身份鉴别方法主要基于身份标识物品（如钥匙、证件、ATM卡等）和身份标识知识（如用户名和密码等）。

这些方法存在明显的缺点：标识物品容易丢失或被伪造，标识知识容易遗忘或丢失。

基于生物识别的身份确认所依据的是人类自身所固有的生理或行为特征，因此，与传统的身份识别方法比较，更加安全可靠，使用方便。

电子商务与电子政务等网络应用推动了生物识别技术的发展，而9.11事件更是生物识别技术发展的重要转折点。

9.11 事件之后，美国连续签署了爱国者法案、航空安全法案、边境签证法案等3 个国家安全法案，要求必须采用生物识别技术。

为了防止恐怖主义的威胁，越来越多的国家在重要的基础设施和公共场合中推广应用生物识别技术。

虹膜识别技术是90 年代中后期得到迅速发展的一类生物识别技术。

与指纹识别等其它生物识别技术比较，虹膜识别具有以下几个特点：（1）虹膜图像通过非接触方式获取，可以避免疾病传播，容易被人接受，而指纹图像需通过接触方式获取；（2）难以通过手术修改虹膜的纹理结构而不冒影响视力的危险；（3）约有5%的人群，其指纹无法被指纹识别仪辨别。

主要原因有：手指刀伤、包扎着的手指、手指上的茧、皮肤干燥、皮肤潮湿、皮肤病变、皮肤老化、手指窄小及被弄污的指纹识别仪传感器等。

而虹膜是人体器官，不受外界因素影响；（4）虹膜识别是可靠性最高的生物测定识别技术，远远高于指纹识别。

本项目主要研究基于人眼虹膜识别的个人身份鉴别方法与系统，主要研究内容如下：（1）虹膜定位是在所拍摄的眼部图像中，自动找到并提取虹膜的中心坐标以及虹膜内、外圆边界，它是虹膜识别过程中运算时间最长的步骤之一。

常用定位方法大致分为两类：1）边缘检测与Hough 变换相结合的方法；2）基于边缘搜索的方法。

这些方法目前基本上能够满足虹膜定位准确性的要求，但是共同的缺点是运算时间长。

改进上述方法，并提出新的定位方法是本课题的一个主要研究内容。

（2）虹膜特征提取方法目前主要包括：基于相位分析的方法，基于过零点检测的方法和基于纹理分析的方法三大类，其中Daugman 提出的相位分析方法被公认为是目前识别性能最好的方法。

许多人研究Daugman 的方法，但是没有人的实验结果达到Daugman 方法的识别率。

其主要原因是：在特征提取过程中所用到的数学表达式中，部分相关系数的选择问题，在所公开的文献中均没有给出具体数值，而这些系数的具体数值直接影响了特征值的匹配结果。

我们通过分析认为，这些系数的具体值与实验条件密切相关，例如：光线强度，图像分辨率等。

因此，本课题的重点在于通过大量的实验，解决特征提取过程中相关参数的选择问题。

（3）尽管Daugman 的相位分析方法识别率最高，但是，特征提取时间也是最长的。

通过2年多的研究，我们提出利用虹膜纹理边缘信息直接编码，与现有的特征提取方法比较，在算法上将大大简化，从而缩短运算时间。

该方法与目前的过零点检测方法类似，但是实现途径不相同。

我们利用自己研究出的基于方向差分极大值的边缘检测方法，提取虹膜纹理边缘，目前进行了初步探索与实验，其计算时间小于目前基于小波变换的过零点检测方法。

这部分工作需要大量的实验，并不断修改算法的具体实现步骤，希望能够达到较高的提取精度。

（4）对应于我们所提出的边缘检测方法检测纹理边缘，需要给出相应的编码方法。

我们目前只是给出了一种最简单的方法，还不是很理想，需要进一步研究，使识别结果更加具有鲁棒性。

（5）国内目前在研究虹膜识别算法中，通常只是对少数几个虹膜样本进行实验，缺乏说服力，因此，本项目的一个研究内容是，采用大样本来实验识别算法的有效性，从而提高识别算法的稳定性。

2、项目主要技术难点和创新点；虹膜识别的两个重要参数是正确识别率和识别速度。

影响虹膜正确识别主要因素来自于三个方面：一是来自于人体自身因素，主要包括：瞳孔与虹膜中心不重合；虹膜被眼睑遮挡。

二是来自于光线照射因素，主要包括：因光线强度变化引起瞳孔大小发生变化，从而导致虹膜大小发生变化；虹膜外圆边界不清晰的影响；因光线在眼球上反射形成光斑。

三是来自于人眼与虹膜拍摄装置之间位置的变化，导致图像分辨率发生变化。

四是来自于算法本身的不完善性。

影响虹膜识别速度主要因素来自于虹膜定位，特征提取与模式匹配各个步骤算法的不完善性。

本项目主要技术难点如下：（1）在通常情况下，人眼瞳孔与虹膜中心存在一定程度的不重合，但有些人的不重合程度比较严重，这导致虹膜区域在结构上严重不对称，必须经过变换成为对称结构，才能进行虹膜特征提取，即编码。

目前有一些方法对虹膜不对称进行修正，但效果并不十分理想，因此，有必要进一步研究，这也是本项目的难点之一。

（2）如果不是刻意追求，许多人眼的虹膜被眼睑部分遮挡，有时还比较严重，导致有效的虹膜区域变小，直接影响特征值的提取、乃至虹膜识别的正确率。

多大的虹膜区域能够满足虹膜识别的要求，是一个值得研究的问题，也是本项目的难点之一。

（3）在拍摄虹膜图像时，光线在眼球上将形成光斑，目前的办法是让受式者调整自己的眼球位置，使光斑位于瞳孔区域。