虹膜识别
详解指纹识别声音识别虹膜识别等六种生物识别技术原理
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
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。
简述生物识别技术的分类及应用。
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
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
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
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
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。
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归一化的目的是将每幅原始图像调整到相同的尺寸和对应 位置，从而消除平移、缩放和旋转对于虹膜识别的影响。 虹膜的内外边界都为圆形，可以简单地利用几何方法归一 化。以瞳孔圆心为起点，与虹膜内外边界的交点坐标分别 为(xp(θ),yp(θ))和(xs(θ),ys(θ))，则利用下式，将虹膜图像 中的每个点一一映射到极坐标(r, θ)中。
虹膜，作为重要的身份鉴别特征— 1. 高独特性：几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不 完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的 差异。 2. 高稳定性：虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不 变。 3. 良好的防伪性能：要想精细地修改虹膜的表面结构特征， 即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的危 险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光 强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。 4. 易接受性：可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉 察的情况下把虹膜图像拍摄下来。
虹膜识别的优势
同其它的生物识别技术相比，虹膜识别技术具有非常明 显的优势。
虹膜识别的优势
搜索符合影像的时间短（每秒10万笔虹膜 编码）。 虹膜被人体保护，不易改变（在怀孕第7个 月已经确定）。 具有高独特性，高稳定性，防伪性好，易 使用性。
虹膜识别的不足
虹膜识别技术刚起步，很多方面都有不足： 虹膜纹络是否具有稳定性有待研究。 虹膜采集技术有待提高。 高重复性的虹膜识别算法有待进一步开发。 目标物渺小，以致于有取得目标物的距离限制。 瞳孔、睫毛或多或少会对图像采集造成影响。 天生无法聚焦的人会使得系统运行困难。
二维小波变换：
小波变换是一个常用的图像分析手段，并且在纹理 识别中有较多的应用。一个二维小波变换可以看作两个连 续的一维小波变换。二维小波变换将一幅图像分解成一系 列的低频子图像。小波变换的结果取决于所采用的小波基 的类型，而小波基是由滤波器的类型决定的。
小波的四种通道：
LL 通道代表了图像在水平低频和垂直低频下的信 息 LH通道代表了图像在水平低频和垂直高频下的信 息 HL通道代表了图像在水平高频和垂直低频下的信 息 HH 通道代表了图像在水平高频和垂直高频下的 信息
内侧 半 径 方 向 外侧 8 个 带
虹膜图像增强 ：
由于设备的原因，使得虹膜图像上的光照不能完全 按均匀分布，这样将会影响纹理分析的效果。为了更好地 提高识别效果，我们对展开后的虹膜图像进行了局部的直 方图均衡化，从而实现了图像增强，减少了非均匀光照的 影响。
三、虹膜特征提取
两种比较典型的方法— 多通道滤波 二维小波变换 从一定意义上讲，前者是后者的特列。
黄种人的虹膜则多为深褐色，纹理非常不明显
虹膜图像可以通过CCD摄像头及图像采集卡输入计算机
传统方式
便携方式
二、虹膜图像的预处理
通过获取装置采集的虹膜图像通常不可能仅仅包含 虹膜，往往还有眼睛的其它部分，比如眼睑、睫毛、眼白 等，而且在高度非侵犯性系统中，由于对被试者不做要求， 虹膜在图像中的位置与大小都会发生变化。因此，在进行 虹膜识别之前，必须先确定出虹膜在图像中的位置并进行 大小归一化等操作。
虹膜识别的一般步骤：
虹膜图像获取 图像预处理 特征提取
特征匹配
虹膜识别技术的基本原理
图 像 获 取
虹 膜 定 位
特 征 提 取 特 征 数 据 库
识别 认证
识 别 或 认 证 结 果
一、虹膜图像的获取
虹膜是一个很小的器官，直径约十几毫米，不同人种的虹 膜颜色有着很大的差别。 白种人的虹膜颜色浅，纹理显著
Ai、Bi进行异或运算
特征匹配
实验结果表明，由于受环境等因素的影响，把同一虹膜的 不同时间提取的特征码进行比对时，HD分布的峰值将在 0.1附近。不同虹膜的特征码进行比对时，HD分布的峰值 将在0.5附近。
性能评价指标
(PERFORMANCE EVALUATION INDEXES)
精确性 速度 对被检验者和外界环境的适应能力 其中精确性是最重要的一个性能指标。
外圆边界的提取：
虽然虹膜同巩膜的灰度值相差得也比较大，但是 从虹膜的像素点到巩膜的像素点的过渡相对平缓， 在原始虹膜图像中，同值像素分布不如瞳孔像素 分布那样集中，直接用直方图来进行阈值分割， 效果不理想。采用小波变换初步确定虹膜外边界 轮廓，虹膜外边界的精确定位仍然要Hough变 换． 睫毛和噪声处于图像的最高频部分，纹理特征也 最明显，而且经常掩盖虹膜外边界的纹理特征。 通过低通滤波可以消除睫毛和噪声的主要影响。
内侧 半 径 方 向 排除遮挡部分的虹膜 展开成矩形的虹膜 外侧
虹膜图像归一化
虹膜纹理从瞳孔内侧起沿半径方向由细到粗,不同的空间 特征在各种尺度上非常明显。因此，为了捕获虹膜的空间 细节，利用多尺度表达，将虹膜图像沿半径方向分成8个 带。图像的各个带展成多大是一个值得考虑的问题。这个 问题与滤波器的尺寸有关。
特征匹配
(FEATURE MATCHING)
ห้องสมุดไป่ตู้
特征匹配通常采用最典型的虹膜代码的海明距 (Hamming Distance,HD) 匹配算法。 该算法是通过比较两个虹膜特征码是来自相同的个体的虹 膜，还是来自不同个体的虹膜，比较虹膜代码A和虹膜代 码B的L位的每一位（L一般取1024 或2048）。 HD定义为：
虹膜定位 ：
由原始输入图像可以看出，虹膜包含纹理的部分是内外两 个近似圆形边界之间的部分，虹膜内侧与瞳孔相邻，外侧 与眼白相邻。但是，这两个圆不是完全同心的,我们需要
分别对内外两个边界进行处理。
对虹膜边缘的定位采用两步法, 即先利用灰度投影量进行 粗定位,然后利用圆形模板进行精定位。这样可以提高虹 膜边缘定位的速度, 避免一些盲目性的搜索。
在四种小波通道中，HH通道反映的是图像的高 频特征，其中包含了图像中的大部分噪声，不适合 用于纹理特征的提取。因此我们使用图中阴影部分 的共 7 个通道来进行纹理分析。对于每个通道的滤 波结果，提取均值和方差作为其特征。由于在小尺 度下的小波子图像受噪声的影响比较严重，为了增 加识别算法的抗噪声性能，在具体算法中，我们对 于归一化的图像，进行 3次小波分解，对 3 个尺度 下的小波系数进行处理，这样总共有 7 个小波通道， 每幅输入图像提取出 14 个特征。
已知了瞳孔的边界，便可以获得其参数（圆心和半径）。 在利用虹膜的灰度投影量来确定出虹膜的参数（圆心和半 径）。 设瞳孔圆心Op(xp,yp)，半径r，虹膜圆心Oi(xi,yi)，半径 R，I(x,y)为(x,y)点的灰度值。通过下式可以求出在x和y 方向上的灰度投影量。
外圆边界的提取：
可以采用最小二乘拟合的方法提 取外圆边界。首先使用Canny 算子对 原图像进行边缘提取，然后根据瞳孔 的位置和其它的先验知识，去除一些 无用的点，比如眼眉和内边界等，最 后采用最小二乘法进行拟合。最后虹 膜定位。
虹膜识别技术简介
什么是虹膜？
虹膜是位于人眼白色巩膜和黑色瞳孔之间的环状组 织，包含了最丰富的纹理信息。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
虹膜的位置
内边缘
外边缘
巩膜 瞳孔
虹膜
虹膜上的细微特征
瞳孔褶皱 瞳孔区
深色斑点 睫状区 收缩性皱纹
凹陷区
虹膜结构图
虹膜识别的优点：
性能评价指标
精确性一般用识别率来表示，识别率有三种： 拒判率FRR (False Reject Rate) 误判率FAR (False Accept Rate) 等误率EER (Equal Error Rate) 还有一类评判指标（一般出现在英文文章中）： FMR (False Match Rate) FNMR (False Non-Match Rate)
用极坐标变换的方法进行归一化：
将虹膜图像中的每个点一一映射到极坐标，这种映射 对于平移和内外圆环的大小变换等具有不变性。综上所述， 整个虹膜识别的过程对于虹膜图像的旋转、平移和尺度变 化以及瞳孔的收缩都具有不变性。
虹膜图像归一化
由于上下眼皮会部分地遮挡虹膜顶端和底端，为了排除这 一部分，以瞳孔为中心，截取-π/4～π/4及3π/4～5π/4 的虹膜区域。 然后将截取的虹膜区域在极坐标系中展成矩形，使矩形的 行对应半径，矩形的列对应所取的角度。
虹膜精定位
由于虹膜具有良好的环状特性，所以可采用如下算子对虹 膜边缘进行精定位。
其中Gσ(r)为高斯函数，*表示卷积，上式实质上是一个以 尺度σ模糊化的圆形边缘探测器模板。 它对瞳孔边缘或虹膜外边缘的定位过程，是在(r,x0,y0)三 参数空间不断迭代求最优解(即求最大值) 的过程。
虹膜的归一化：
进行虹膜图像预处理：
原始输入图像 虹膜图像的灰度直方图 二值化方法定位瞳孔 虹膜图像边缘提取 修正后的虹膜边缘 虹膜定位 虹膜图像的归一化 图像增强
虹膜图像预处理效果图：
图像预处理
(IMAGE PREPROCESSING)
从摄取的眼睛图像中将虹膜图像分离出来，去除眼睑、眼 液及微小组织的影响，排除噪声干扰，采用平移变换、图 像对准的方法消除漂移(shift) 、缩放(scale)和旋转 (rotate)现象。去除由于反光等噪声干扰。 进行边缘检测，用Hough变换对虹膜的内外边缘进行准 确定位，将其与其他部分分离开来，使虹膜图像结构之间 具有一致性。
性能评价指标
FRR和FAR之间的关系如下图所示。它表明在不同操作点 上FRR和FAR之间的平衡，一般用等误率EER来衡量。