[发明专利]光学体全息虹膜识别系统及其方法无效
申请号: | 201010181298.2 | 申请日: | 2010-05-18 |
公开(公告)号: | CN101916360A | 公开(公告)日: | 2010-12-15 |
发明(设计)人: | 王彪;黄卓垚;李一伦;腾东东 | 申请(专利权)人: | 中山大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 禹小明 |
地址: | 510275 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 光学 全息 虹膜 识别 系统 及其 方法 | ||
技术领域
本发明涉及虹膜识别领域,具体涉及一种光学体全息虹膜识别系统及其识别方法。
背景技术
虹膜识别具有高准确度、不容易伪造、非侵犯性等优势,被认为是最具有前景的生物识别技术。1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的Johnson发明了第一个虹膜识别系统。1992年,John G Daugman博士发明了一个高性能的虹膜识别系统,并在1994年获得专利。1996年Richard P Wilds博士也发明了一个虹膜识别系统,并取得了专利。虹膜识别开始了商业化的进程,经过多年的发展,在算法领域技术上已经日趋成熟。但是在应用上却一直针对比较小的虹膜图像库,在需要面对海量数据库的领域,如:信贷消费,通信,交通等面对海量数据库的领域,虹膜识别还没有相关的应用。一旦虹膜识别进入这些领域,将有可能改变人们的生活方式:想象一下如果人们消费的时候只要望着虹膜摄像机即可辨明身份,在银行账户中扣去所消费的金额,那么人们将淘汰现金交易,盗窃抢劫将大幅的下降。当面对一个很大的图像数据库时,虹膜识别需要更加快的识别速度,尤其是在我国人口众多的国情下,要广泛使用虹膜识别一般将面对一个庞大的虹膜数据库,所以发展快速的虹膜识别技术很有意义。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足,提供一种光学体全息虹膜识别系统及其识别方法,其将体全息图像识别技术应用到虹膜识别领域,让虹膜 识别能够具有并行识别的能力,同时识别多幅虹膜图像,提高虹膜识别处理大量虹膜图像的能力。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:一种光学体全息虹膜识别系统,包括软件系统、控制系统和光电混合系统,所述软件系统包含虹膜采集单元和虹膜图像前处理单元,所述虹膜采集单元通过虹膜采集仪进行虹膜采集,所述虹膜图像前处理单元实现对采集到的虹膜图像进行编码;所述控制系统解释软件系统的信号,实现光电混合系统的自动控制;所述光电混合系统通过角度复用方式实现虹膜编码的体全息存储和识别。
所述光电混合系统包括光学部分和机电控制部分,所述光学部分依次连接有半导体激光器、半波片、衰减片、偏振分光棱镜、体全息存储介质、第三快门、CCD图像传感器,所述偏振分光棱镜和体全息存储介质之间还分别连接有两个光路:物光光路和参考光光路;所述机电控制部分对参考光路中参考光入射角度进行控制。
所述物光光路依次连接有接收来自偏振分光棱镜的物光的第一偏振片、第一快门、第一反射镜、第一扩束透镜组、透射式空间光调制器、第二偏振片、傅立叶变换透镜;所述参考光光路依次连接有接收来自偏振分光棱镜的参考光的第二快门、第二扩束透镜组、可调光阑、第二反射镜、可移动透镜、固定透镜;所述可移动透镜由机电控制部分控制改变其位置来改变参考光入射角度。使可移动透镜和固定透镜联合组成角度复用机构。
所述机电控制部分控制参考光路中的可移动透镜在一个垂直于参考光光路的平面上移动和控制光学部分的第一快门、第二快门、第三快门的曝光时间。虹膜编码图体全息存储时,控制第一快门、第二快门的曝光和关闭,记录虹膜编码,此时第三快门关闭以保护CCD图像传感器。
本发明的光学体全息虹膜识别方法具体有:
所述的虹膜图像前处理,其步骤包括:输入人眼图像、虹膜定位、对虹膜进行特征提取、对提取的虹膜特征进行编码。
所述的虹膜编码图体全息存储,其步骤包括:(a)确认关闭所有快门并将步进电机移动到设定的初始位置,当前存储的虹膜编码编号N=0;(b)令N=N+1;(c)比较N和需要存储的最大虹膜编码编号Nmax,当N>Nmax时结束存储,当N≤Nmax时进行以下步骤;(d)透射式空间光调制器显示编号为N的虹膜编码;(e)第一快门、第二快门曝光,记录第N号虹膜编码;(f)确认第一快门、第二快门关闭,启动机电控制部分中的步进电机,将可动透镜移动到下一个位置,重复步骤(b)
所述的虹膜识别,其步骤包括:(a)生成图像库相关峰向量;(b)采集要检测身份的人的虹膜图像;(c)虹膜前处理;(d)前处理后的图像输入到透射式空间光调制器中,打开第一快门、第三快门关闭第二快门,采用CCD图像传感器捕获相关峰阵列,得到识别向量;(e)识别向量与图像库相关峰向量相减,找到最小的元素,得出识别结果。
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