[发明专利]一种基于相关函数匹配的快速稳健的虹膜识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于相关函数匹配的虹膜识别方法。

背景技术

在当今社会，个人资料、个人财产都是以数字信息的形式存在。作为参与管理这些信息的用户们，准确地识别出他们的身份，对于这些信息的保密性、安全性就显得尤为重要，而生物识别就为用户身份识别提供了一种精确、安全、方便、不已丢失的方式。随着信息时代的到来，智能设备在日常生活中也显示出无可比拟的优势，而人性化的智能设备中的关键点就是准确识别用户、满足用户需求。而生物特征识别在身份识别和智能化设备中都有着非常重要的应用。作为生物特征识别的一个分支，虹膜识别技术是计算机图像处理技术与模式识别技术在身份识别领域的运用。由于虹膜识别有着高稳定性、高准确率、高度防伪性、唯一性、普遍性和非侵犯性等优点，因此，基于虹膜的识别技术成为了当前最为可靠也是最为流行的生物识别方法之一，有着广阔的运用前景和重要的研究价值。

虹膜识别技术的关键点在于将采集到的虹膜图像准确地提取出介于瞳孔与巩膜之间，且去除上下眼睑以及高光、睫毛的影响，得到虹膜的有效区域，并采用合理的纹理提取方法得到能够深刻反映纹理信息的代码，该代码要较好地考虑到旋转、平移带来的影响。

对于虹膜识别技术，在前人的努力下，已经能够达到很高的精度与较快的速度。然而，虹膜识别技术至今未能完全主导生物识别技术市场主要是因为虹膜识别技术的采集要求过高，在非合作性的场合难以达到较好的鲁棒性。因此，用户对于这种娇气的技术容易产生排斥心理。合理的精度、速度以及鲁棒性才能符合广大的用户需求。

综上所述，现有的虹膜识别技术，在保证虹膜分割算法的精准性的基础上，如何提高系统的鲁棒性与快速性，这些都有改进的余地，同时合理地设计考虑到虹膜旋转与平移的虹膜代码以及匹配方法，这些都是亟待解决与改进的问题。

发明内容

本发明是为了解决现有的虹膜识别的鲁棒性差、速度慢的问题，从而提供一种基于相关函数匹配的快速稳健的虹膜识别方法。

一种基于相关函数匹配的快速稳健的虹膜识别方法，它由以下步骤实现：

步骤一、系统初始化；选择工作模式为识别模式；

步骤二、采用虹膜采集系统采集待识别者的一张虹膜图像；

步骤三、对步骤二获得的虹膜图像进行预处理；

步骤四、对经步骤三预处理后的虹膜图像进行虹膜的局部纹理提取；获得该图像的虹膜代码；

步骤五、从虹膜数据库中取出一组虹膜代码，与步骤四获得的虹膜代码进行匹配；并比较从虹膜数据库中取出的虹膜代码与步骤四获得的虹膜代码的相似度阈值；

步骤六、判断获得的相似度阈值是否大于预定阈值，如果判断结果为是，则执行步骤七一；如果判断结果为否，则执行步骤七二；

步骤七一、将从虹膜数据库的取出的虹膜代码对应的信息作为待识别者的信息，完成虹膜识别过程；

步骤七二、判断虹膜数据库中是否还有未取出的虹膜代码，如果判断结果为是，则返回执行步骤五；如果判断结果为否，则执行步骤八；

步骤八、认定该待识别者为非注册人员，完成虹膜识别过程。

步骤五中所述的虹膜数据库的建立过程为：对于每个待注册者，均采用以下操作实现建立虹膜数据库：

步骤A1、系统初始化；选择工作模式为注册模式；

步骤A2、采用虹膜采集系统采集待注册者的三张虹膜图像；

步骤A3、对步骤A2获得的每张虹膜图像进行预处理；

步骤A4、对步骤A3进行预处理后每张虹膜图像进行虹膜的局部纹理提取；获得每张虹膜图像的虹膜代码，共三组；

步骤A5、将步骤A4中获得的三组虹膜代码两两比对，选取一组与其它两组虹膜代码相似度最小的虹膜存入虹膜数据库；

综合所有待注册者的虹膜代码，实现虹膜数据库的建立。

步骤三、步骤A3中所述对虹膜图像进行预处理的方法是：

步骤B1、在开放软件OpenCV下，采用经Harr-like特征和Boosting训练后的瞳孔分类器对虹膜图像进行检测，选出虹膜有效区域，去除其它区域后将图像做归一化处理，获得合理尺寸的虹膜图像；

步骤B2、采用圆形拟合法拟合步骤B1所述的合理尺寸的虹膜图像中的虹膜内边缘信息；

步骤B3、检测并去除步骤B1所述的合理尺寸的虹膜图像中的高光，其具体方法是：采用步骤B2获得的虹膜内边缘信息结合双线性插值法对步骤B1所述的合理尺寸的虹膜图像中的高光进行检测和去除；

步骤B4、采用圆形拟合法拟合步骤B1所述的合理尺寸的虹膜图像中的虹膜外边缘信息；