[发明专利]虹膜识别方法和装置

权利要求书

1.一种虹膜识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别虹膜的标准化三维虹膜图像数据；

利用二维卷积神经网络对所述标准化三维虹膜图像数据进行特征提取和分类，得到所述待识别虹膜对应的目标特征数据和目标用户标签，其中，所述二维卷积神经网络包括三维图像处理层，所述三维图像处理层用于对所述标准化三维虹膜图像数据进行降维处理，得到多个二维虹膜图像数据，所述多个二维虹膜图像数据包括斜截面数据；

从三维虹膜图像数据库中调取所述目标用户标签对应的虹膜特征数据，其中，所述三维虹膜图像数据库中存储有多个用户中各用户的虹膜特征数据；

根据所述目标特征数据和调取出的虹膜特征数据，生成虹膜识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待识别虹膜的标准化三维虹膜图像数据，包括：

接收待识别虹膜的原始超声波数据；

对所述原始超声波数据进行数值化；

基于数值化后的超声波数据，生成标准化三维虹膜图像数据，其中，所述数值化后的超声波数据在三维坐标系中形成曲面体，所述标准化三维虹膜图像数据在三维坐标系中形成长方体，所述长方体中包括所述曲面体，所述长方体中除所述曲面体之外的部分的数值为零。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维图像处理层中的三维图像处理核的尺寸为3×3×3；

相应的，利用所述三维图像处理层对所述标准化三维虹膜图像数据进行降维处理，得到多个二维虹膜图像数据，包括：

利用所述三维图像处理层从所述标准化三维虹膜图像数据提取出尺寸为3×3×3的多个立体虹膜图像数据；

对于所述多个立体虹膜图像数据中的各立体虹膜图像数据，分别沿所述各立体虹膜图像数据的长宽高方向进行垂直截面，提取出尺寸为3×3的三个截面数据，并将未提取到的各立体虹膜图像数据的八个顶点数据与中心点数据组合成尺寸为3×3的斜截面数据，得到所述标准化三维虹膜图像数据对应的多个二维虹膜图像数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述三维虹膜图像数据库中还存储有多个用户中各用户的标准化三维虹膜图像数据以及多个非用户中各非用户的标准化三维虹膜图像数据；所述二维卷积神经网络是基于所述三维虹膜图像数据库中的数据训练得到的；

利用二维卷积神经网络对所述标准化三维虹膜图像数据进行特征提取和分类，得到所述待识别虹膜对应的目标特征数据和目标用户标签，包括：

将所述标准化三维虹膜图像数据输入训练好的二维卷积神经网络中，得到所述待识别虹膜对应的目标特征数据、类别和标识，其中，所述类别为用户或者非用户，相应的，所述标识为用户标签或者非用户编号；

在所述待识别虹膜对应的类别为非用户的情况下，生成识别失败数据，其中，所述识别失败数据用于指示所述待识别虹膜的身份无法识别。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标特征数据和调取出的虹膜特征数据，生成虹膜识别结果，包括：

计算所述目标特征数据与调取出的虹膜特征数据之间的相似度；

在所述目标特征数据与调取出的虹膜特征数据之间的相似度大于预设相似度的情况下，确定匹配成功并输出所述目标用户标签。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算所述目标特征数据与调取出的虹膜特征数据之间的相似度，包括：

按照以下公式计算所述目标特征数据与调取出的虹膜特征数据之间的相似度：

其中，cos(M₁,M₂)为所述目标特征数据与调取出的虹膜特征数据之间的余弦相似度，M₁为所述目标特征数据，M₂为所述调取出的虹膜特征数据，M_1i为所述目标特征数据中的元素，M_2i为所述调取出的虹膜特征数据中的元素，n为特征数据中元素的个数。