[发明专利]一种人眼图像中的虹膜识别方法及装置在审

专利信息
申请号: 202310454022.4 申请日: 2023-04-25
公开(公告)号: CN116486469A 公开(公告)日: 2023-07-25
发明(设计)人: 韩正勇;邢伟寅;解书凯;钟乐海;李礁;李川 申请(专利权)人: 绵阳职业技术学院
主分类号: G06V40/18 分类号: G06V40/18;G06V10/22;G06V10/75
代理公司: 深圳天融专利代理事务所(普通合伙) 44628 代理人: 严成
地址: 621022 四川*** 国省代码: 四川;51
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 图像 中的 虹膜 识别 方法 装置
【说明书】:

发明涉及虹膜识别技术领域,特别是一种人眼图像中的虹膜识别方法及装置,通过近场采集数据确定该用户是否要进行身份验证,若是的话则进一步调用图像识别模型判断虹膜识别区域中的图像是否为虹膜图像,若不是则根据当前图像数据确定目标用户的高低位置信息,然后根据高低位置信息调整虹膜识别设备进行高或低向转动,直至当前的虹膜识别区域的图像为虹膜图像停止转动,并对该虹膜图像与虹膜数据库信息进行对比从而判断目标用户的身份;本申请的人眼图像中的虹膜识别方法可根据用户的身高调整设备的仰角或俯角,使用户在进行身份识别时可面向用户,降低用户的配合度,以提高不同用户的体验感。

技术领域

本发明涉及虹膜识别技术领域,特别是一种人眼图像中的虹膜识别方法及装置。

背景技术

科技的迅猛发展,不仅给人们的生活带来很多的便捷,也增加了各种安全隐患,人们对身份验证的可靠性、安全性的要求也在不断提高。虹膜识别技术因其唯一性、稳定性、可靠性及其极高的准确性,在近几年的自动身份识别与验证系统中越来越受到人们的欢迎,被誉为最有发展前景的生物识别技术之一。虹膜识别主要包括图像采集、图像预处理、虹膜分割、虹膜特征提取、特征分类五个关键步骤,第一步中采集的虹膜图像的清晰度将直接影响虹膜识别的精度与识别速度。因此,在一定时间内快速采集清晰度足够的虹膜图像将变得至关重要,现有技术中,不能准确定位出虹膜的位置,导致拍摄出来的虹膜图像清晰度不高。

发明内容

鉴于所述问题,提出了本申请以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种人眼图像中的虹膜识别方法及装置,包括:

获取近场采集数据,依据所述近场采集数据确定目标用户,其中,所述近场采集数据包括目标距离数据和目标驻留时间数据;

获取当前图像数据,确定所述当前图像数据中的虹膜识别区域图像;

调用预设的图像识别模型对所述虹膜识别区域图像进行识别,确定所述虹膜识别区域图像是否为虹膜图像;若非虹膜图像,则依据所述当前图像数据确定所述目标用户的高低位置信息,所述高低位置信息包括高位信息和低位信息;

依据所述高低位置信息驱动所述虹膜识别设备进行转向动作,当通过所述图像识别模型识别到所述虹膜识别区域图像为虹膜图像时停止转向动作;

依据预设的虹膜数据库信息对虹膜识别区域中的虹膜图像进行对比,得到对比结果以确定所述目标用户的身份。

优选的,所述获取近场采集数据,依据所述近场采集数据确定目标用户,包括:

确定所述目标距离数据的距离数值是否小于或等于预设距离阈值;

当所述目标距离数据的距离数值小于或等于所述预设距离值时,则确定所述目标驻留时间数据,所述目标驻留时间数据包括与所述目标距离数据对应的第一记录时间和第二记录时间,所述第一记录时间为所述目标距离数据的初始触发时间;

当所述第一记录时间和所述第二记录时间的时间间隔等于预设驻留时长时,则确定被测用户为目标用户。

优选的,所述获取当前图像数据,确定所述当前图像数据中的虹膜识别区域图像,包括:

依据所述当前图像数据确定图像采集参数;

依据所述图像采集参数确定虹膜识别边界参数;

依据所述虹膜识别边界参数确定所述虹膜识别区域;

依据所述所述虹膜识别区域在所述当前图像数据中得到对应的虹膜识别区域图像。

优选的,所述依据所述当前图像数据确定所述目标用户的高低位置信息,包括:

提取所述当前图像数据的图像特征;

依据所述图像识别模型对所述图像特征进行识别,确定所述当前图像数据对应的人体目标部位信息;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于绵阳职业技术学院,未经绵阳职业技术学院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310454022.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

同类专利
专利分类
×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top