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[发明专利]虹膜特征的合成方法和装置-CN201810404512.2有效
发明人：刘洋 -专利权人：北京眼神科技有限公司
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种虹膜特征的合成方法和装置，该方法包括：获取满足预设条件的N个虹膜图像的虹膜特征，虹膜特征包括噪声模板和虹膜特征编码，噪声模板各个位的编码值代表该位的有效性；根据N个虹膜特征的噪声模板计算合成噪声模板，合成噪声模板的有效位组成的区域为N个噪声模板的有效位组成的区域的融合；根据合成噪声模板对N个虹膜特征的虹膜特征编码进行统计，得到合成虹膜特征编码；在同一位上有效的所有噪声模板对应的虹膜特征编码在该位的对应位上出现次数最多的编码值即为合成虹膜特征编码在该对应位的编码值；将合成噪声模板和合成虹膜特征编码组合得到合成虹膜特征。本发明增加了虹膜的有效区域面积，提高了虹膜特征的质量。
虹膜特征合成方法装置

[发明专利]虹膜特征模板更新方法、装置、可读存储介质及设备-CN201810906649.8有效
发明人：周军;刘洋 -专利权人：北京眼神科技有限公司
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/778 文献下载
摘要：本发明公开了一种虹膜特征模板更新方法、装置、可读存储介质及设备，属于虹膜图像处理领域。该方法包括：获取待认证用户的虹膜特征，特征模板和虹膜特征均包括噪声模板和虹膜特征编码；将虹膜特征与特征模板进行比对；若有N个虹膜特征比对通过且满足预设条件，则根据所述N个虹膜特征对特征模板的噪声模板和虹膜特征编码进行更新本发明不需要增加特征模板的数量，不会影响比对速度，提高了特征模板的鲁棒性和广泛性。
虹膜特征模板更新方法装置可读存储介质设备

[发明专利]一种基于强化泛用型虹膜特征标签的轻量级身份验证方法-CN201911005205.8有效
发明人：刘元宁;刘帅;朱晓冬;董立岩;崔靖威;张齐贤;吴祖慷;李昕龙;王超群 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-10-22 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化泛用型虹膜特征标签的轻量级身份验证方法，其方法为：步骤一、采集模板虹膜灰度图像两张；步骤二、分别处理两张模板虹膜灰度图像；步骤三、将模板特征标签存储到IC卡中；步骤四、通过虹膜采集仪采集测试虹膜灰度图像一张；步骤五、处理测试虹膜灰度图像；步骤六、提取180×30维度测试虹膜处理图像的特征标签；步骤七、通过读卡器读取IC卡中存储的模板特征标签，利用模板虹膜灰度图像的特征标签与测试虹膜灰度图像的特征标签实现身份验证有益效果：有利于虹膜识别系统的推广；有效提高了不同虹膜类别特征的区分度，进而提高了虹膜验证的准确率。
一种基于强化泛用型虹膜特征标签轻量级身份验证方法

[发明专利]一种基于整体端到端非稳态虹膜认知识别的身份确认方法-CN202011430507.2有效
发明人：刘帅;刘元宁;朱晓冬;董立岩;刘震;刘静;崔靖威;李海鹏;周智勇;袁一航;孙野;张亚星;董楠 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于整体端到端非稳态虹膜认知识别的身份确认方法，方法为：步骤一、采集虹膜灰度图像2000张；步骤二、设定该名模板测试人员的眼睛图像特征；步骤三、设定该名模板测试人员的虹膜质量特征；步骤四、转化模板虹膜归一图像；步骤五、设定32位模板特征；步骤六、重复步骤一到步骤五；步骤七、采集虹膜灰度图像1张；步骤八、提取眼睛图像信息；步骤九、提取虹膜质量信息；步骤十、提取模板虹膜特征信息；步骤十一、测试虹膜归一图像；步骤十二、测试虹膜特征信息；步骤十三、提取的模板测试人员的模板特征的匹配值；有益效果：提高了方案的整体性，提高数据特征表达与识别的契合度，提高识别的准确性以及数据的可用性。
一种基于整体端到端非稳态虹膜知识别的身份确认方法

[发明专利]一种虹膜特征提取方法、装置及存储介质-CN202010243231.0在审
发明人：张小亮;王秀贞;戚纪纲;杨占金;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：北京万里红科技股份有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是关于一种虹膜特征提取方法、装置和存储介质，虹膜特征提取方法，包括：对获取的原始眼部图像进行预处理，得到虹膜图像；基于所述虹膜图像提取虹膜特征图；根据所述虹膜特征图局部特征与空间位置之间的关系，进行聚合编码得到虹膜特征模板通过本公开获得的虹膜特征模板具有丰富的高分辨率特征，对旋转稳健，即使在无约束条件下也可以提取到具有区分性的虹膜特征。同时，利用该虹膜特征模板识别虹膜，有效的提高了虹膜识别的实用性。
一种虹膜特征提取方法装置存储介质

[发明专利]一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法-CN201811240801.X有效
发明人：郭慧杰;韩一梁;杨昆;王超楠;杨倩倩 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2018-10-23 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法，包括：自定义主特征保持与交变相位检测算子，构建虹膜特征提取卷积核，虹膜注册，利用虹膜特征提取卷积核提取特征，并利用序列图像特征相似度训练强分类器，生产增强型虹膜特征模板，虹膜识别，利用虹膜特征提取卷积核提取特征，并利用多样本加权特征空间投影和投票融合特征，生成稳定的样本特征，增加新的虹膜模式特征模板，根据风险预测自适应更新分类阈值，根据更新后的分类阈值，对虹膜特征模板和样本特征进行匹配和分类判别本发明中稳定的虹膜特征提取与匹配方法，有利于提高虹膜识别系统的准确率和鲁棒性。
一种稳定虹膜特征提取匹配方法

[发明专利]一种基于非稳态虹膜视频流仿生神经网络的身份验证方法-CN202010737418.6有效
发明人：刘帅;刘元宁;朱晓冬;董立岩;刘静;崔靖威;张齐贤;丁通;张阔;吴祖慷;王超群;李昕龙;朱琳;杨亚男;董霖;周智勇 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非稳态虹膜视频流仿生神经网络的身份验证方法，其方法为：步骤一、采集图像1000‑2000张；步骤二、虹膜灰度图像都转化为256×32维度的模板虹膜归一增强图像；步骤三、对所有模板虹膜归一增强图像进行卷积处理；步骤四、提取32位模板虹膜归一增强图像的虹膜特征数据；步骤五、得到该模板测试人员的模板虹膜类别的类别认知；步骤六、截取90张虹膜图像作为测试虹膜图像；步骤七、转化为256×32维度的增强图像；步骤八、转化为4组30×254维度的二维数组；步骤九、提取虹膜特征数据；步骤十、得到身份验证结果。有益效果：视频流的设置也避免了非稳态虹膜对特征表达的影响，有利于训练虹膜数量较少时对虹膜特征的设定与调整。
一种基于稳态虹膜视频仿生神经网络身份验证方法

[发明专利]身份识别方法及系统-CN201910482689.9在审
发明人：易开军;彭小平;高俊雄;潘飞;安飞 -专利权人：武汉虹识技术有限公司;武汉市公安局视频侦查支队
申请日： 2019-06-04 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种身份识别方法及系统，该方法包括：获取待识别用户的人脸图像和虹膜图像；获得人脸属性特征向量、人脸特征向量模板、虹膜属性特征向量和虹膜特征向量模板；计算人脸特征向量模板与样本人脸特征向量模板之间的相似度，获得人脸比对结果；以及计算虹膜特征向量模板与样本虹膜特征向量模板之间的相似度，获得虹膜比对结果；进行融合计算，获得待识别用户与人员编号对应的比对分数；若比对分数大于设定分数阈值，则确认待识别用户的身份为人员编号对应的身份本发明实施例一方面充分使用了已成熟完善的单一生物特征识别方法，另一方面充分考虑了人脸和虹膜的属性特征及人脸识别和虹膜识别的相关性，有效提高了识别正确率。
向量人脸特征向量虹膜虹膜特征属性特征身份识别相似度比对人脸样本生物特征识别比对结果虹膜识别虹膜图像人脸比对人脸识别人脸图像正确率身份融合成熟

[发明专利]一种虹膜搜索方法及计算设备-CN202110979945.2有效
发明人：张小亮;王秀贞;戚纪纲;杨占金;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：北京万里红科技股份有限公司
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明公开了一种虹膜搜索方法，包括步骤：对待匹配的虹膜编码模板进行处理，得到处理后的虹膜编码模板，其中虹膜编码模板通过对对应虹膜图像的特征进行编码得到；从处理后的虹膜编码模板中提取关键点信息；基于关键点信息，确定指示所述待匹配的虹膜编码模板类别的类别标签；基于所确定的类别标签，生成查询索引；利用查询索引，为待匹配的虹膜编码模板查询具有相同索引的虹膜编码模板，来生成虹膜编码模板候选集合。
一种虹膜搜索方法计算设备

[发明专利]基于比特流的虹膜特征数据的隐藏方法-CN200610154582.4无效
发明人：叶学义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2006-11-08 - 公布日： 2007-06-27 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种虹膜特征数据的隐藏方法。本发明方法是：以虹膜特征模板为嵌入数据，以其它生物特征图像作为宿主，宿主图像的总字节数大于等于虹膜特征模板的总比特数；编码时，将虹膜特征模板的比特流首尾相接，将该位和选定的宿主图像的单位元素的除最低比特位之外的其它七位任一位相比较，标记比较结果，将起始位等信息构成密钥；解码时，根据密钥从宿主图像中找到起始单位元素，从该元素的特定比特位中取出虹膜特征模板的比特流的首位，直到取出所有比特位。本发明将虹膜特征模板的数据按比特嵌入其它生物特征图像的字节中，达到数据隐藏的目的，在不影响虹膜识别的高搜索率和高准确率的同时，增强虹膜特征数据存储、传输和交换的安全性。
基于比特流虹膜特征数据隐藏方法

[发明专利]一种基于小波包分解的虹膜特征提取与匹配方法-CN201611065197.2有效
发明人：郭慧杰;韩一梁;杨昆;王超楠;杨倩倩;张立 -专利权人：北京无线电计量测试研究所
申请日： 2016-11-28 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种虹膜特征提取与匹配方法，该方法包括：将规范化虹膜图像进行分块和去噪处理，并将去噪后的所有子块进行虹膜特征提取，形成特征模板；分别对各子块图像进行一层小波包分解，提取虹膜的径向纹理特征和弧向纹理特征，形成环向特征向量；分别对各子块图像进行多层小波包分解，提取虹膜的总体能量分布特征和局部能量分布特征，形成能量特征向量；将子块的环向特征向量和能量特征向量组成子块图像的虹膜特征向量，将各个子块图像的虹膜特征向量组成虹膜图像的特征模板；对两幅虹膜图像的特征模板进行匹配识别，并基于相似度和汉明距离逐级进行判别分类。本方案在保证识别精度的基础上能够有效提高虹膜特征提取与匹配的实时性和适应性。
一种基于波包分解虹膜特征提取匹配方法

[发明专利]基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别系统-CN200510094438.1无效
发明人：庄镇泉;叶学义;李斌 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2005-09-16 - 公布日： 2007-03-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别系统，特征是其生物特征采集单元利用两个独立的采集通道同时采集虹膜和人脸图像，其采集支撑平台可使不同身高的使用者自然、舒适地输入人脸和虹膜图像；生物特征识别单元利用图像处理和小波变换技术得到特征模板，分别计算虹膜特征模板的匹配百分数和人脸特征模板的啮合度，利用统计数据融合的方法计算最终的识别结果；生物特征数据库单元只存储最后生成的特征模板，并将虹膜特征模板叠加于人脸模板，以保护生物特征数据的隐私权本发明将生物特征、模式识别、数据融合和计算机技术相结合来实现识别人身份的目的，兼有虹膜识别的错误率低和人脸识别的人机友好的优点。
基于虹膜多模态生物特征身份识别系统

[发明专利]虹膜识别方法及相应装置-CN201710684029.X有效
发明人：黄欢;赵刚 -专利权人：上海荆虹电子科技有限公司
申请日： 2017-08-11 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种虹膜识别方法及用于实现该方法的虹膜识别装置。该虹膜识别方法包括：接收用户的一张或多张包含虹膜的图像；对所接收的图像进行预处理，以获得多个特征图像数据模板；从多个特征图像数据模板中的每个特征图像数据模板中提取局部梯度特征向量，其中所述局部梯度特征向量描述虹膜的纹理走向和形态；以及基于局部梯度特征向量来识别所述用户。
虹膜识别方法相应装置

[发明专利]基于双眼虹膜的身份识别方法-CN200710067958.2无效
发明人：叶学义 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2007-04-10 - 公布日： 2007-09-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于双眼虹膜的身份识别方法。本发明具体步骤是：首先对同时采集到的双眼虹膜图像，分别进行定位处理，并利用双眼的对称性，在左、右虹膜图像的定位计算的过程中相互校正瞳孔和虹膜方位参数，优化虹膜定位结果；然后根据定位结果进行分割、归一化和特征提取，以获得双眼各自的虹膜特征模板；最后将得到的左、右双眼虹膜的特征模板和数据库中的特征模板分别进行匹配，并利用匹配层数据融合算法计算最终的识别结果。本发明利用了双眼虹膜所带来的多次采集稳定性和更加丰富的纹理信息，进一步提高虹膜身份识别的鲁棒性和准确性。
基于双眼虹膜身份识别方法

[发明专利]一种基于虹膜远源特征交运算决策的身份验证方法-CN202010349223.4有效
发明人：刘帅;刘元宁;朱晓冬;董立岩;崔靖威;张齐贤;丁通;张阔;吴祖慷;王超群;李昕龙;朱琳;杨亚男;董霖 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于虹膜远源特征交运算决策的身份验证方法，其方法为：步骤一、采集虹膜灰度图像m张；步骤二、转化为256×32维度的模板虹膜归一增强图像；步骤三、纹理走势特征的认证参数；步骤四、各自分组中纹理走势特征的单一类别标签；步骤五、灰度差值特征的单一类别标签；步骤六、集测试虹膜灰度图像一张；步骤七、转化为256×32维度的测试虹膜归一增强图像；步骤八、模板虹膜类别中的其中一个分组；步骤九、得到纹理走势特征的判断结论；步骤十、得到灰度差值特征的判断结论；步骤十一、测试虹膜与模板虹膜属于相同的类别；有益效果：更好地在非稳态虹膜条件下进行认证；尽可能使得认证方法可以用在多个类别中。
一种基于虹膜特征运算决策身份验证方法

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