[发明专利]一种眼部图像采集方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种眼部图像采集方法，尤其涉及一种依据生物特征参数进行质量评估，不需要测距就可以快速采集到清晰眼部图像的方法，同时还涉及用于实现该方法的眼部图像采集系统，属于生物特征识别技术领域。

背景技术

虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，由相当复杂的纤维组织构成，包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，这些特征在出生之前即以随机组合的方式确定下来，一旦形成终生不变，因此虹膜识别的准确性是各种生物特征识别技术中最高的。

在此背景下，基于虹膜图像(或眼部图像)的生物特征识别技术以有效性、可靠性、安全性等优点受到人们的普遍青睐，在门禁、考勤、安防、支付等涉及身份认证的领域具有广泛的应用前景。

但是，目前的虹膜识别系统在采集虹膜图像时，往往让使用者感觉不方便。例如，有的采集设备需要在严格限定的范围内使用，并需要用户积极配合采集工作，严重降低了采集设备的方便性和舒适度；有的采集设备专门安装了红外或者超声测距功能，增加了生产成本和设计的复杂性、局限性；有的采集设备采用复杂的算法处理图像，但面对实际应用中众多无效且干扰大的复杂背景图像，现有算法的实时性又远远达不到实际应用的要求，严重阻碍了虹膜识别技术的推广普及。因此，拥有能快速、便捷、低成本地获取高质量虹膜图像的采集设备是整套虹膜识别系统推广普及的重要前提。

在虹膜图像的采集识别方面，专利文献1(CN103324908A)公开了一种用于虹膜识别的快速虹膜采集判断控制方法。它利用初步快速检测与虹膜定位后的精确检测相结合的方法，首先计算图像的清晰度、运动模糊、有无眨眼、有效虹膜比例及是否为活体虹膜图像；以上指标通过后，再进行虹膜定位，然后计算虹膜外圆的半径，根据虹膜外圆的半径大小调整CCD的放大倍数。通过了初步质量检测的虹膜图像95％以上满足最后精细虹膜检测的要求，从而使得采集速度有了很大的提高。但是其缺点是需配置人体感应探头，取像范围需要在探头感应的工作范围之内，因此需要人的配合才能启动进行图像采集。专利文献2(CN101388070B)进一步提供了一种选择最佳时机捕获虹膜影像的方法。它通过一般对焦，定位被拍摄者的虹膜位置；量测所述虹膜的长度和直径；判断该虹膜长度与虹膜外圆直径之间的比值是否大于等于一个指定数值；若该比值大于等于该指定数值，则判定被拍摄者没有眨眼，进而捕获影像。但是，该方法在拍摄影像时需要进行对焦，实时性差，用户等待时间长，不适合完成快速便捷的虹膜图像采集任务。

因此，有必要开发一种不需要测距就可以快速采集最佳虹膜图像(或眼部图像)的方法及系统。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种不需要通过额外的硬件设备测距就可以快速采集到清晰眼部图像的方法。

本发明所要解决的另一个技术问题在于提供一种用于实现上述方法的眼部图像采集系统。

为实现上述发明目的，本发明采用下述的技术方案：

一种眼部图像采集方法，包括以下步骤：

在图像采集设备与人体接近的过程中采集多帧眼部图像，对其中的每一帧进行初步检测；

将通过初步检测的采集帧作为待处理图像，基于生物特征参数对各所述待处理图像进行精确检测，通过精确检测的图像作为保留图像，选取清晰度最佳的保留图像作为眼部采集图像。

其中较优地，所述初步检测包括如下步骤：

S1：采用眼部图像样本进行训练，得到分类器，用来定位眼睛；

S2：以单个眼睛坐标为中心，将输入图像裁剪成单眼标准图像；

S3：对所述单眼标准图像进行分析，初步检测眼部图像质量。

其中较优地，所述精确检测包括如下步骤：

S4：对单眼标准图像进行瞳孔中心的定位；

S5：所述瞳孔中心定位完成后，进行虹膜边缘检测；

S6：精确计算所述单眼标准图像的生物特征参数，对眼部图像进行评估。

其中较优地，在所述步骤S1中，检测输入图像中有无眼睛，进行人眼定位以得到若干定位区域；遍历定位结果，选择其中面积较大区域的中心坐标作为人眼初始的定位中心。

其中较优地，在所述步骤S3中，初步进行眼部图像清晰度方面的检测。