生物识别技术是根据人体的自身所固有的生物或者行动特征来进行身份识别,如:声音识别、指纹识别、人脸识别、视网膜识别等等。主要应用领域有:银行、海关、公安、电子商务、电子政务、网络安全等。与传统的方法相比生物特征的身份识别技术不存在携带不便、丢失、遗忘的问题,而且伪造极其困难。虹膜作为重要的身份鉴别特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。 虹膜的识别系统主要由以下几个部分构成:虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、匹配与识别。 课题采用的虹膜图像是由中科院自动化所提供的小型虹膜图像数据库,图像的定位采用基于灰度特征的定位方法,方法只需找出边界的三点,根据“非共线的三点确定一个圆”的几何原理,计算出边界圆的参数,从而确定虹膜内外边界。比起Daugman的圆边缘检测算子及Hough变换方法速度更快,图像增强尝试三种增强方法,找出最有效的局部统计的方法进行增强,提高了识别率。提出一种新的基于曲面匹配的虹膜识别方法,未经过特征提取,直接进行匹配,从而节省了整个虹膜识别的时间,并且使用活体虹膜作匹配,加强了识别的安全性,能够克服平移、放缩、旋转的影响。对相位匹配方法进行了详细论述,并且使用基于曲面匹配的图库进行实验,实验取得较高识别率。 在由中科院自动化研究所联合中国信息安全产品测评认证中心身份认证产品与技术测评中心共同组织举办的第一届中国生物特征识别的虹膜竞赛中使用基于曲面匹配的虹膜识别方法,在竞赛中排第二。方法挑选了竞赛图库中几个受眼毛、眼皮影响小的10个文件夹,每个文件夹10幅图片,图片大小为640×480。识别率可以达到96%以上,在PenⅢ,128M的PC机上匹配时间为48ms。