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虹膜識別技術(shù)

2012-03-16 giai

虹膜特征

  眼睛的虹膜是由相當(dāng)復(fù)雜的纖維組織構(gòu)成,其細部結(jié)構(gòu)在出生之前就以隨機組合的方式?jīng)Q定下來了,虹膜識別技術(shù)將虹膜的可視特征轉(zhuǎn)換成一個512個字節(jié)的Iris Code(虹膜代碼),這個代碼模板被存儲下來以便后期識別所用,512個字節(jié),對生物識別模板來說是一個十分緊湊的模板,但它對從虹膜獲得的信息量來說是十分巨大的。  虹膜從直徑11mm的虹膜上,Dr. Daugman的算法用3.4個字節(jié)的數(shù)據(jù)來代表每平方毫米的虹膜信息,這樣,一個虹膜約有266個量化特征點,而一般的生物識別技術(shù)只有13個到60個特征點。266個量化特征點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術(shù)資料中都有講述,在算法和人類眼部特征允許的情況下, Dr. Daugman指出,通過他的算法可獲得173個二進制自由度的獨立特征點。這在生物識別技術(shù)中,所獲得特征點的數(shù)量是相當(dāng)大的。


算法

  第一步是通過一個距離眼睛3英寸的精密相機來確定虹膜的位置。當(dāng)相機對準眼睛后,算法逐漸將焦距對準虹膜左右兩側(cè),確定虹膜的外沿,這種水平方法受到了眼瞼的阻礙。算法同時將焦距對準虹膜的內(nèi)沿(即瞳孔)并排除眼液和細微組織的影響。
 
  單色相機利用可見光和紅外線,紅外線定位在700-900mm的范圍內(nèi)(這是IR技術(shù)的低限,美國眼科學(xué)會在他們對macular cysts研究中使用同樣的范圍。) 在虹膜的上方,如上圖所示,算法通過二維Gabor子波的方法來細分和重組虹膜圖象,第一個細分的部分被稱為phasor,要想明白二維gabor子波的原理需要懂得很深的數(shù)學(xué)知識。
虹膜識別技術(shù)

精確度


  由于虹膜代碼(Iris Code)是通過復(fù)雜的運算獲得的,并能提供數(shù)量較多的特征點,所以虹膜識別技術(shù)是精確度最高的生物識別技術(shù),具體描述如下:
 
  兩個不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
 

  等錯率:1:1200000

 

  兩個不同的虹膜產(chǎn)生相同Iris Code(虹膜代碼)的可能性是1:1052


錄入和識別


  整個過程其實是十分簡單的,虹膜的定位可在1秒鐘之內(nèi)完成,產(chǎn)生虹膜代碼(Iris Code)的時間也僅需1秒的時間,數(shù)據(jù)庫的檢索時間也相當(dāng)快,就是在有成千上萬個虹膜信息數(shù)據(jù)庫中進行檢索,所用時間也不多,有人可能會對如此快的速度產(chǎn)生質(zhì)疑,其實虹膜識別技術(shù)的算法還受到了現(xiàn)有技術(shù)的制約。我們知道,處理器速度是大規(guī)模檢索的一個瓶頸,另外網(wǎng)絡(luò)和硬件設(shè)備的性能也制約著檢索的速度。當(dāng)然,由于虹膜識別技術(shù)采用的是單色成像技術(shù),因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來。但是虹膜識別技術(shù)所采用的算法允許圖像質(zhì)量在某種程度上有所變化。相同的虹膜所產(chǎn)生的Iris Code(虹膜代碼)也有25%的變化,這聽起來好像是這一技術(shù)的致使弱點,但在識別過程中,這種Iris Code(虹膜代碼)的變化只占整個虹膜代碼的10%,它所占代碼的比例是相當(dāng)小的。
標簽: 虹膜識別
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