本发明专利技术公开了一种虹膜识别的方法和装置。其中，该方法包括：将从第一虹膜图像中提取的上眼睑边界图像的图像矩阵按照多个旋转角度进行旋转，得到多个旋转矩阵；获取与各个旋转矩阵匹配的第一抛物线和各个旋转矩阵确定的上眼睑边界相交的点的第一数量；将第一数量中的最大值对应的旋转角度，作为第一虹膜图像中眼睛旋转的角度；基于第一虹膜图像中眼睛旋转的角度确定对第一虹膜图像进行归一化的起始角度；使用起始角度对第一虹膜图像进行归一化处理；使用的从归一化图像中提取到的图像特征在数据库中检索对应的特征信息，以对第一虹膜图像进行虹膜识别。通过本发明专利技术，解决了现有技术中虹膜识别的准确率低的问题，实现了提高虹膜识别的准确率的效果。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种虹膜识别的方法和装置。其中，该方法包括：将从第一虹膜图像中提取的上眼睑边界图像的图像矩阵按照多个旋转角度进行旋转，得到多个旋转矩阵；获取与各个旋转矩阵匹配的第一抛物线和各个旋转矩阵确定的上眼睑边界相交的点的第一数量；将第一数量中的最大值对应的旋转角度，作为第一虹膜图像中眼睛旋转的角度；基于第一虹膜图像中眼睛旋转的角度确定对第一虹膜图像进行归一化的起始角度；使用起始角度对第一虹膜图像进行归一化处理；使用的从归一化图像中提取到的图像特征在数据库中检索对应的特征信息，以对第一虹膜图像进行虹膜识别。通过本专利技术，解决了现有技术中虹膜识别的准确率低的问题，实现了提高虹膜识别的准确率的效果。【专利说明】虹膜识别的方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种虹膜识别的方法和装置。
技术介绍
虹膜是类似环形的结构，如图1所示，虹膜11'位于瞳孔12'和巩膜13'之间，虹 膜外圆14'和虹膜内圆15'的部分，由于眼睑以及眼睫毛16'的遮挡，丢失了一部分虹膜信 息。虹膜直径约12mm，厚约0.5mm。从识别的角度来看，那些相互交错的类似于细丝，条纹 等形状的细微特征是虹膜唯一性的体现。这些特征通常为虹膜的纹理特征，用于虹膜识别。 在现有技术中，在虹膜图像预处理之后，考虑到虹膜存在平移，旋转，尺度变化等 问题，需要将虹膜进行归一化处理，来消除虹膜图像大小的不一致对特征提取以及后来的 识别所产生的影响，但在虹膜图像归一化的过程中，归一化的起始角度的确定一直是一个 重要的课题，因为在实际虹膜图像采集的过程中存在头部旋转从而导致眼睛角度旋转的问 题，如果无法准确判断出眼睛的旋转角度，两个虹膜图像的归一化展开起始角度的相对位 置就会产生不一致性，从而影响最终的虹膜识别的准确度，然而现有技术中无法确定旋转 角度，如果人工确定旋转角度就降低了虹膜识别的效率和准确度，使得虹膜识别的时间很 长且准确度不高。 针对现有技术中虹膜识别时无法判断图像中眼睛的旋转角度，导致虹膜识别的准 确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
针对相关技术中虹膜识别时无法判断图像中眼睛的旋转角度，导致虹膜识别的准 确率低的问题，目前尚未提出有效的解决方案，为此，本专利技术的主要目的在于提供一种虹膜 识别的方法和装置，以解决上述问题。 为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种虹膜识别的方法，该方法 包括：从采集到的第一虹膜图像中提取上眼睑边界图像；将上眼睑边界图像的图像矩阵按 照多个旋转角度进行旋转，得到多个旋转矩阵；获取与各个旋转矩阵匹配的第一抛物线和 各个旋转矩阵确定的上眼睑边界相交的点的第一数量；将第一数量中的最大值对应的旋转 角度，作为第一虹膜图像中眼睛旋转的角度；基于第一虹膜图像中眼睛旋转的角度确定对 第一虹膜图像进行归一化的起始角度；使用起始角度对第一虹膜图像进行归一化处理，得 到归一化图像；使用从归一化图像中提取到的图像特征在数据库中检索对应的特征信息， 以对第一虹膜图像进行虹膜识别。 进一步地，获取与各个旋转矩阵匹配的第一抛物线包括：获取预先设置的抛物线 参数的取值范围；获取抛物线参数的取值范围确定的多条第二抛物线；对各个第二抛物线 和旋转矩阵确定的上眼睑边界进行曲线拟合，得到各个第二抛物线与旋转矩阵确定的上眼 睑边界相交的点的第二数量；将第二数量中的最大值对应的第二抛物线作为与旋转矩阵匹 配的第一抛物线，第二数量的最大值为第一数量的值。 进一步地，从采集到的第一虹膜图像中提取上眼睑边界图像包括：对第一虹膜图 像进行边缘检测和霍夫变换，得到瞳孔定位图像；在瞳孔定位图像上截取包含上眼睑信息 的第二虹膜图像；使用平滑滤波器对第二虹膜图像进行二值化处理，生成噪声图像；对第 二虹膜图像进行图像增强处理，得到第二虹膜图像对应的增强矩阵；基于噪声图像对增强 矩阵进行去除瞳孔噪声处理，得到初始上眼睑边界矩阵；对初始上眼睑边界矩阵进行二次 去噪处理，得到上眼睑边界图像。 进一步地，在瞳孔定位图像上截取包含上眼睑信息的第二虹膜图像包括：获取瞳 孔定位图像上瞳孔的位置信息和半径，其中，瞳孔的位置信息中包括：瞳孔的中心点的位置 信息；以瞳孔的中心点为基准，在瞳孔定位图像上向上、向左和向右截取预设的像素距离， 得到第二虹膜图像，其中，预设的像素距离为瞳孔的半径与第一预设倍数的乘积。 进一步地，对第二虹膜图像进行图像增强处理，得到第二虹膜图像对应的增强矩 阵包括：对第二虹膜图像的矩阵进行滤波处理，得到滤波矩阵；利用边缘检测算子对滤波 矩阵进行梯度变换，得到变换矩阵；对变换矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；计算第 二虹膜图像中的所有像素值的像素平均值，将第二虹膜图像中小于像素平均值的像素拉伸 至，大于像素平均值的像素的值置为零，得到拉伸矩阵；将归一化矩阵和拉伸矩阵进 行加和，得到和矩阵，确定增强矩阵。 进一步地，基于噪声图像对增强矩阵进行去除瞳孔噪声处理，得到初始上眼 睑边界矩阵包括：使用预设滤波器与增强矩阵作列卷积运算，得到第一卷积结果；使 用预设行向量对第一卷积结果作行卷积运算，得到上眼睑矩阵，上眼睑矩阵包括像素 Eyelash'（x，y)，（x，y)为各个像素的坐标；使用如下公式对上眼睑矩阵进行去噪处理，得 到去噪矩阵，确定初始上眼睑边界矩阵，其中，公式为： 【权利要求】1. 一种虹膜识别的方法，其特征在于，包括： 从采集到的第一虹膜图像中提取上眼睑边界图像； 将所述上眼睑边界图像的图像矩阵按照多个旋转角度进行旋转，得到多个旋转矩阵； 获取与各个所述旋转矩阵匹配的第一抛物线和各个所述旋转矩阵确定的上眼睑边界 相交的点的第一数量； 将所述第一数量中的最大值对应的所述旋转角度，作为所述第一虹膜图像中眼睛旋转 的角度； 基于所述第一虹膜图像中眼睛旋转的角度确定对所述第一虹膜图像进行归一化的起 始角度； 使用所述起始角度对所述第一虹膜图像进行归一化处理，得到归一化图像； 使用从所述归一化图像中提取到的图像特征在数据库中检索对应的特征信息，以对所 述第一虹膜图像进行虹膜识别。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取与各个所述旋转矩阵匹配的第一抛 物线包括： 获取预先设置的抛物线参数的取值范围； 获取所述抛物线参数的所述取值范围确定的多条第二抛物线； 对各个所述第二抛物线和所述旋转矩阵确定的所述上眼睑边界进行曲线拟合，得到各 个所述第二抛物线与所述旋转矩阵确定的所述上眼睑边界相交的点的第二数量； 将所述第二数量中的最大值对应的所述第二抛物线作为与所述旋转矩阵匹配的所述 第一抛物线，所述第二数量的最大值为所述第一数量的值。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从采集到的第一虹膜图像中提取上眼睑 边界图像包括： 对所述第一虹膜图像进行边缘检测和霍夫变换，得到瞳孔定位图像； 在所述瞳孔定位图像上截取包含上眼睑信息的第二虹膜图像； 使用平滑滤波器对所述第二虹膜图像进行二值化处理，生成噪声图像； 对所述第二虹膜图像进行图像增强处理，得到所述第二虹膜图像对应的增强矩阵； 基于所述噪声图像对所述增强矩阵进行去本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种虹膜识别的方法，其特征在于，包括：从采集到的第一虹膜图像中提取上眼睑边界图像；将所述上眼睑边界图像的图像矩阵按照多个旋转角度进行旋转，得到多个旋转矩阵；获取与各个所述旋转矩阵匹配的第一抛物线和各个所述旋转矩阵确定的上眼睑边界相交的点的第一数量；将所述第一数量中的最大值对应的所述旋转角度，作为所述第一虹膜图像中眼睛旋转的角度；基于所述第一虹膜图像中眼睛旋转的角度确定对所述第一虹膜图像进行归一化的起始角度；使用所述起始角度对所述第一虹膜图像进行归一化处理，得到归一化图像；使用从所述归一化图像中提取到的图像特征在数据库中检索对应的特征信息，以对所述第一虹膜图像进行虹膜识别。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，
申请(专利权)人：北京天诚盛业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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