虹膜识别系统和方法以及具有其程序的存储介质技术方案

本发明专利技术披露了一种虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质。该虹膜识别系统包括：特征向量数据库，其用于预先存储标识个人身份的特征向量；虹膜图像提取器，其用于提取由外部输入的眼睛图像中的虹膜图像；特征向量提取器，其用于多次切分虹膜图像提取器所提取的虹膜图像，通过被多次切分的各个虹膜图像来获得虹膜特征区域，且通过统计方法从虹膜特征区域中提取特征向量；以及识别器，其用于对特征向量提取器所提取的特征向量与特征向量数据库中存储的特征向量进行比较，从而识别个人身份。（*该技术在2022年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质，它们能够通过多次切分虹膜图像并有效地提取虹膜图像的特征区域，从而将识别误差减少到最低程度。
技术介绍
通常，使用边缘检测方法来区分位于瞳孔和巩膜之间的虹膜区域。但是在眼睛图像中未呈现有圆分量(circle component)的情形下，该方法检测虹膜耗用时间长，因为该方法是基于如下假设的眼睛图像中呈现有圆分量。存在的另一个问题是，由于虹膜区域是利用以瞳孔中心为中心的假定圆来确定的，所以依照假定的圆的形状，可能只有部分瞳孔包含在眼睛图像中或可能有部分虹膜不包含在眼睛图像中。该假定圆的大小和位置与瞳孔近似相同。另一种方法是，提取虹膜特征并利用Gover变换来构造特征向量，所构造的特征向量的维数超过256。但它存在功效问题，即，在假定一个维数只占用1个字节的情况下，至少需要使用256个字节。另外，存在有这样一种方法，其通过测量诸如汉明距离的距离以比较虹膜特征向量。但其问题是难于通过概括虹膜图案而构造出参考特征向量，且难于适当反映出在特征向量的每一维中所包含的特征。另外，在处理时间和识别率方面存在一些问题，因为传统的虹膜识别系统不能确定由外部输入的图像是否适合于虹膜识别。因此，使用者不得不正确地选择他的位置，而这很不方便。
技术实现思路
因此，本专利技术是针对上述问题而做出的，并且本专利技术的目的是提供一种虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质，它们能够通过使用Canny边缘检测器、二等分法和弹性体模型以无信息遗漏的方式提取出虹膜图像。本专利技术的另一目的是提供一种虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质，它们能够有效提取在虹膜图像低频带和高频带中的特征区域，并且由所提取特征区域的统计值来构造特征向量。本专利技术的另一目的是提供一种虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质，它们能够将识别误差减小到最小程度。本专利技术的另一目的是提供一种虹膜识别系统和方法，以及具有其程序的存储介质，它们能够对用于虹膜识别的眼睛图像进行滤波。依照本专利技术的一个方面，它提供一种虹膜识别系统，该虹膜识别系统包括特征向量数据库，其用于预先存储标识个人身份的特征向量；虹膜图像提取器，其用于提取由外部输入的眼睛图像中的虹膜图像；特征向量提取器，其用于多次切分虹膜图像提取器所提取的虹膜图像，通过被多次切分的各个虹膜图像来获得虹膜特征区域，并且通过统计方法从虹膜特征区域中提取特征向量；以及识别器，其用于对特征向量提取器所提取的特征向量与特征向量数据库中存储的特征向量进行比较，从而识别个人身份。优选地，所述虹膜图像提取器包括边缘元素检测部分，其用于通过对眼睛图像施用Canny边缘检测法以检测边缘元素；分组部分，其用于对所检测到的边缘元素进行分组；虹膜图像提取部分，其用于通过对经过分组的边缘元素施用二等分法以提取虹膜图像；以及归一化部分，其用于通过对所提取的虹膜图像施用弹性体模型而对所提取的虹膜图像进行归一化。优选地，所述弹性体模型包括多个弹性体，每个所述弹性体都是可纵向伸长的，并且其一端连接巩膜而另一端连接瞳孔。优选地，所述特征向量提取器包括多次切分部分，其用于对虹膜图像提取器所提取的虹膜图像进行小波包(wavelet-packet)变换从而多次切分所述提取的虹膜图像；计算部分，其用于为被多次切分的虹膜图像的区域计算能量值；特征区域提取部分，其用于从被多次切分的虹膜图像的区域中提取并存储能量值大于预设参考值的区域；以及特征向量构造部分，其用于将所述被提取并存储的区域切分为多个子区域，获得所述子区域的平均值和标准偏差值，并且利用所述平均值和标准偏差值来构造特征向量；对于由特征区域提取部分提取的区域，以预定的次数重复执行由多次切分部分实现的小波包变换过程和由计算部分实现的能量值计算过程，而后将能量值大于参考值的区域存储到特征区域提取部分。优选地，所述计算部分对各个多次切分区域的能量值求平方，累加平方的能量值，而后将累加的能量值除以区域数目，由此能够得到结果能量值。优选地，所述识别器通过对特征向量提取部分所提取的特征向量和预先存储在特征向量数据库中的特征向量施用支持向量机方法(Supportvector machine method)来计算特征向量之间的距离，并且如果所计算出的特征向量之间的距离小于预设参考值则确认个人身份。优选地，所述特征向量提取器包括多次切分部分，其用于通过对虹膜图像提取器所提取的虹膜图像施用Daubechies小波变换而多次切分该提取的虹膜图像，并且从被多次切分的虹膜图像中提取含有x-轴和y-轴高频分量HH的区域；计算部分，其用于通过HH区域的特征值来计算虹膜图案的鉴别率D，并且递增重复次数；特征区域提取部分，其用于确定预设参考值是否小于鉴别率D或者重复次数是否小于预设参考次数，如果所述参考值大于鉴别率D或者重复次数大于所述参考次数则完成其操作，如果所述参考值等于或小于鉴别率D，或者所述重复次数等于或小于所述参考次数则存储并处理HH区域的信息，提取具有x-轴和y-轴低频分量的区域LL，选择LL区域作为新的处理目标图像；以及特征向量构造部分，其用于将所述被提取并存储的区域切分为多个子区域，获取所述子区域的平均值和标准偏差值，并且利用所述平均值和标准偏差值来构造特征向量；对于被所述特征区域提取部分选择作为新的处理目标图像的区域，重复执行由多次切分部分实现多次切分过程及其后续过程。优选地，所述鉴别率D是通过对HH区域每个像素的值取平方、而后累加平方值、而后将累加值除以HH区域的总数所得到的值。优选地，所述识别器通过对特征向量提取器所提取的特征向量和预先存储在特征向量数据库中的特征向量施用归一化的欧几里德距离和最小距离分类规则而确认个人身份。优选地，所述系统还包括滤波器，其用于对由外部输入的眼睛图像进行滤波，并且将其输出到虹膜图像提取器。优选地，所述滤波器包括闪烁检测部分，其用于检测眼睛图像的闪烁；瞳孔位置检测部分，其用于检测眼睛图像中的瞳孔位置；垂直分量检测部分，其用于检测边缘的垂直分量；滤波部分，其用于把通过分别由闪烁检测部分、瞳孔位置检测部分和垂直分量检测部分检测得到的值分别乘以权值W1、W2和W3所得到的值大于预设参考值的眼睛图像排除，并且将剩余的眼睛图像输出到虹膜图像提取器。优选地，当将眼睛图像切分为M×N个块时，所述闪烁检测装置计算各个原始图像(raw)中的块的平均亮度之和，并输出最大亮度值F1。优选地，所述权值W1的权重与距眼睛图像垂直中心的距离成比例。优选地，当将眼睛图像切分为M×N个块时，所述瞳孔位置检测部分检测出各块平均亮度小于预设值的块F2。优选地，所述权值W2的权重与距眼睛图像中心的距离成比例。优选地，所述垂直分量检测部分通过Sobel边缘检测法来检测虹膜区域的垂直分量的值F3。优选地，无论与距眼睛图像中心的距离如何，所述权值W3都是相同的。优选地，所述系统还包括寄存器，其用以将特征向量提取器所提取的特征向量记录到特征向量数据库中。优选地，所述系统还包括拍摄装置，其用以拍摄个人眼睛图像并将其输出到滤波器。依照本专利技术的另一个方面，它提供一种虹膜识别方法，所述虹膜识别方法包括如下步骤提取自外部输入的眼睛图像中的虹膜图像；对所提取的虹膜图像进行多次切分，从多本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种虹膜识别系统，包括：特征向量数据库（ＤＢ），其用于预先存储标识个人身份的特征向量；虹膜图像提取器，其用于提取由外部输入的眼睛图像中的虹膜图像；特征向量提取器，其用于多次切分虹膜图像提取器所提取的虹膜图像，通过被多 次切分的各个虹膜图像来获得虹膜特征区域，并且通过统计方法从虹膜特征区域中提取特征向量；以及识别器，其用于对特征向量提取器所提取的特征向量与特征向量数据库中存储的特征向量进行比较，从而识别个人身份。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：李一昺，李宽容，奇均度，尹成秀，
申请(专利权)人：株式会社斯耐克斯技术，李一昺，
类型：发明
国别省市：KR[韩国]