虹膜识别 模式识别PPT课件
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迁移学习在模式识别中广泛应用于目标检测、图像分类等任务，通过将预训练模 型（如ResNet、VGG等）应用于新数据集，可以快速获得较好的分类效果。
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
无监督学习在模式识别中的应用
无监督学习是一种从无标签数据中提取有用信息的机器学习方法，在模式识别中主要用于聚类和降维 等任务。
无监督学习在模式识别中可以帮助发现数据中的内在结构和规律，例如在图像识别中可以通过聚类算 法将相似的图像分组，或者通过降维算法将高维图像数据降维到低维空间，便于后续的分类和识别。
通过专家知识和经验，手 动选择与目标任务相关的 特征。
自动特征选择
利用算法自动筛选出对目 标任务最相关的特征，提 高模型的泛化能力。
交互式特征选择
结合手动和自动特征选择 的优势，先通过自动方法 筛选出一组候选特征，再 由专家进行筛选和优化。
特征提取算法
主成分分析（PCA）
通过线性变换将原始特征转换为新的特征， 保留主要方差，降低数据维度。
将分类或离散型特征进行编码 ，如独热编码、标签编码等。
特征选择与降维
通过特征选择算法或矩阵分解 等技术，降低特征维度，提高 模型效率和泛化能力。
特征生成与转换
通过生成新的特征或对现有特 征进行组合、转换，丰富特征
表达，提高模型性能。
04
分类器设计
分类器选择
线性分类器
基于线性判别分析，适用于特征线性可 分的情况，如感知器、逻辑回归等。
结构模式识别
总结词
基于结构分析和语法理论的模式识别方法，通过分析输入数据的结构和语法进行分类和 识别。
详细描述
结构模式识别主要关注输入数据的结构和语法，通过分析数据中的结构和语法规则，将 输入数据归类到相应的类别中。这种方法在自然语言处理、化学分子结构解析等领域有
《图解虹膜学》课件
虹膜颜色异常诊断：通过观察虹膜 颜色变化，辅助诊断疾病
虹膜颜色与疾病关系
虹膜颜色与遗传有关
虹膜颜色与疾病无关
虹膜颜色与健康无关
虹膜颜色与疾病关系 尚无定论
虹膜颜色变化与健康管理
虹膜颜色与遗传因素的关系 虹膜颜色与身体健康状况的关系 虹膜颜色变化与疾病预警 虹膜颜色变化与健康管理策略
06 虹膜血管与人体健康
添加标题
添加标题
添加标题
虹膜周边：虹膜的边缘部分，包含 虹膜色素细胞和虹膜血管
虹膜色素细胞：虹膜上的色素细胞， 负责虹膜的颜色和纹理
虹膜各区域功能
虹膜中心：瞳孔周围区域，负责调节瞳孔大小 虹膜周边：虹膜边缘区域，负责虹膜的收缩和扩张 虹膜纹理：虹膜表面的纹理，用于识别个体身份 虹膜色素：虹膜中的色素，影响虹膜的颜色和亮度
虹膜颜色由黑色素决定
虹膜颜色与种族、遗传有关
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
正常虹膜颜色包括棕色、蓝色、绿 色、灰色等
虹膜颜色与身体健康无关
异常虹膜颜色特征及意义
虹膜颜色异常：颜色深浅、形尿病等
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
虹膜颜色异常原因：遗传、疾病、 药物等因素
虹膜学研究意义
虹膜识别技术在生物识别领域 的应用
虹膜识别技术在安全领域的应 用
虹膜识别技术在医疗领域的应 用
虹膜识别技术在智能设备领域 的应用
03 虹膜区域划分及功能
虹膜区域划分
虹膜中心：虹膜的中心部分，包含 瞳孔和瞳孔边缘
虹膜纹理：虹膜上的纹理和图案， 包括虹膜纤维、虹膜乳突和虹膜裂 隙
添加标题
正常虹膜血管特征
虹膜血管是眼睛虹膜上的血管，负责向眼睛输送氧气和营养物质
《虹膜识别技术》课件
01 19世纪初
虹膜识别技术的概念被提出，但当时技术尚未成 熟。
02 20世纪末
随着计算机技术和图像处理技术的发展，虹膜识 别技术开始受到关注。
03 21世纪初
虹膜识别技术逐渐进入商业化应用阶段。
现代虹膜识别技术的突破
01
02
03
高精度算法
现代虹膜识别技术采用了 高精度算法，提高了识别 准确率。
多模态融合
数据采集
采集设备
高分辨率的摄像头、红外线传感器等设备用于捕 捉虹膜图像。
采集环境
采集环境应保持稳定、无干扰的光线和背景，以 确保图像质量。
采集过程
用户需要将眼睛对准采集设备，保持稳定，以便 设备能够清晰地捕捉到虹膜图像。
数据处理
去噪消除采集ຫໍສະໝຸດ 的图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
增强
通过对比度增强、锐化等技术，使虹膜特征更加突出。
数据使用限制
仅收集必要的数据字段，不收集 无关的个人信息，减少数据泄露 风险。
明确数据使用目的和范围，限制 对用户数据的二次利用和共享， 确保数据不被滥用。
06
案例分析
成功应用案例一：银行安全系统
总结词：高效安全
详细描述：银行安全系统通过虹膜识别技术，实现了高度准确和不可复制的生物识别，有效防 止了身份盗窃和欺诈行为，提高了银行交易的安全性。
门禁系统
用于企业、政府机构、金 融机构等重要场所的身份 验证。
移动支付
提高移动支付的安全性， 通过虹膜识别技术进行身 份验证。
智能终端
智能手机、平板电脑等设 备可集成虹膜识别技术， 提高设备的安全性。
公共安全
用于公安、司法等领域的 身份验证和追踪犯罪嫌疑 人。
虹膜识别技术的概念被提出，但当时技术尚未成 熟。
02 20世纪末
随着计算机技术和图像处理技术的发展，虹膜识 别技术开始受到关注。
03 21世纪初
虹膜识别技术逐渐进入商业化应用阶段。
现代虹膜识别技术的突破
01
02
03
高精度算法
现代虹膜识别技术采用了 高精度算法，提高了识别 准确率。
多模态融合
数据采集
采集设备
高分辨率的摄像头、红外线传感器等设备用于捕 捉虹膜图像。
采集环境
采集环境应保持稳定、无干扰的光线和背景，以 确保图像质量。
采集过程
用户需要将眼睛对准采集设备，保持稳定，以便 设备能够清晰地捕捉到虹膜图像。
数据处理
去噪消除采集ຫໍສະໝຸດ 的图像中的噪声和干扰，提高图像质量。
增强
通过对比度增强、锐化等技术，使虹膜特征更加突出。
数据使用限制
仅收集必要的数据字段，不收集 无关的个人信息，减少数据泄露 风险。
明确数据使用目的和范围，限制 对用户数据的二次利用和共享， 确保数据不被滥用。
06
案例分析
成功应用案例一：银行安全系统
总结词：高效安全
详细描述：银行安全系统通过虹膜识别技术，实现了高度准确和不可复制的生物识别，有效防 止了身份盗窃和欺诈行为，提高了银行交易的安全性。
门禁系统
用于企业、政府机构、金 融机构等重要场所的身份 验证。
移动支付
提高移动支付的安全性， 通过虹膜识别技术进行身 份验证。
智能终端
智能手机、平板电脑等设 备可集成虹膜识别技术， 提高设备的安全性。
公共安全
用于公安、司法等领域的 身份验证和追踪犯罪嫌疑 人。
人脸识别和虹膜识别课件
03
虹膜识别
虹膜识别
人体基因表达决定了虹膜的形态、生理、颜色 和总的外观，而虹膜在胎儿发育阶段形成后， 基本是保持不变的，而且可复制性极低，这就 决定了身份识别的唯一性。据统计，在生物识 别领域中,虹膜识别的错误率是最低的。
虹膜识别技术过程
虹膜图像获取
使用特定的拍摄器材对 人的整个眼部进行拍摄， 内置低照度的辅助光源， 能最大限度减少对人眼 的刺激，并将拍摄到的 图像传输到计算机中存
储。
图像预处理
将眼部图像转换为灰 度图像，对灰度图像 进行图像平滑、边缘 检测、图像分离等预
处理操作。
提取虹膜图像
读取眼部图像的数据， 检测虹膜图像的内外边 缘，提取内圆圆心坐标 及短半径，再求出虹膜 长半径，建立极坐标系， 分离虹膜图像，最后进 行特征提取并对其进行
编码。
特征匹配
将待识别的虹膜与数 据库中的已知虹膜比
较
基于投影的虹膜内边界定位算法
直方图横轴表示灰度，纵轴表示该灰度出现的频率。该算法将灰度直方图看成正态分布曲线
和
的叠加，将两条曲线交接处的谷底值作为阈值。
图像二值化处理，将分离出来的瞳孔内边界区域映射到二维坐标轴上记录下最大值和最小值，分 别为
其中圆心坐标为
半径为
得到这些参数后，再利用定位算法对虹膜内边界进行精确定位，得到内边界参数
人脸识别软件
魔 漫
美 颜
相
机
Face++
人脸识别的局限性
人脸识别受多种因素影响，人脸比对时，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变 了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认 证失败。 此外，随着年龄的变化，面部外观也会变化，特别是对于人脸识别基本不可能完成。
虹膜基础教学课件.ppt
虹膜反射图
下腹 上腹 胸腔 肺部
颈部 生理脑
盆腔 下背 上背 咽喉
面部 心理脑
虹膜常见症状分析
❖ 1.胃环 ❖ 部位：位于瞳孔与虹彩交接处 ❖ 现象：正常的胃功能瞳孔呈圆形而无瑕点，但当胃
部黏膜组织产生变化时，则会在交接处呈现小圆形 不规则的黑褐色状排列。 ❖ 症状：当有黑褐色不规则的小圆点时，显示胃部的 黏膜较脆弱， 功能下降。
洞较好处理，而封闭型的坑洞反之就较难以 治疗。
虹膜异常的六大现象
❖ 2、斑块： ❖ 呈平面状，通常斑块会出现在组织纤维较弱或缺氧
的部位。原脏器组织有疾病性衰弱。 ❖ 经常服用抗生素药物会产生斑块。
虹膜异常的六大现象
❖ 3、裂缝：代表身体的衰退，通常会有疼痛的现象 ❖ 4、线条：代表过敏体质，新陈代谢循环不良，神
❖ 现象：正常是一个均匀的圆形线环。 ❖ 症状：自主神经（自律神经或称植物神经）。功能
正常时，它可以规则地调节及保持血液循环、呼吸、 消化及排泄等系统之正常功能。当自律神经环很规 则地呈现在恰当的位置时，就表示身体内器官功能 正常，如有扭曲现象则必然是生病的情况。
❖ 虹膜与身体 的关系 ❖ 眼睛的虹膜是身体面对外界最复杂的组织。他是人
脑的延伸，赋予千千万万神经末梢，细微的血管， 肌肉及其他组织。 ❖ 通过人脑和神经系统，虹膜与身体内脏器官相连接。 通过与视神经，视丘， 脑与脊髓的连接，神经系统 可接受到它们的外来刺激虹膜里含有交感与副交感 神经系统。
健康的虹膜
❖ 一个完美的虹膜显示出来的是没有线条，没 有裂缝，没有坑洞，没有先天的遗传弱点， 纤维组织也没有扭曲，没有毒素沉积，颜色 很均匀，如同一块新的丝绸布。
虹膜异常的六大现象
虹膜异常的六大现象
虹膜识别
虹膜图像归一化
•
虹膜纹理从瞳孔内侧起沿半径方向由细到粗,不同的空 间特征在各种尺度上非常明显。因此，为了捕获虹膜 的空间细节，利用多尺度表达，将虹膜图像沿半径方 向分成8个带。图像的各个带展成多大是一个值得考虑 的问题。这个问题与滤波器的尺寸有关。
内侧 半 径 方 向 外侧 8 个 带
特征提取
(FEATURE EXTRACTION) EXTRACTION)
•
•
其中α和β是分别表示Gabor小波在x轴和y轴方向的 带宽；f表示正弦曲面的频率；φ表示滤波方向。 这些函数与原始图像像素相乘和积分可产生一系列系 数，从而可以提取图像纹理信息。
特征匹配
(FEATURE MATCHING) MATCHING)
•
•
•
特征匹配通常采用最典型的虹膜代码的海明距(Hamm ing Distance,HD) 匹配算法。 该算法是通过比较两个虹膜特征码是来自相同的个体 的虹膜，还是来自不同个体的虹膜，比较虹膜代码A和 虹膜代码B的L位的每一位（L一般取1024 或2048）。 HD定义为：
•
• •
还有一类评判指标（一般出现在英文文章中）：
FMR (False Match Rate) FNMR (False Non-Match Rate)
性能评价指标
•
FRR和FAR之间的关系如下图所示。它表明在不同操 作点上FRR和FAR之间的平衡，一般用等误率EER来 衡量。
•
EER
• •
EER 是当一个生物认证 系统运行在FAR等于FRR 的点上时系统的错误率。 左图中系统2不如系统1 据统计虹膜特征识别是等 误率最低(0. 00008 %) 的一种生物识别技术。
虹膜图像获取
虹膜培训资料PPT课件
快速识别能力使得虹膜识别技 术在需要高效率的场景中具有 广泛的应用前景。
虹膜识别技术发展历
03
程
技术起源
20世纪30年代
科学家开始研究虹膜识别技术，探索 虹膜的独特性。
20世纪80年代
虹膜识别技术开始进入研究阶段，并 取得初步成果。
技术发展阶段
20世纪90年代
虹膜识别技术开始应用于 商业领域，如门禁系统等。
要点一
总结词
技术成本是限制虹膜识别技术广泛应用的重要因素之一。
要点二
详细描述
虹膜识别技术的设备和软件成本相对较高，这使得该技术 在一些低成本应用场景中难以普及。为了降低成本，需要 进一步优化技术和生产工艺，同时探索更多的应用场景和 商业模式，以实现规模化生产和应用。此外，政府和企业 也可以通过政策和资金支持来降低技术成本，推动虹膜识 别技术的普及和应用。虹膜识别技术Fra bibliotek来展06
望
技术创新与突破
算法优化
随着深度学习等人工智能技术的发展，虹膜识别算法将进一步优 化，提高准确率和识别速度。
多模态生物特征融合
未来虹膜识别技术将与其他生物特征识别技术（如指纹、人脸等） 融合，实现多模态生物特征识别，提高安全性和可靠性。
抗干扰能力提升
针对眼镜、隐形眼镜等干扰因素，虹膜识别技术将加强抗干扰能力 的研究，提高在复杂环境下的识别性能。
其他领域
总结词
除了政府安全、企业考勤和金融支付等领域，虹膜识别技术还广泛应用于教育、医疗、娱乐等多个行 业。
详细描述
在教育领域，虹膜识别技术可用于课堂签到、考试身份验证等场景；在医疗领域，虹膜识别技术可用 于患者身份确认和药品管理等；在娱乐领域，虹膜识别技术可为游戏玩家提供独特的身份验证体验。
虹膜识别
归一化的目的是将每幅原始图像调整到相同的尺寸和对应 位置，从而消除平移、缩放和旋转对于虹膜识别的影响。 虹膜的内外边界都为圆形，可以简单地利用几何方法归一 化。以瞳孔圆心为起点，与虹膜内外边界的交点坐标分别 为(xp(θ),yp(θ))和(xs(θ),ys(θ))，则利用下式，将虹膜图像 中的每个点一一映射到极坐标(r, θ)中。
虹膜，作为重要的身份鉴别特征— 1. 高独特性：几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不 完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的 差异。 2. 高稳定性：虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不 变。 3. 良好的防伪性能：要想精细地修改虹膜的表面结构特征， 即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的危 险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光 强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。 4. 易接受性：可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉 察的情况下把虹膜图像拍摄下来。
虹膜识别的优势
同其它的生物识别技术相比，虹膜识别技术具有非常明 显的优势。
虹膜识别的优势
搜索符合影像的时间短（每秒10万笔虹膜 编码）。 虹膜被人体保护，不易改变（在怀孕第7个 月已经确定）。 具有高独特性，高稳定性，防伪性好，易 使用性。
虹膜识别的不足
虹膜识别技术刚起步，很多方面都有不足： 虹膜纹络是否具有稳定性有待研究。 虹膜采集技术有待提高。 高重复性的虹膜识别算法有待进一步开发。 目标物渺小，以致于有取得目标物的距离限制。 瞳孔、睫毛或多或少会对图像采集造成影响。 天生无法聚焦的人会使得系统运行困难。
二维小波变换：
小波变换是一个常用的图像分析手段，并且在纹理 识别中有较多的应用。一个二维小波变换可以看作两个连 续的一维小波变换。二维小波变换将一幅图像分解成一系 列的低频子图像。小波变换的结果取决于所采用的小波基 的类型，而小波基是由滤波器的类型决定的。
《虹膜识别技术》ppt课件
(4) 匹配
1 2048
HD 2048
Aj Bj
j 1
循环策略：旋转校正
☆ 国际上影响最大、识别率很高
2、Daugman方法的变形 （1）康浩，徐国治。虹膜纹理的相位编码。上海交通大 学学报。1999，33（5）。 （2）叶学义 等。一种新颖的虹膜识别算法。电路与系统 学报。2003，8（3）：75－80。
B. 边沿的确定，可以采用阈值判断法。设定一个阈值，对
于
C. 右 边 沿 ， 差 分 累 加 和 大 于 阈 值 ， 即
D. SUM>=THRESHOLD；对于左边沿，差分累加和的负值大
于阈
E. 值，即－SUM>=THRESHOLD。边沿确定后，取n+m为边
界点。
F.
但是，由于每个人的虹膜G. 的模糊程度不同，因此在灰度曲线上所反映的边沿高度、 宽度
H. 不一。为了更准确寻找虹膜边界点，可以采用如下方法： 设定
(6)边界拟合的方法 A. 不共线的三点确定一个圆； B. 圆形边界的最小二乘法拟合； C. 其他的近似方法。
优点：速度快
虹膜定位存在的问题 ☆ 旋转效应对定位的影响
对策 ☆旋转校正及其条件要求 ☆通过基于区域的方法或
优点：如果全空间搜索，定位准确度和稳定度很高
J G Daugman. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence. IEEE Trans. on PAMI. 1993, 15(11):1148～1161.
6、我们的方法（二）
虹膜上的纹理或结构的差异，是不同虹膜相互区 别的最主要原因和体现。因此，在虹膜识别中， 要想获得很高的识别率，就必须充分运用虹膜图 像的纹理或结构特征。
模式识别之虹膜特征提取及融合综述共33页文档
END
模式识别之虹膜特ห้องสมุดไป่ตู้提取及融合综述
51、山气日夕佳，飞鸟相与还。 52、木欣欣以向荣，泉涓涓而始流。
53、富贵非吾愿，帝乡不可期。 54、雄发指危冠，猛气冲长缨。 55、土地平旷，屋舍俨然，有良田美 池桑竹 之属， 阡陌交 通，鸡 犬相闻 。
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
虹膜识别与模式提取研究进展PPT课件
第13页/共20页
2.3 流形学习
• 流形学习的核心，是如何合理有效地对数据进行流形建模，即如何找到一个好的流行 模型，能够较好地逼近数据，使得数据的内在结构性质能够在流形上良好地保持下来， 以便研究者能够通过对流形模型的研究，获得对数据集内在结构的深刻认识。目前流 形建模的主要途径：“隐式”的图嵌入方法、“显式”的主流形方法。
• 动物虹膜识别
• Masahiko Suzaki （Japan）: Horse • 东南大学系统工程研究所：牛、羊、猪等
第4页/共20页
1.1 虹膜识别的流程
• 虹膜识别的流程
Image acquisition
Iris detection
Iris liveness check
Iris normalization
• 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap). M. Belkin, P. Niyogi, Laplacia n Eigenm a ps for Dimens iona lit y Reductio n and Data Representation. Neural Computation, Vol. 15, Issue 6, pp. 1373 –1396, 2003 .
Iris localization
Image quality assessment
Image enhancement
Feature extraction
第5页/共20页
Matching test
1.1 虹膜识别的流程
• 虹膜识别中模式提取方法
• 基于相位信息的方法 （Gaugman,IEEE T -PAMI93） • 基于过零点检测的方法 （Boles, IEEE T -SP98; Noh,AVBPA03） • 基于纹理分析的方法 （Tan, IEEE T-PAMI03） • 基于局部变化分析的方法 （Tan, IEEE T-IP04, PR04, ICBA04 ） • ……
2.3 流形学习
• 流形学习的核心，是如何合理有效地对数据进行流形建模，即如何找到一个好的流行 模型，能够较好地逼近数据，使得数据的内在结构性质能够在流形上良好地保持下来， 以便研究者能够通过对流形模型的研究，获得对数据集内在结构的深刻认识。目前流 形建模的主要途径：“隐式”的图嵌入方法、“显式”的主流形方法。
• 动物虹膜识别
• Masahiko Suzaki （Japan）: Horse • 东南大学系统工程研究所：牛、羊、猪等
第4页/共20页
1.1 虹膜识别的流程
• 虹膜识别的流程
Image acquisition
Iris detection
Iris liveness check
Iris normalization
• 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap). M. Belkin, P. Niyogi, Laplacia n Eigenm a ps for Dimens iona lit y Reductio n and Data Representation. Neural Computation, Vol. 15, Issue 6, pp. 1373 –1396, 2003 .
Iris localization
Image quality assessment
Image enhancement
Feature extraction
第5页/共20页
Matching test
1.1 虹膜识别的流程
• 虹膜识别中模式提取方法
• 基于相位信息的方法 （Gaugman,IEEE T -PAMI93） • 基于过零点检测的方法 （Boles, IEEE T -SP98; Noh,AVBPA03） • 基于纹理分析的方法 （Tan, IEEE T-PAMI03） • 基于局部变化分析的方法 （Tan, IEEE T-IP04, PR04, ICBA04 ） • ……
相关主题
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研究意义
利用虹膜识别的高度安全性及准确性，一方面不但能极大地减轻 这些领域的职工的劳动强度，而且还可以简化企业的结构，降低劳 动成本。另一方面能推动IT产业的革命，确保国家和个人的利益免 受侵害。同时它具有广阔的市场潜力。因此，虹膜识别技术对国民 经济和国家安全都具有重要意义。
Your company slogan
虹膜识别理论依据——虹膜
虹膜中间有一
直径2.5～4mm的 圆孔，这就是我们 熟悉的瞳孔。
眼球前部含色 素的环形薄膜，由 结缔组织细胞、肌 纤维等构成，当中 是瞳孔。眼球的颜 色是由虹膜所含色 素的多少决定的。 旧称虹彩。
Your company slogan
虹膜识别理论依据——虹膜识别系统
虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核 心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和 匹配,从而实现自动的个人身份认证。 这种技术在生物测定行业已经被广泛认为是目前精确度、稳定性、可 升级性最高的身份识别系统（human authentication）。
进行安检的机场。
日本东京在某些住宅公寓 中使用了虹膜识别仪， 居民只有通过了虹膜识别 系统的检测才能进入该公寓， 而且电梯会自动到达并 带人们去他们居住的楼层。
2006年，美国新泽西州 在校园里安装了虹膜识别的 装置，系统安装以后，校园内 的各种违反校规以及侵犯、 犯罪活动大大减少，极大的
减轻了校园管理难度。
虹膜特征模板
虹膜特征分析
模式匹配
识别结果
Your company slogan
虹膜识别实现方法——识别方法
当今社会虹膜识别技术高速发展，一下列举了一些识别方法：
基于局部二值模式特征和图匹配的虹膜识别方法 一种基于灰度信息的虹膜识别预处理方法 基于多分辨率分析的虹膜识别方法 基于小波变换和极大值检测的虹膜识别方法 基于图像分割和二维小波变换的虹膜识别方法 基于人眼结构特征的虹膜识别方法 …… ……
Your company slogan
学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
Your company slogan
虹膜识别理论依据——工作原理
1.捕捉虹膜数据图像
3.从虹膜的纹理或类型
创造512字节的iriscode
2.为虹膜的图像
分析准备过程
4.使用iriscode
模板用于确认
Your company slogan
虹膜识别实现方法——虹膜识别流程
图像采集
虹膜图像库
预处理
Your company slogan
虹膜识别理论依据——虹膜识别系统特点
生物活性: 虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的 生物活性。 非接触性:从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人 身没有侵犯，因而容易被公众接受 唯一性:唯一性是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相 同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。 稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7个月时）已经 形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变. 一般性疾病不会对虹 膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。 防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征， 更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同， 用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。
14
结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
15
在美国某城市银行门口有一台自动取款 机，一个来取款的男子往取款机送入了信用 卡后，取款机却迟迟不吐出钞票。很快，一 位警察赶到现场将此男子带到警署。原来， 这个男子的信用卡是偷来的，而抓住这个小 偷的正是取款机上安装的虹膜识别系统。通 过发射出的红外线，该系统对取款男子的眼 睛中的虹膜进行录像，并将录下的虹膜纤维 图案与原存款人虹膜纤维图案相对照，发现 信用卡并非这个男子所有，于是系统发出警 报唤来了警察。
Your company slogan
虹膜识别实现方法——基于人眼结构特征的识别方法
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虹膜识别应用——各行业的广泛应用
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虹膜识别应用——逐步推广的应用
机场
2002年9月，美国新泽西州 的肯尼迪国际机场安装了虹膜 识别系统。这是美国第一个使 用虹膜识别技术对工作人员
虹膜 识别
虹膜 识别
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虹膜识别概述
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虹膜识别的理论依据及方法
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虹膜识别的实际应用
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论述总结
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虹膜识别概述
研究概述
虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种，虹膜识别技术是通过 对人眼的虹膜特征进行识别比对而进行身份认证的技术。
研究背景
要把人体的特征用于身份识别，特征必须具有唯一性和稳定性。 研究表明，人的虹膜等都具有唯一性和稳定性等特征，即每个人的 这些特征与别人的不同、终生不变，因此就可以据此识别出人的身 份。基于这些特征，人们发展了虹膜识别等多种生物识别技术，解 决了一些传统身份验证方法存在的问题。
利用虹膜识别的高度安全性及准确性，一方面不但能极大地减轻 这些领域的职工的劳动强度，而且还可以简化企业的结构，降低劳 动成本。另一方面能推动IT产业的革命，确保国家和个人的利益免 受侵害。同时它具有广阔的市场潜力。因此，虹膜识别技术对国民 经济和国家安全都具有重要意义。
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虹膜识别理论依据——虹膜
虹膜中间有一
直径2.5～4mm的 圆孔，这就是我们 熟悉的瞳孔。
眼球前部含色 素的环形薄膜，由 结缔组织细胞、肌 纤维等构成，当中 是瞳孔。眼球的颜 色是由虹膜所含色 素的多少决定的。 旧称虹彩。
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虹膜识别理论依据——虹膜识别系统
虹膜识别通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份,其核 心是使用模式识别、图像处理等方法对人眼睛的虹膜特征进行描述和 匹配,从而实现自动的个人身份认证。 这种技术在生物测定行业已经被广泛认为是目前精确度、稳定性、可 升级性最高的身份识别系统（human authentication）。
进行安检的机场。
日本东京在某些住宅公寓 中使用了虹膜识别仪， 居民只有通过了虹膜识别 系统的检测才能进入该公寓， 而且电梯会自动到达并 带人们去他们居住的楼层。
2006年，美国新泽西州 在校园里安装了虹膜识别的 装置，系统安装以后，校园内 的各种违反校规以及侵犯、 犯罪活动大大减少，极大的
减轻了校园管理难度。
虹膜特征模板
虹膜特征分析
模式匹配
识别结果
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虹膜识别实现方法——识别方法
当今社会虹膜识别技术高速发展，一下列举了一些识别方法：
基于局部二值模式特征和图匹配的虹膜识别方法 一种基于灰度信息的虹膜识别预处理方法 基于多分辨率分析的虹膜识别方法 基于小波变换和极大值检测的虹膜识别方法 基于图像分割和二维小波变换的虹膜识别方法 基于人眼结构特征的虹膜识别方法 …… ……
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学习总结
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
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虹膜识别理论依据——工作原理
1.捕捉虹膜数据图像
3.从虹膜的纹理或类型
创造512字节的iriscode
2.为虹膜的图像
分析准备过程
4.使用iriscode
模板用于确认
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虹膜识别实现方法——虹膜识别流程
图像采集
虹膜图像库
预处理
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虹膜识别理论依据——虹膜识别系统特点
生物活性: 虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的 生物活性。 非接触性:从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人 身没有侵犯，因而容易被公众接受 唯一性:唯一性是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相 同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。 稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7个月时）已经 形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变. 一般性疾病不会对虹 膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。 防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征， 更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同， 用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。
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结束语
当你尽了自己的最大努力时，失败也是伟大的， 所以不要放弃，坚持就是正确的。
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
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在美国某城市银行门口有一台自动取款 机，一个来取款的男子往取款机送入了信用 卡后，取款机却迟迟不吐出钞票。很快，一 位警察赶到现场将此男子带到警署。原来， 这个男子的信用卡是偷来的，而抓住这个小 偷的正是取款机上安装的虹膜识别系统。通 过发射出的红外线，该系统对取款男子的眼 睛中的虹膜进行录像，并将录下的虹膜纤维 图案与原存款人虹膜纤维图案相对照，发现 信用卡并非这个男子所有，于是系统发出警 报唤来了警察。
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虹膜识别实现方法——基于人眼结构特征的识别方法
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虹膜识别应用——各行业的广泛应用
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虹膜识别应用——逐步推广的应用
机场
2002年9月，美国新泽西州 的肯尼迪国际机场安装了虹膜 识别系统。这是美国第一个使 用虹膜识别技术对工作人员
虹膜 识别
虹膜 识别
1
虹膜识别概述
2
虹膜识别的理论依据及方法
3
虹膜识别的实际应用
4
论述总结
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虹膜识别概述
研究概述
虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种，虹膜识别技术是通过 对人眼的虹膜特征进行识别比对而进行身份认证的技术。
研究背景
要把人体的特征用于身份识别，特征必须具有唯一性和稳定性。 研究表明，人的虹膜等都具有唯一性和稳定性等特征，即每个人的 这些特征与别人的不同、终生不变，因此就可以据此识别出人的身 份。基于这些特征，人们发展了虹膜识别等多种生物识别技术，解 决了一些传统身份验证方法存在的问题。