第10章 应用实例(1-虹膜识别) 数字图像处理课件

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10.1.2 虹膜定位


1、瞳孔内一点定位
2、虹膜内边缘定位


3、虹膜外边缘定位
4、定位结果及分析
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1、瞳孔内一点定位
算法首先定位瞳孔内任意一点，观察眼睛图像可以 发现瞳孔具有以下特点： （1）瞳孔近似圆形，其灰度分布比较均匀。与巩 膜、虹膜区域相比，它的灰度值整体偏小。 （2）瞳孔在整个图像上仅占较小一部分面积。 根据以上特点，算法使用求灰度最小的方法来定位 瞳孔内一点。设为虹膜图像的灰度函数I(x, y)，图像 大小为M*N，则有：
2019/1/3方 向找边缘点A、C，再求得这2点中点 Middle _ AC 的x轴坐标，此坐标值 x AC 也即为内圆圆心的x轴坐标。然后 分别沿该中点的上、下方向找到内边 缘的另2个边缘点D、E，算出D、E中 点 Middle _ DE 的y轴坐标 y DE ，就 能确定出内圆圆心坐标，再计算出半 径就定位出了虹膜的内边缘。 如右图 3所示。
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pc
图 2 瞳孔内一点
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2、虹膜内边缘定位
在内边缘具体定位时，利用虹膜与瞳孔交界处的灰 度突变（即边缘强度），结合边界检测模板，沿所找到 点的左、右及向下的3个不同方向出发，可以找到边缘 上的3个点，再用“非共线三点”来定圆的参数。 但考虑到可能定位到瞳孔的偏上或偏下部分，从而 导致找到的3点的左下、右下（或左上、右上）的距离 太近，其连线的斜率相应会产生数学上的奇异值，使得 圆的参数计算不准确。利用A、C、D、E四点来确定内 圆的参数。
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10.1.1 绪 论

1、虹膜识别技术的研究目的和意义 2、虹膜识别的流程 3、虹膜识别技术的国内外研究和应用现 状
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1、虹膜识别技术的研究目的和意义
现代社会的发展对人类自身身份识别的准确性、安 全性与实用性提出了更高的要求。 由于生物特征的独 特优点，使得生物识别技术开始兴起。 与其他生物特征相比，虹膜具有以下几方面的优势： （1）虹膜具有随机的细节特征和纹理图像，具有 唯一性。 （2）虹膜具有内在的隔离和保护能力。 （3）虹膜纹理具有稳定性和不变性。 （4）虹膜图像可以通过相隔一定距离的摄像机捕 获，不需对人体进行侵犯。
pxy
x 0
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M 1 N 1 y 0
I ( x, y)
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在定位过程中，采 用灰度求和算子的方法， 在虹膜图像上移动，直 到求得的最小值，此最 小值就位于瞳孔内一点。 综合考虑定位速度和定 位准确度，本文算法所 选取模板大小为35*35， 这样可以找到瞳孔内一 点，记为：pc。 定位结果如右图2。
第10章 应用实例
10.1 虹膜定位和识别算法研究 10.2 基于DSP的掌纹识别 10.3 变电站红外图象的预处理及识别
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10.1虹膜定位和识别算法研究
原始虹膜图像
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1、绪 论 2、虹膜定位 3、虹膜图像归一化及增强处理 4、基于曲面匹配的虹膜识别算法 5、虹膜纹理的相位编码及匹配 6、实验结果及分析 7、结论及展望
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在计算圆心y 的坐标时，选用 哪组点用这样的 准则： | D D3 | 比较 1 与 | D2 D4 |的值， 取值较小的那组 计算圆心y坐标。 最后计算外圆半 径。
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3.1Rin
P 1
1.8 Rin
D1
1.8 Rin
3.1Rin
D2
Oin
PMid 1
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2、虹膜识别的流程
一个通用的 虹膜识别系统一 般由以下四个部 分组成即， 虹膜图像获取， 虹膜图像预处理、 虹膜特征提取、 匹配与识别。 其流程图如右图 1所示。
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图像预处理
虹 膜 识 别 特 征 提 取 虹 膜 鉴 别
虹 膜 图 像 获 取
虹 膜 定 位
归 一 化 处 理
图 像 增 强
图 1 虹膜识别系统的流程
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3、虹膜识别技术的国内外研究和应用现状
（1）研究现状
虹膜识别的研究可追溯到1936年，眼科专家Frank Burch，MD提出虹膜识别概念。现在虹膜识别算法研 究都是基于1994年Daugman申请的专利基础上 。 国外研究比较多的还有澳大利亚、韩国、法国等。 国内的虹膜识别技术起步较晚，一些科研院所和高 校投入了精力和人力进行虹膜识别的研究，如：中科 院自动化所、上海交大、电子科技大学、浙江大学等 已取得一定成效。
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3、虹膜识别技术的国内外研究和应用现状
（2）应用现状
美国的Iridian Technology公司是当前技术领先的 虹膜识别技术厂商，它的主要技术即来源于英国剑桥大 学Daugman教授的专利。目前，该公司和世界一些著 名的电子设备商如LG，Panasonic等公司合作，开发 出了多款产品，已在北美及欧洲得到实际应用。 在国内，中科院自动化所已经完成了虹膜识别的实 验室阶段的研究，并且申请了虹膜采集装置的专利，其 成果处于国内领先地位。
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Rinside
Middle_DE Middle_AC D
pc
A
C B
图 3 内圆定位示意图
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3、虹膜外边缘定位
在计算出内圆参数后，从内圆圆心Oin 沿左、右水平 方向出发，利用边缘检测模板检测出左、右两个边界 点 P1 、 P2 。在找到第一组边界点后，我们再沿内圆底部 边缘点 P 沿左、右水平方向搜寻第二组边界点 P3 bottom 和 P4。 计算每组的x坐标与内圆圆心x坐标的偏差、每组点 到内圆圆心距离之差（即 | D1 D2 |与 | D3 D4 |）。然后 比较这2组参数和，取较小的那组值作为圆心的x轴坐 标。
P2
Pbottom
P3
D3
PMid 2
P4
D4
图 4 外圆定位示意图
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定位结果示意图
图 6 定 位 不 准 确 例 图
图 5 准 确 定 位 例 图
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4、定位结果及分析
算法对中科院自动化 算法 所提供的CASIA（v 1.0）基于Hough变换的 虹膜图库进行了定位，有 方法 741幅图像定位准确，准 改进的RANSAC方 确定位率为98.15%。比 法 一次定位要准确很多（准 非线性最小二乘法 确定位率为93.51%）。 三点一次性定位法 为方便比较，将 几种算 本文方法 法正确率列于右表。