虹膜识别技术的应用及发展趋势

图 １ 虹膜识别系统的工作流程 ４．国内外对虹膜识别技术的应用 从全球来看，国外的虹膜市场比国内要成熟，并已经在金融系统、 飞机场等小范围试运行。其中美国 Ｉｒｉｄｉａｎ 公司采用了当前世界一流水 平的 Ｄ ａｕｇｍ ａｎ 教授的核心算法，在商业领域获得了一定的市场份额。国 内对虹膜识别技术的研究和应用也已广泛开展，在实际应用方面和理 论算法方面均取得了较大的进步。２００３ 年，中科院自动化研究所联合模 识科技成功开发了虹膜识别仪，可用于计算机操作系统的登陆，实现了 虹膜识别技术实际应用的突破［５］。可以预计，我国虹膜识别技术的应用 在未来几年内必将在各个领域大规模展开。 ５．虹膜识别技术发展趋势 美国调研机构 Ｒ ｅｐｏｒｔｌｉｎｋｅｒ．ｃｏｍ 在其出具的《２０１５ 全球生物识别技 术市场预测报告》中指出；从 ２０１１ 年到 ２０１５ 年，虹膜识别技术将有望 实现 ３０％的年复合增长率，而指纹识别、掌形识别、语音识别和人脸识 别则紧随其后。目前，在我国，虹膜识别在公共安全、信息安全、安防等 多个领域蕴藏着巨大的市场潜力，随着人们对虹膜识别认知度的逐步 提高、产品价格的进一步下降和政府有关部门的重视，市场潜力必将迅 速释放，虹膜识别市场将迎来快速发展期［６］。 此外，虹膜识别技术与其他类别的生物识别技术相融合，共同组成 多模式融合的生物识别技术也将是一个发展趋势。由于各种生物特征 识别方式都有其一定的适用范围和要求，单一的生物特征识别系统在 实际应用中显现出各自的局限性。随着对社会安全和身份鉴别的准确 性和可靠性要求的日益提高，融合了多种生物特征识别方式的多模态 识别系统将是生物识别技术发展的趋势。
１．引言 随着数字化、信息化社会的高速发展，包括基于标识（如 ＩＤ 卡，钥匙 等）和基于知识（如密码等）的传统身份识别方法的可靠性越来越低，新 的基于生物特征的身份识别方法便应运而生，其中虹膜识别技术具有 唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等特点，而且虹膜识别的错误率是 各种生物特征识别中最低的，因此其应用前景最为广阔。 虹膜识别技术是集数学、光学、电子学、生理学和计算机科学于一 体的多学科交叉的高新技术。虹膜识别技术最早可追溯到 １８８５ 年，法 国人贝提纳就提出通过在监狱里测量犯人的生物特征，包括眼睛的虹 膜图像来识别犯人，但直到 ２０ 世纪 ９０ 年代虹膜识别技术才成为现实。 １９８７ 年，眼科专家 Ａ ｒａｎｓａｆｉｒ和 Ｌｅｏｎａｒｄｆｌｏｍ 首次提出利用虹膜图像进行 自动身份识别的概念，但是他们并没有开发出实际的应用系统。直到 １９９１ 年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的 Ｊｏｈｎｓｏｎ 实现了一个自动虹 膜识别系统；在 １９９３ 年，Ｊｏｈｎ Ｄ ａｕｇｍ ａｎ 实现了一个高性能的自动虹膜 识别原型系统；１９９６ 年，Ｒ ｉｃｈａｒｄ Ｗ ｉｌｄｅｓ 研制成功基于虹膜的身份认证 系统；１９９８ 年底，中科院自动化所开始虹膜方面的研究，２０００ 年成功开 发出我国具有自主知识产权的虹膜识别技术。目前，虹膜识别技术已广 泛应用于监狱、机场、边境、银行，也被用来控制自动取款机的账户进 入；同时也应用于网络身份认证系统，将虹膜的特征信息设为个人的网 络 ＩＤ ，给网络信息安全带来了新的革命［１］。 ２．虹膜识别技术与其他生物识别技术的比较 虹膜识别是利用专门的数字摄像器材与软件相结合的方法获取虹 膜数字化编码信息，验证时把采集到的虹膜编码信息与预先存入的样 板信息进行比对，从而实现自动的个人身份认证。虹膜识别技术拥有指 纹识别等其他生物识别技术所无法比拟的优势［２］： ２．１ 精确度高 由于虹膜图像存在着许多随机分布的细节特征，造就了虹膜识别 信息的唯一性。英国剑桥大学 Ｊｏｈｎ Ｄ ａｕｇｍ ａｎ 教授的算法用 ３４ 个字节的 数据来代表每平方毫米的虹膜信息，因此，一个直径 １１ｍ ｍ 的虹膜上就 约有 ２６６ 个量化特征点，而包括指纹识别在内的一般的生物识别技术 只有 １３～６０ 个特征点。Ｄ ｒＤ ａｕｇｍ ａｎ 指出：通过他的算法可获得 １７３ 个 二进制自由度的独立特征点，这在生物识别技术中，所获得特征点的数 量是相当大的。虹膜识别信息的唯一性为高精度的身份识别奠定了基 础。英国国家物理实验室（Ｎ ＰＬ）的测试结果表明，虹膜识别是各种生物 特征识别方法中错误率最低的。 ２．２ 稳定性好 虹膜从婴儿胚胎期的第 ３ 个月起开始发育，到第 ８ 个月虹膜的主 要纹理结构已经成形，大概在 ２～３ 岁的时候稳定，并随着年龄变化到 １２ 岁后保持不变。虹膜的形成不受遗传因素的影响，即使是同卵双胞 胎甚至同一个人的两只眼睛的虹膜也是不相关的。由于虹膜的外部有 透明的角膜将其与外界相隔离，因此，发育完全的虹膜不易受到外界的 伤害而产生变化。眼皮、睫毛、玻璃镜片和隐形眼镜等对虹膜识别的效 果不会产生任何不利的影响，即使是盲人，只要虹膜组织结构保持完 整，仍然可以利用虹膜进行识别［３］。虹膜本身固有的极性几何形状为科 研工作者提供了一个天然的极坐标系统，方便虹膜特征的提取。另外， 严重的眼科疾病会很大的改变虹膜的外表；而且长期暴露在有污染的 环境下（如重金属等）的虹膜色素沉着也会改变，从而影响虹膜识别，但 这些条件是很少见的。 ２．３ 最难伪造 虹膜的半径小，在可见光下中国人的虹膜图像呈现深褐色，看不到 纹理信息，具有清晰虹膜纹理的图像获取需要专用的虹膜图像采集装 置和用户的配合，所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外眼 睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。而指纹容易被窃取， 进而进行伪造，人脸则可以通过整容、化妆等手段进行伪造，大部分研 究者公认面部识别是最不准确的，也是最容易被欺骗的。 ２．４ 处理速度快 英国国家物理实验室（Ｎ ＰＬ）的研究结果显示：在处理速度的测试 中，虹膜识别技术每分钟可进行 １５０ 万件匹配操作，这个速度比其他类 别的生物识别系统要快 ２０ 倍以上。 ２．５ 无侵犯性 虹膜识别的进行具有无侵犯性，只需用摄像机或其它采集设备对 用户的眼睛进行扫描，即可得到虹膜图像并进行识别，无需像获取指纹 一样需要手指的接触。 ３．虹膜识别系统的基本工作原理
作者简介：刘洋，防空兵指挥学院信息控制系雷达教研室，讲师，硕士学位；王锋，防空兵指挥学院信息控制系雷达教研室，讲师，博士学位。
—９—
Biblioteka Baidu
一套完整的虹膜识别系统总体上包含“硬件和软件”两部分；虹膜 图像获取装置和虹膜识别算法。它们分别对应于图像获取和模式匹配 这两个基本问题［４］。虹膜识别算法主要包括以下技术环节：（１）虹膜图像 的采集；（２）虹膜图像预处理，主要包括：虹膜定位（包括虹膜内外圆的定 位、眼睑定位）、虹膜归一化（即通过某种映射关系把原始图像中的虹膜 转换到固定尺寸的图像中）、虹膜图像增强（主要消除光照不均的影响）、 去噪（主要指去除睫毛、光斑等噪声）；（３）虹膜防伪，即活体虹膜的检测， 用于检测真假虹膜；（４）虹膜特征提取与匹配，即采用某种方法表征分割 出的虹膜，根据特征提取方法，采取适当的匹配原则将提取的虹膜特征 与已经注册的储存于数据库中的虹膜特征进行比对，以实现对该虹膜 的所属身份进行识别。虹膜识别系统的工作流程如图 １ 所示。
科技信息
博士·专家论坛
虹膜识别技术的应用及发展趋势
防空兵指挥学院信息控制系 刘 洋 王 锋
［摘 要］虹膜识别技术作为一种身份识别手段具有独特的优势，是近年来国际上的研究热点。本文首先介绍了虹膜识别技术的发 展过程，比较了与其他生物识别技术的优势，阐述了虹膜识别技术的基本原理，并对其应用现状及发展趋势进行了简要分析。 ［关键词］虹膜识别 生物特征 身份认证
参考文献 ［１］王蕴红，朱勇，谭铁牛．基于虹膜识别的身份鉴别［Ｊ］．自动化学 报，２００２，２８（１）：１－ １０ ［２］ＪＡ ＩＮ Ａ Ｋ ，Ｒ Ｏ ＳＳ Ａ ，ＰＲ Ａ Ｂ Ｈ Ａ Ｋ Ａ Ｒ Ｓ．Ａ ｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｂ ｉｏｍ ｅｔ－ ｒｉｃ Ｒ ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ Ｔ ｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｃ ｉｒｃｕｉｔｓ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍ ｓ ｆｏｒ Ｖ ｉｄｅｏ Ｔ ｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００４．（１）：４，２０ ［３］ＰＲ Ａ Ｂ Ｈ Ａ Ｋ Ａ Ｒ Ｓ，ＰＡ Ｎ Ｋ Ａ Ｎ Ｔ ＩＳ，ＪＡ ＩＮ Ａ Ｋ ．Ｂ ｉｏｍ ｅｔｒｉｃ Ｒ ｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ： Ｓｅｃｕｒｉｔｙｎ Ｃ ｏｎｃｅｒｎ［ｓ Ｊ］．ＩＥＥＥ，Ｓｅｃｕｒｉｔｙ＆ Ｐｒｉｖａｃｙ Ｍ ａｇａｚｉｎｅ．２００３．（２）：３３－ ４２ ［４］薛白，刘文耀，王金涛等．虹膜预处理算法的研究［Ｊ］．光电子激 光，２００３，１４（７）：７４１－ ７４４ ［５］万里光．虹膜识别技术的应用与发展［Ｊ］．船电技术，２００８，２８（５）： ３０８－ ３１１ ［６］田启川，刘正光．虹膜识别综述［Ｊ］．计算机应用研究，２００８，２５（５）： １２９６－ １２９９