虹膜特征分类以及虹膜稳定特征提取
虹膜特征提取算法
虹膜特征提取算法简介虹膜特征提取算法是一种用于识别个体身份的生物特征识别技术。
虹膜是人眼中的一部分，具有独特且稳定的纹理特征，可以用于身份认证、安全控制等领域。
虹膜特征提取算法的目标是从虹膜图像中提取出可用于比对的特征向量，以实现精确的身份识别。
虹膜图像获取虹膜图像的获取通常需要使用专门的设备，如虹膜识别仪。
这种设备通过红外光和相机来捕获虹膜图像。
虹膜图像的获取过程需要确保被检测者的眼睛能够对准设备的摄像头，并且眼睛没有明显的遮挡物。
获取到的虹膜图像通常是一张高分辨率的彩色图像。
虹膜图像预处理在进行虹膜特征提取之前，通常需要对虹膜图像进行一些预处理操作，以提高后续算法的准确性。
常见的预处理操作包括：1.图像去噪：使用滤波器对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声。
2.边缘检测：使用边缘检测算法，如Canny算法，提取出图像中的边缘信息。
3.图像增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数，增强图像的可视化效果。
4.图像分割：将虹膜区域与其他区域进行分离，以便更好地提取虹膜特征。
虹膜特征提取算法虹膜特征提取算法的目标是从预处理后的虹膜图像中提取出一组具有独特性和稳定性的特征向量。
这些特征向量可以用于后续的比对和识别。
常用的虹膜特征提取算法有以下几种：1. Daugman算法Daugman算法是一种常用的虹膜特征提取算法，它基于虹膜纹理的统计特征。
该算法首先将虹膜图像转换为极坐标形式，然后通过多个环形滤波器对虹膜图像进行滤波，提取出不同频率的纹理信息。
最后，通过统计分析得到一组代表虹膜纹理的特征向量。
2. Gabor滤波器Gabor滤波器是一种基于复数的滤波器，常用于图像处理中的纹理分析。
在虹膜特征提取中，Gabor滤波器可以用于提取虹膜图像中的纹理特征。
该算法通过一系列不同方向和频率的Gabor滤波器对虹膜图像进行滤波，得到一组响应图像。
然后，从响应图像中提取出代表虹膜纹理的特征向量。
3. 直方图特征提取直方图特征提取是一种简单但有效的虹膜特征提取算法。
虹膜识别
瞳孔缩放引起的虹膜纹理变形一般是非线性的。
可能的解决途径：
建立瞳孔缩放的非线性模型；采集相同瞳孔大小的虹膜图像。
6、旋转校正 （1）以两眼虹膜中心的连线为基线进行校正 条件：多摄像机或变焦摄像机 优点：基线比较稳定 （2）以同一眼睛的两眼角连线为基线进行校正
条件：两眼角必须出现在视场内
缺点：基线不太稳定 技术：求边缘、求角点 （3）直接对图像、边缘图像或图像的编码进行旋转 （如果直接旋转图像，运算量较大）
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。
虹膜识别技术的基本原理
图 像 获 取
虹 膜 定 位
特 征 提 取 特 征 数 据 库
识别 认证
识 别 或 认 证 结 果
虹膜定位
1. Daugman定位方法
I ( x, y) max ( r , x 0, y 0 ) G (r ) * ds r r , x0 , y 0 2r
径向神经网络是一种典型的局部逼近神经网络，它在逼近能 力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。
实验结果 使用397幅虹膜图像进行测试，其中11幅图像误识， 其错误识别率为3.8%。
6、Boles方法 基本原理：图像的二次微分运算形成后，边缘便成为 零交叉点。
（1）母小波定义为一个平滑函数的二次微分：
nm 1 2
（2） 子块处理
把图像划分为许多子块，对两幅虹膜图像对应的子块分别求归一 化互相关系数；然后对这些互相关系数进行排序，并剔除几个最 小的值；再计算余下互相关系数的均值和方差。
（3） 效果
能够有效地减小光强变化、倾斜照明、奇异反射等对虹膜识别的影响
（4）判别函数的构造 目标：实现虹膜模式的非线性最优划分 方法：径向神经网络
虹膜识别特征提取及鉴别
摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。
虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。
虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。
本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。
在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。
接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。
同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。
归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。
在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。
训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。
整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。
关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。
虹膜图像智能识别技术的研究
虹膜图像智能识别技术的研究1. 图像采集：通过专门的虹膜图像采集设备或者智能手机的虹膜识别功能，获取被识别者的虹膜图像，保证图像的清晰度和准确性是虹膜识别的关键。
2. 图像预处理：对获取的虹膜图像进行去噪、增强、剪裁等处理，以提高后续处理的准确性和效率。
3. 虹膜特征提取：通过一系列图像处理和特征提取算法，从虹膜图像中提取出稳定的虹膜纹理特征，通常采用的特征包括纹理、密度、角膜边缘和血管等。
4. 特征匹配：将提取的虹膜特征与模板库中的虹膜模板进行比对，通过特定的匹配算法计算相似度，并给出识别结果。
二、虹膜图像智能识别技术的发展现状虹膜图像智能识别技术自问世以来，经历了多个阶段的发展，取得了较大的进展和成果。
主要表现在以下几个方面：1. 技术成熟度不断提升：虹膜图像智能识别技术在图像采集、图像处理和算法优化等方面逐渐成熟，使得虹膜识别系统的识别准确率和鲁棒性得到了显著提高。
2. 应用场景逐渐拓展：虹膜识别技术不仅广泛应用于安防领域的身份认证和门禁系统，还逐渐拓展到金融领域的手机支付、医疗领域的个性化诊疗等领域。
3. 硬件设备不断优化：虹膜图像采集设备不断优化，采用新型传感器和镜头技术，大大提高了虹膜图像的质量和清晰度，为后续的图像处理提供了更好的基础。
虽然虹膜图像智能识别技术在发展过程中取得了较大的进展，但也存在一些问题和挑战，主要包括：1. 虹膜图像采集设备成本高昂，限制了虹膜识别技术的大规模应用。
2. 虹膜图像智能识别技术在移动端设备上的应用受到技术和硬件设备的限制，需要进一步优化和改进。
3. 虹膜图像识别技术在复杂场景下的鲁棒性和稳定性有待提高，如光照条件、眼球运动等因素会对识别效果产生影响。
随着人工智能、深度学习、大数据等相关技术的不断发展和应用，虹膜图像智能识别技术也将迎来新的机遇和挑战。
未来虹膜图像智能识别技术的发展方向主要包括以下几个方面：1. 多模态生物特征识别技术的整合：将虹膜识别技术与人脸识别、指纹识别等多模态生物特征识别技术进行整合，提高生物特征识别的准确性和安全性。
公安部 虹膜识别标准
公安部虹膜识别标准一、术语和定义1. 虹膜识别：利用虹膜技术的手段，进行身份确认和识别的一种方法。
2. 虹膜图像：通过专用设备采集的，能够反映虹膜特征的图像。
3. 特征提取：从虹膜图像中提取出能够唯一标识个体的特征信息。
4. 比对：将待识别个体的虹膜特征与已存储的虹膜特征进行比对，以确认身份。
5. 存储：将采集的虹膜图像和提取的特征信息存储在专用设备或数据库中。
6. 性能评估：对虹膜识别系统的准确性、稳定性和可靠性进行评估。
7. 应用要求：对虹膜识别系统的使用范围、使用方式和使用规范进行规定。
8. 安全要求：对虹膜识别系统的数据保护、系统安全和隐私保护等方面进行规定。
9. 测试方法：对虹膜识别系统的测试范围、测试方法、测试流程和测试标准进行规定。
二、虹膜识别系统1. 系统构成：虹膜识别系统应包括虹膜图像采集、特征提取、比对、存储等模块，以及用户管理和系统管理界面。
2. 系统功能：虹膜识别系统应具备采集、比对、存储、查询等功能，同时应具备多用户管理、权限控制、日志记录等功能。
3. 系统性能：虹膜识别系统应满足准确度高、稳定性好、可靠性高等要求，同时应满足响应时间短、存储容量大等要求。
三、虹膜图像采集1. 采集设备：采集设备应具备高清晰度、高灵敏度、高稳定性等特点，同时应具备自动对焦、自动曝光等功能。
2. 采集环境：采集环境应满足光线明亮、均匀、无强烈反光等要求，同时应避免采集过程中待识别个体产生大幅度移动。
3. 采集流程：采集流程应包括待识别个体靠近采集设备、设备自动对焦并采集图像、图像质量检测与预处理、特征提取等步骤。
四、虹膜特征提取1. 特征提取算法：特征提取算法应具备高效性、准确性和鲁棒性等特点，同时应具备对复杂背景和噪声的抑制能力。
2. 特征表示：提取的特征应具有唯一性和稳定性，能够用于区分不同个体。
常用的特征表示包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
3. 特征选择：针对不同的应用场景和识别需求，应选择适当的特征进行提取和比对。
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术原理虹膜识别是一种生物特征识别技术，它通过对眼睛中的虹膜进行图像采集和分析，来实现个体的身份认证。
虹膜识别技术原理基于以下几个基本原理：1. 虹膜的唯一性每个人的虹膜都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有不同的虹膜特征。
这是因为在胚胎发育过程中，虹膜细胞会根据个体的遗传信息和环境条件形成独特的纹理和结构。
2. 虹膜图像采集虹膜图像采集是虹膜识别系统的第一步。
通常使用红外相机或摄像机来拍摄眼睛中的虹膜图像。
由于虹膜位于眼球表面，所以在采集时需要确保光线充足且均匀，以便清晰地捕捉到虹膜纹理。
3. 虹膜图像预处理采集到的虹膜图像通常需要进行预处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高后续特征提取和匹配的准确性。
常见的预处理步骤包括去除眼睛周围的皮肤、睫毛、眼角等区域，并对图像进行灰度化、增强对比度等操作。
4. 虹膜特征提取虹膜识别系统通过从虹膜图像中提取独特的特征来进行身份认证。
常用的虹膜特征包括虹膜纹理和结构信息。
纹理信息是指虹膜上的纵向细纹、横向细纹等，而结构信息是指虹膜的边界曲线、孔径大小等。
在特征提取过程中，通常会使用一些计算机视觉和图像处理算法，比如滤波器、边缘检测器、模式识别算法等。
这些算法可以帮助将复杂的虹膜图像转换为简化的数学模型或特征向量。
5. 虹膜特征匹配在身份认证过程中，需要将待识别的虹膜特征与已存储的虹膜模板进行比对。
比对过程通常采用模式识别和机器学习算法，比如支持向量机、神经网络等。
虹膜特征匹配的目标是找到与待识别特征最相似的已知虹膜模板。
通常会使用一些相似性度量方法，比如欧氏距离、相关系数等。
根据匹配结果可以判断待识别虹膜是否属于已知的某个个体。
6. 虹膜识别系统性能评估虹膜识别系统的性能评估是保证其准确性和可靠性的重要步骤。
常用的评估指标包括错误拒绝率（False Rejection Rate, FRR）和错误接受率（False Acceptance Rate, FAR）。
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术原理虹膜识别技术是一种高级的生物识别技术，用于识别人眼中的虹膜。
虹膜是人眼中的一个环形结构，它位于瞳孔和巩膜之间，具有不同于其他生物特征的高度唯一性和稳定性。
虹膜识别技术利用虹膜的这些特征来识别个体身份。
虹膜识别技术的原理主要包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜图像采集是虹膜识别技术的第一步。
虹膜图像采集设备一般包括摄像头、红外灯和虹膜定位系统等部分。
虹膜定位系统可以根据虹膜的特征自动定位并对准虹膜，摄像头可以拍摄高清的虹膜图像，红外灯可以提供足够的光线以确保图像质量。
虹膜图像采集的质量直接影响后续处理和识别的准确性。
虹膜图像处理是虹膜识别技术的第二步。
由于虹膜图像采集时存在一定的噪声和干扰，需要对虹膜图像进行处理以提高图像质量并方便后续处理。
图像处理的主要任务包括去除噪声和干扰、增强虹膜图像的对比度和清晰度、去除虹膜的红色反光等。
这些处理可以有效地提高虹膜识别的准确性和可靠性。
虹膜特征提取是虹膜识别技术的核心步骤。
虹膜特征提取可以将虹膜图像中的虹膜纹理信息转化为可供计算机处理的数学特征。
虹膜的纹理信息具有高度唯一性和稳定性，这是虹膜识别技术的基础。
目前常用的虹膜特征提取技术包括基于小波变换的方法、基于局部特征的方法和基于全局特征的方法等。
这些方法都能够提取有效的虹膜特征，并在后续的识别过程中发挥重要作用。
虹膜识别技术的应用非常广泛，包括安全门禁、金融支付、身份认证、医疗诊断等多个领域。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以有效地避免身份冒用和欺诈行为。
虹膜识别技术的发展将促进生物识别技术的普及和应用，为人们的生活带来更多的便利和安全。
虹膜识别技术的原理包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以应用于多个领域，为人们的生活带来更多的便利和安全。
虹膜图像归一化及特征提取
虹膜图像归一化及特征提取3.1 虹膜纹理归一化由于拍摄环境等条件的改变，摄取的每张虹膜图片的位置与大小都可能会发生变化，所引起的虹膜的平移、缩放和旋转都会对虹膜识别造成影响，而人的瞳孔也会因外界环境而缩放。
为了消除这些影响，将每幅原始图像调整到相同的尺寸和对应位置，实现精确的匹配，就必须对虹膜进行归一化。
因为虹膜内外边界都近似为圆形，因此可以用几何的方法归一化。
通常的虹膜识别算法都假定外界光照不发生变化或者外界环境可控制，所以瞳孔的缩放可忽略不计，或简化为线性形变。
在John Daugman系统中，提出了弹性片模型，认为虹膜区域可以任意拉伸或者压缩，总可以通过拉伸(压缩)将圆环区域变为矩形区域—即极坐标表示的矩形区域。
在Wildes系统中，通过采集图像和数据库图像的缩放、旋转变换进行特征区域配准，然后注册图像。
在Boles系统中，为了使两幅虹膜图像可以比较，将一幅虹膜图像作为参考，将另一幅虹膜图像缩放为同样半径大小，这一规范化只在匹配时进行，而不是为了将来的匹配而存储同一大小的虹膜特征模板。
无论哪种情况，只要进行模式比对，必须要把不同分辨率的虹膜区域转化为相同分辨率的虹膜区域。
3.1.1 平移虹膜平移是指虹膜位置在实际捕捉到的图像中的位置是不固定的，总是存在相对的位置变化。
分析造成虹膜区域在图像中位置相对平移的原因，主要是拍摄时采集设备位置与人眼的位置存在光轴不重合，导致了图像采集中虹膜位置发生偏离图像中心位置。
平移变化只能改变虹膜在图像中的位置，对于这一变化总可以通过坐标的平移将虹膜的中心平移到图像的中心位置，其特征不会发生变化，因此说虹膜特征是平移不变的。
3.1.2 旋转虹膜旋转是指采集设备和虹膜所在的两个平面发生了相对的角度旋转变化，导致采集的不同虹膜图像发生了相对的旋转变化。
造成虹膜图像发生旋转的原因是：(1)头部倾斜(或采集设备倾斜)；(2)眼球在眼眶的转动。
3.1.3 伸缩虹膜的伸缩变化是指图像中虹膜面积大小的变化。
虹膜识别技术简介
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3.虹膜图像增强
由于设备的原因，使得虹膜图像 上的光照不能完全按均匀分布，这样 将会影响纹理分析的效果。为了更好 地提高识别效果，我们对展开后的虹 膜图像进行了局部的直方图均衡化， 从而实现了图像增强，减少了非均匀 光照的影响。
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三、虹膜特征提取
两种比较典型的方法— 多通道滤波 二维小波变换 从一定意义上讲，前者是后者的特 列。
与眼睛的其他部分相比，瞳孔要暗得多。采 用二值化的方法分离出瞳孔，提取内虹膜边界二 值化方法的关键在于阈值的选取，具体做法是先 计算出整个图像的灰度直方图,它应该有两个主要 的峰值，其中的第一个峰值，对应的就是瞳孔区 域灰度集中的范围，第二个峰值对应 的是虹膜区 域的灰度集中范围。显然，提取瞳孔的二值化阈 值应该选择在第一个峰值的右侧。对图像进行二 值化后，瞳孔成功地被分离开来。
采用二值化的方法分离出瞳孔提取内虹膜边界二值化方法的关键在于阈值的选取具体做法是先计算出整个图像的灰度直方图它应该有两个主要的峰值其中的第一个峰值对应的就是瞳孔区域灰度集中的范围第二个峰值对应的是虹膜区域的灰度集中范围
虹膜识别技术简介
天津工业大学 电子与信息工程学院 电信1003班 史梦颖
什么是虹膜？
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二、虹膜图像的预处理
通过获取装置采集的虹膜图像通常不 可能仅仅包含虹膜，往往还有眼睛的其它 部分，比如眼睑、睫毛、眼白等，而且在 高度非侵犯性系统中，由于对被试者不做 要求，虹膜在图像中的位置与大小都会发 生变化。因此，在进行虹膜识别之前，必 须先确定出虹膜在图像中的位置并进行大 小归一化等操作。
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。
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虹膜识别原理
虹膜识别原理虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，它通过对人眼内的虹膜进行扫描和分析，来识别人的身份。
虹膜识别技术因其高度准确性和安全性而被广泛应用于身份识别领域。
那么，虹膜识别是如何实现的呢？接下来，我们将详细介绍虹膜识别的原理。
虹膜识别的原理主要分为图像获取、特征提取和匹配识别三个步骤。
首先是图像获取。
虹膜识别系统使用专门的设备对人眼进行扫描，获取虹膜的图像。
这个设备通常是一种虹膜摄像机，它能够在不需要接触的情况下，对眼睛进行拍摄。
通过红外光源的照射，可以清晰地获取虹膜的图像。
接下来是特征提取。
虹膜图像获取后，需要对图像进行处理，提取出虹膜的特征信息。
虹膜中包含了丰富的纹理信息，这些纹理信息是每个人独一无二的，可以作为身份识别的依据。
特征提取算法会将虹膜图像中的纹理信息进行编码，提取出虹膜的特征向量。
最后是匹配识别。
在虹膜特征提取完成后，系统会将提取出的虹膜特征与已注册的虹膜特征进行比对，以进行身份识别。
匹配算法会计算两个虹膜特征向量之间的相似度，从而判断是否为同一个人。
如果相似度达到一定阈值，系统就会确认身份匹配成功。
虹膜识别技术的原理虽然看似简单，但其中涉及到的技术细节却十分复杂。
首先，图像获取需要克服眼睛的快速运动和瞳孔的变化，保证获取到清晰的虹膜图像；其次，特征提取需要克服光照条件、分辨率等因素对虹膜图像的影响，确保提取出准确的虹膜特征；最后，匹配识别需要克服虹膜图像质量、噪声等问题，确保识别的准确性和稳定性。
虹膜识别技术在安全性、准确性和便利性方面都具有明显优势，因此被广泛应用于各种场景，如边境口岸、金融机构、企业办公等。
虽然虹膜识别技术在实际应用中还存在一些挑战，比如成本、隐私等问题，但随着技术的不断进步和成本的不断降低，虹膜识别技术将会在未来得到更广泛的应用。
总之，虹膜识别技术是一种高度准确、安全可靠的生物特征识别技术，其原理基于虹膜的独特纹理信息，通过图像获取、特征提取和匹配识别三个步骤来实现身份识别。
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术原理
虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，通过分析和比对眼睛的虹膜来识别个体身份。
其原理主要包括以下几个步骤：
1. 图像采集：使用虹膜识别设备（如虹膜扫描仪）获取被验证者的眼睛图像。
采集过程通常需要要求被验证者注视摄像头，并保持眼睛稳定。
2. 图像预处理：对采集到的眼睛图像进行预处理，包括图像去噪、均衡化、增强对比度等操作，以提高后续分析的准确性。
3. 特征提取：运用图像处理和模式识别等技术，提取虹膜图像中的特征信息。
虹膜中的特征包括纹理、稀疏斑点分布等，通过算法将其转化成一组数字或字符串的特征码。
4. 特征匹配：将采集到的虹膜特征码与已存储在数据库中的虹膜模板进行比对。
比对算法通常采用模式匹配或特征匹配等技术，计算虹膜之间的相似度或距离。
5. 决策和认证：根据特征匹配的结果，判断被验证者的身份。
如果匹配成功且相似度高于设定的阈值，则认为验证通过；否则，认为验证失败。
虹膜识别技术的原理在于每个人的虹膜纹理独特且稳定，几乎不会发生改变。
因此，通过比对虹膜特征，可以实现高精度的个体识别。
同时，虹膜识别技术具有较高的安全性，因为虹膜
对于普通的摄影技术很难复制或伪造，且虹膜比指纹更不容易被留下或遗忘。
虹膜分析报告
虹膜分析报告摘要虹膜是人眼中的一种重要组织，其具有独特的纹理特征。
本文通过对虹膜图像的分析，提取虹膜纹理特征，并通过算法进行分类和识别，以实现虹膜识别的目标。
通过虹膜分析技术，可以在安全控制、身份认证和医学诊断等领域得到广泛应用。
引言虹膜是人眼中的一种生物特征，它具有独特性、稳定性和不可复制性等特点。
虹膜分析是通过采集并分析虹膜图像中的纹理特征，通过比对和识别实现身份认证和人员识别的技术。
虹膜分析技术在安全领域、边境控制、金融交易等方面具有广泛应用。
本文将介绍虹膜分析的原理和方法，并结合具体案例进行说明。
虹膜分析技术原理虹膜分析技术主要基于虹膜图像中的纹理特征。
虹膜图像通常由摄像机采集，然后通过图像处理算法提取虹膜的纹理特征，并将其转化为数学特征进行存储和比对。
虹膜纹理特征是虹膜中的纹理细节，通过对虹膜图像进行分析和处理，可以得到这些纹理特征的表达。
常用的虹膜纹理特征包括虹膜纹理编码、纹理方向直方图和局部二值模式等。
这些特征可以通过图像处理算法进行提取，并转化为数学表示形式，以便于后续的分类和识别任务。
虹膜分析算法虹膜分析算法是通过对虹膜图像进行处理和分析，实现虹膜识别的关键。
常用的虹膜分析算法包括虹膜图像的预处理、特征提取和分类识别三个步骤。
虹膜图像的预处理虹膜图像通常需要进行一些预处理操作，以减小噪声对后续分析的影响。
常见的虹膜图像预处理方法包括图像去噪、灰度化和边缘检测等。
特征提取在虹膜图像的预处理完成后，需要提取其中的纹理特征。
常用的特征提取方法包括虹膜纹理编码、Gabor滤波器和局部二值模式等。
分类识别特征提取完成后，需要使用分类器对提取到的特征进行分类和识别。
常用的分类识别方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
虹膜分析案例以下是一个虹膜分析的应用案例。
虹膜识别在安全控制中的应用虹膜识别技术在安全控制中有着广泛的应用。
例如，虹膜识别可以应用于核电站的入侵检测系统中，通过对进入核电站的人员进行虹膜识别，实现对人员身份的确认。
虹膜图像智能识别技术的研究
虹膜图像智能识别技术的研究一、虹膜图像的获取方式在虹膜图像智能识别技术的实现过程中，首先需要获取虹膜图像。
虹膜图像通常是通过虹膜识别仪器获得的。
虹膜识别仪器一般包含一个摄像头和一个红外LED。
红外LED发出红外线照射到人眼中的虹膜上，虹膜反射出的红外线被摄像头捕捉，形成虹膜图像。
虹膜图像中包含的信息主要有：虹膜纹理、虹膜边界、虹膜内环和外环等。
虹膜图像智能识别技术的核心是虹膜图像的特征提取与匹配。
虹膜图像智能识别技术的组成如下：1. 特征提取虹膜图像的特征提取主要包括以下三个步骤：（1）虹膜分割：将虹膜区域从图像中分离出来。
（2）图像增强：对分割出来的虹膜图像进行去噪、平滑等处理，提升图像质量。
（3）特征提取：提取虹膜图像中的特征点，如纹理、环、点等，并将这些特征点转化成数字特征，方便后续的比对处理。
2. 特征匹配虹膜特征提取后，需要将提取出来的虹膜特征与已经存储在数据库中的虹膜特征进行比对，判断是否匹配。
虹膜特征的匹配主要有以下两个方法：（1）基于相似度的匹配方法：该方法通过计算虹膜特征之间的相似度，来判断两个虹膜是否匹配。
相似度计算常用的方法有欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
（2）基于机器学习的匹配方法：该方法通过训练分类器，来判断两个虹膜是否匹配。
常用的方法有支持向量机、神经网络等。
虹膜图像智能识别技术在安全监控、身份认证等领域有广泛的应用。
1. 安全监控虹膜图像智能识别技术可以用于监控场所的进出控制，例如金融机构、研究实验室等，可以避免非法人员进入。
2. 身份认证虹膜图像智能识别技术可以用于实现身份认证，例如支付宝的刷脸支付功能，可以更加方便和安全地进行支付。
虹膜图像智能识别技术目前存在以下一些问题：1. 识别速度较慢由于特征提取和匹配需要耗费较多的计算资源，虹膜图像智能识别技术的识别速度较慢，这一问题需要通过优化算法、硬件等方面来解决。
2. 数据库的安全性问题由于虹膜图像是敏感信息，虹膜图像智能识别技术的数据库安全性问题需要得到重视。
虹膜识别特征提取及鉴别
摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。
虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。
虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。
本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。
在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。
接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。
同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。
归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。
在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。
训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。
整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。
关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。
虹膜解决方案
虹膜解决方案概述虹膜识别技术是一种通过扫描和分析人眼虹膜纹理来识别个体身份的生物特征识别技术。
它基于人眼虹膜的独特性和稳定性，被广泛应用于安全领域、身份认证、门禁系统等场景。
本文将介绍虹膜解决方案的原理、应用场景以及优势。
原理虹膜解决方案基于人眼虹膜的独特性，通过对虹膜图像的采集、提取和比对等步骤，完成个体身份的识别。
具体步骤如下：1.虹膜图像采集：使用专用的虹膜摄像机或虹膜扫描仪对人眼进行拍摄或扫描，获取高清的虹膜图像。
2.虹膜特征提取：对采集到的虹膜图像进行处理，提取其中的虹膜纹理特征。
常用的特征提取算法包括Gabor滤波、Daugman算法等。
3.虹膜比对：将提取到的虹膜特征与已注册的虹膜特征进行比对，计算相似度或距离。
一般使用相似度匹配算法或模式识别方法来进行虹膜比对。
4.身份认证：根据比对结果，判断个体的身份是否通过认证。
如果相似度或距离超过预设的阈值，则判定为通过认证。
应用场景虹膜解决方案在以下多个领域都有广泛的应用：1.安全领域：虹膜识别技术可以应用于安全监控系统、边境检查、机场安检等领域。
通过对人员身份进行准确识别，提升安全性和防范能力。
2.身份认证：虹膜识别可以应用于个人身份认证领域，如手机解锁、电子支付、个人账户登录等。
与传统的密码、指纹等方式相比，虹膜识别更加方便、准确、安全。
3.门禁系统：虹膜识别可应用于企事业单位的门禁系统，可以实现无接触式的出入管理。
用户只需凝视摄像头，系统即可进行虹膜识别，提高门禁系统的智能化和安全性。
4.医疗保健：虹膜识别技术可以应用于医疗保健领域，如医生身份认证、病患身份确认等。
通过虹膜识别，可以减少身份欺骗和医疗错误等问题，提高医疗质量。
优势虹膜解决方案相比其他生物特征识别技术具有以下优势：1.精准性：虹膜纹理是人眼中最复杂、最丰富的生物特征之一，虹膜解决方案可以实现高精准度的个体识别。
2.不可伪造：虹膜纹理是由个体遗传和环境因素共同影响形成的，虹膜图案独一无二，不会被外界因素所改变或伪造。
虹膜识别流程
虹膜识别流程虹膜识别是一种高级的生物识别技术，它通过对人眼虹膜的特征进行识别，来验证身份。
虹膜识别技术具有高精度、高安全性、高速度等优点，因此被广泛应用于安全领域。
下面我们来了解一下虹膜识别的流程。
第一步：采集虹膜图像虹膜识别的第一步是采集虹膜图像。
通常采用的方法是使用虹膜识别仪器，让被识别者将眼睛对准仪器，仪器会自动采集虹膜图像。
虹膜图像采集需要保证光线充足，避免眼睛过度疲劳，同时还需要保证图像的清晰度和质量。
第二步：提取虹膜特征虹膜识别的第二步是提取虹膜特征。
虹膜特征是指虹膜图像中的一些独特的特征点，如虹膜纹理、虹膜边缘等。
提取虹膜特征需要使用特定的算法，通常采用的是模式识别和图像处理技术。
提取虹膜特征的目的是为了将虹膜图像转化为数字化的特征向量，方便后续的比对和识别。
第三步：比对虹膜特征虹膜识别的第三步是比对虹膜特征。
比对虹膜特征需要使用虹膜识别算法，将采集到的虹膜特征与已有的虹膜特征进行比对。
比对虹膜特征的目的是为了验证被识别者的身份，判断其是否为已知的用户。
比对虹膜特征的算法通常采用的是模式匹配和统计学习等技术。
第四步：输出识别结果虹膜识别的最后一步是输出识别结果。
如果比对虹膜特征的结果与已知的用户信息相符，则输出识别成功的结果，并允许被识别者进行相应的操作。
如果比对虹膜特征的结果与已知的用户信息不符，则输出识别失败的结果，并禁止被识别者进行相应的操作。
虹膜识别是一种高级的生物识别技术，其流程包括虹膜图像采集、虹膜特征提取、虹膜特征比对和识别结果输出等步骤。
虹膜识别技术具有高精度、高安全性、高速度等优点，因此被广泛应用于安全领域。
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。
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签字人
承研方 河南科技大学 孙金锋
洛阳市洛龙区开元大道 263 号 471023 0379-64231750 0379-64231750 河南科技大学 洛阳市工商银行涧西支行 1705020809049088826
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签
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法人代表 委托代理 人
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签字地点 单位盖章
合同第三方
2
第 2 条 订立合同的依据
根据“十二五”*****88研究规划和项目开题论证报告确定的内容和要求订立本合 同。
第 3 条 研究内容及技术指标 一、研究目标 本项目拟从虹膜自身的生理结构特性出发，对虹膜识别中涉及的图像预处理、结构特征
3
的稳定提取， 能够快速获取至少 4096 比特的特征数据； （6）设计并实现虹膜图像预处理及特征提取的实验系统。 五、 成果形式 1、虹膜特征分类及稳定性提取研究报告及研究工作总结报告； 2、虹膜图像预处理及特征提取的实验系统。
4
第 4 条 研究进度及成果形式
时间
完成的研究内容
成果形式
2014 年
审批意见
主管人签字 签字时间 单位（盖章）
备案时间 主管人签字 签字时间 单位（盖章）
合同审批 合同备案
第 1 条 合同当事人 项目
委托方
单位名称
******888******研究所
法人代表 委托代理人 单位地址 邮政编码 电话 传真 帐户名称 开户银行 帐号
********
888 ** 888*** 88 100*** 010-******** 010*********
序号 项目名称 承研单位 总价款 年度 价款 支付条件
虹膜特征分
类 及 稳 定 性 河南科技大
1 提取技术研
学
究
2014 年 20 合同签订
50
20 通过中期检查
2015 年
10 通过结题验收
年度支付价款视批复的年度计划可能出现微调，具体调整情况由合同委托方与承研方协 商确定。 5.1.3 支付条件
总结报告。
（1） 研究报告和研究工作总结报告； （2） 实验系统。
5
第 5 条 合同价款与支付
5.1 固定价格合同/成本补偿合同
本合同规定专题所有项目价款，专题价款支付为所有项目价款支付的总和。
5.1.1 合同总价款
大写：伍拾万圆整 小写：￥500,000.00
5.1.2 项目总价款及支付方案
单位：万元
提取和分类关键技术展开深入研究，提出相关的理论方法和技术路线，设计出具有较强鉴别 能力的特征编码与分类方法，以增强传统特征抽取方法的鉴别能力。设计相关方法的实现算 法，最后编程设计一个实验系统，对相关理论方法和算法进行验证。
二、研究内容 根据研究目标，虹膜特征分类及稳定性提取技术研究主要研究以下 5 项内容： 1）虹膜图像质量评估； 2）虹膜图像预处理； 3） 虹膜图像分类算法研究； 4） 基于虹膜纹理的形态特征提取算法研究； 5）虹膜图像预处理及特征提取的实验系统。 三、关键技术 突破更加鲁棒、有效的虹膜定位算法；虹膜图像具有更高的复杂度和随机性，很难明确 地划分类别，需研究虹膜图像的分类；现有的特征提取算法运行速度慢，是大规模虹膜检索 所不能接受的，需研究如何将虹膜的粗分类特征与细分类特征结合进行特征编码，实现快速、 高识别率检测；虹膜结构特征提取及匹配是虹膜识别中的核心问题，现有的生物识别系统中 均是通过计算机模糊比较的方法，匹配精度存在一定的误差，需要研究对虹膜的结构特征进 行唯一性描述和编码。 四、 技术指标 （1）研究并提出适合虹膜特征稳定提取的虹膜图像质量评估方法； （2）研究并提出适合虹膜特征稳定提取的虹膜图像预处理方法； （3）研究并提出一种虹膜特征的分类方法； （4）研究并提出一种全局特征提取技术，在单通道实现 16 个全局特征的稳定提取； （5）研究并提出一种基于虹膜纹理的局部特征提取技术，在单通道实现 32 个局部特征
*********研究项目合同
项目名称：虹膜特征分类及稳定性提取技术研究 项目编号： 合同编号： 委 托 方： 承 研 方：河南科技大学
88************8制
目录
合同审批 第1条 合同当事人 第2条 订立合同的依据 第3条 研究内容及技术指标 第4条 研究进度及成果形式 第5条 合同价款与支付 第6条 验收与交付 第7条 技术成果的归属与分享 第8条 风险责任的承担 第9条 合同变更、中止与解除 第10条 违约责任 第11条 合同争议处理 第12条 **要求 第13条 合同生效与终止 第14条 合同约定的其他事项 第15条 附件
（1）资料收集与技术调研； （2）完成本项目立项及开题论证报告， 开题论证报告 明确工作分工、研究计划。
2015 年
（1） 虹膜图像质量评价方法研究； （2） 图像预处理技术研究； （3） 虹膜特征分类方法的理论研究； （4） 虹膜特征提取技术研究； （5） 设计并实现虹膜图像预处理及特
征提取的实验系统； （6） 撰写本项目研究报告和研究工作
承研方承诺于年度经费支付后的 20 个工作日内，完成各子专题年度经费支付。 5.1.5 拒付条件
未按照里程碑节点要求通过考核或评审，或者考核或评审未通过，不能支付经费。 年度检查存在以下情况者，甲方可暂停拨付合同全部或部分项目经费，直至满足合同规 定要求：
根据***批复的年度计划和年度拨款进度，按照里程碑节点要求通过考核或评审，经过 委托方确认后支付经费。 5.1.4 支付方式
按照财政经费到位情况分批支付或按照里程碑节点，委托方按照承研方合同中提供的开 户帐户支付约定经费，并通知承研方。
本合同签订后，委托方应于 20 个工作日内按支付方案，全额支付本年度所有经费作为 首批经费。
次年度开始，在***批复年度计划后，承研方根据项目年度检查情况，上报拨款申请， 申请全额支付通过上一年度检查验收的子专题年度经费（应于本年度结题验收的子专题申请 支付当年度首结点经费）；委托方收到拨款申请后，于 20 个工作日完成拨款申请的审核、全 额支付通过上一年度年度检查子专题的年度经费（应于本年度结题验收的子专题支付当年度 首结点经费）。应于本年度结题验收的子专题，完成合同验收后支付剩余经费。