人脸识别和虹膜识别

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 手 机 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，特别是对于青少年，这种变化更加明 显。 同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。
显得更“漫长”一些，但是整个的解锁过程
相比此前的体验已经有很很大提升，相对解 锁速度和识别率已经有所提高。
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谢谢观赏
基于缩ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ和裁剪图像的虹膜边界快速定位算法
先对图像进行直方图均衡化处理，有利于虹膜外边界的提取，再对图像进行边缘化检测。
瞳孔和虹膜的圆心几乎是一致的，设瞳孔圆心为 为
，半径为
，根据先验知识得到边界范围 的区域和距离小于
，所以可以将I2区域中心距离瞳孔中心距离大于
的区域排除掉。为了进一步缩小Hough变换的搜索范围，采取对区域图像进行压缩处理。对虹 膜识别而言，图像的缩放程度保持在5%~10%的范围内，能够满足识别精度的要求。所以在对眼部图像 进行裁剪处理后，将其压缩为原图像的90%。
裁剪后的区域为areas(x,y),对areas(x,y)区域进行Hough变换，确定虹膜外边界的精确参数。
----------边缘二值化图像上的点 ---------参数 得票数统计 为满足参数 的值为0，那么说明点 是参数 数最多的即为要求边界所对应的参数 的圆方程的判决函数，若 的得票数就增加一票，得票
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。
人脸识别方式
人脸识别一般有两种识别方式。 一种是通过摄像头对人脸信息进行采集，包括五 官的位置特征和形状特征等，然后将这些信息转化 成可识别的特征模板，最后进行比对。 另一种是采集面部的热辐射信息，也就是将计算 机科学和热成像技术进行融合，以此来进行身份认 证。这种识别方法不需要测试对象与热成像技术进 行融合。这种方法可以在黑暗情况下，采用提取热 辐射信息的方式保持良好的识别效果。
所确定的圆，此时参数
三星NOTE7的虹膜识别应用
三星Note7前置镜头同侧上多出了两个相应的
组件——IR LED和虹膜摄像头，经由IR LED 发射红外光源，虹膜摄像头通过光源扫描个
人的虹膜特征，实现匹配、解锁。相比指纹
解锁按下Home键的同时就扫描指纹实现解锁 的零点几秒过程，虹膜识别的整个过程是要
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
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
特征匹配
将待识别的虹膜与数 据库中的已知虹膜比 较
检测、图像分离等预
处理操作。
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。
个人信息安全保证 方式
01
引入
目录
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人脸识别
03
虹膜识别
01
引入
个人信息长期“裸奔”，该有个终结的时刻
02
人脸识别
人脸识别
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行
身份识别的一种生物识别技术。用摄像机
或摄像头采集含有人脸的图像或视频流， 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对
检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。