虹膜识技术的主要系统

虹膜识技术的主要系统目前影响力较大的虹膜识别系统主要有Daugman系统、Wildes系统、Boles系统和中科院虹膜系统。

1、Daugman系统

目前国际上很多虹膜识别产品都使用了英国剑桥大学的Daugman博士提出的虹膜识别算法。算法中利用积分微分算子(Integro-differentialoperator)检测虹膜的内外圆边界：

滤波后提取相位信息，并将所得到的相位信息量化为二值的虹膜编码，共计2048比特。利用两幅虹膜图像所得到的二值编码间的归一化海明距离作为相似形度量对虹膜进行比对识别。

此系统也采用了一种比较简单、直观的方法解决了虹膜纹理的旋转性问题。原虹膜纹理的旋转对应着归一化后的左右平移，所以Daugman采用将虹膜编码左右平移较少的位数后分别比对，找出其中最小的海明距离作为两个虹膜之间的相似性度量。

2、Wildes系统

Wildes系统与Daugman系统进行对比，采用了不同的识别过程。首先，利用扩展的Hough变换进行虹膜内外圆的检测。在克服虹膜的平移、缩放和旋转问题上，采用了图像配准的方法，而没有将其归一化到统一的矩形区域内。

Wildes认为仅采用2048比特的编码来表示虹膜的纹理特征可能包含的信息量过少，所以其系统中的数据量较大。他提出利用各向同向的高斯-拉普拉斯滤波器：

在不同分辨率下对图像进行滤波之后，逐次进行1/2采样，得到不同尺度的数据构成4层金字塔结构，利用这些数据作为虹膜识别的特征。最后使用Fisher分类器进行分类。

3、Boles系统

Boles利用小波变换的过零点和两个连续过零点之间的小波变换的积分平均值来表示虹膜特征。在对虹膜纹理图像编码前，先沿着以虹膜中心为圆心的同心圆对虹膜图像采样，

把两维的虹膜图像变为一维的信号，然后利用特定的小波函数对它进行变换。这里“特定的”小波函数定义为某一光滑函数的两阶导数，即定义小波母函数为：

4、中科院虹膜系统

中国科学院的马力、谭铁牛等在他们的系统中不但提出了利用傅立叶变换来对虹膜图像进行质量评估，并且在Daugman利用Gabor滤波器进行特征提取的基础上，将Gabor 滤波器的调制函数进行改进，使其具有圆对称的特性，表达式如下：

然后将滤波后的图像分块，提取每块的均值和方差形成虹膜的特征向量。最后利用Fisher线形判据降低特征向量的维数，根据最近邻分类器进行特征匹配。与其它两种经典方法Daugman和Boles的方法相比，此方法也能取得较好的识别效果。