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虹膜识别

红外线拍摄虹膜图像,附虹膜代码

通过虹膜进行生物统计认证,就是分析眼睛内部瞳孔周围虹膜上的特征,这里使用的是常规相机,要求使用者与读取设备之间的距离为15~20cm。以Daugman的识别算法为基础的系统使用的是700nm~900nm范围内的红外线光谱,这是人眼看不见的光。

Daugman的虹膜识别法首先在视频图像中寻找虹膜,然后把眼睛从图像中隔离出来,提取虹膜环,也就是瞳孔外边缘和巩膜内边缘之间的部分。

虹膜图像被放置在一个无维的极坐标系统中,然后转化成数字代码,通过虹膜图像产生一个由8个同心环组成的膜罩,这些同心环对瞳孔直径和眼睑间距进行动态适应。

然后,将由于瞳孔大小的变化而产生的虹膜结构的弹性变形用数学方法算回去,去除图像中“无关紧要”的部分,如眼睑,Daugman的方法使用所谓的子波,从虹膜图像中产生一个256字节的“虹膜代码”。

虹膜图像的每个同心环都借助复杂的滤器,使用二维伽柏子波转换,最后显示虹膜图像结构。

比较虹膜代码时要计算出汉明距离(hamming distance),这里的汉明距离就是两个虹膜代码之间不同字元的个数。Daugman虹膜识别的关键是两个虹膜代码统计独立测试,如果不是同一个虹膜,算法就会通过测试,如果是同一个虹膜,测试就通不过。