楊旭磊

（東南大學(xué) 物流管理工程系，江蘇 南京210096）

虹膜具有終生不變性和差異性，自然界不存在完全相同的兩個虹膜。虹膜識別[1-4]的唯一性、穩(wěn)定性以及高度準(zhǔn)確性和隱蔽性等特點，使其成為一種很有前景的生物識別方法。

本文依據(jù)大型動物虹膜識別這一身份惟一性驗證，將大型動物虹膜識別技術(shù)（以牛的虹膜識別為例）引入家畜過境控制，為家畜進行“身份認(rèn)證”，初步構(gòu)建基于虹膜識別的家畜健康安全信息溯源系統(tǒng)，實現(xiàn)大型動物個體溯源，并借鑒人眼虹膜識別相關(guān)技術(shù)，初步探索牛的虹膜識別的關(guān)鍵技術(shù)。

1 家畜過境控制管理

家畜過境控制包含引發(fā)肉食品安全問題的因素，在國際經(jīng)濟貿(mào)易中尤為重要。因此家畜本身攜帶的傳染性疾病成為過境控制的關(guān)鍵。在出境控制中需要獲取以下信息：1）飼養(yǎng)地點。了解家畜的原產(chǎn)地、品類特質(zhì)、生理表象等信息；2）飼養(yǎng)時間。了解家畜的生理年齡、健康表征以及預(yù)期可飼養(yǎng)存活時間；3）飼料情況。飼料是推斷家畜健康情況的重要依據(jù)，不同飼料影響家畜的生理狀況、食用口感等重要特征；4）生理信息。包括年齡、體重、體溫等，不同的生理信息標(biāo)志家畜不同的成長階段和健康狀況。

在入境控制中需獲取以下信息：1）運往地區(qū)。家畜能否適應(yīng)入境目的地的自然環(huán)境是考量其是否能在該地再次被飼養(yǎng)并屠宰銷售的重要依據(jù)；2）生理信息。主要是對家畜健康情況的再次檢測確認(rèn)，以及檢疫是否攜帶有傳染病。

2 虹膜識別技術(shù)在家畜過境控制中的應(yīng)用

基于虹膜識別技術(shù)初步建立家畜健康安全信息溯源系統(tǒng)，圖1為系統(tǒng)的總體運行模式。

圖1 家畜健康安全信息溯源系統(tǒng)模式

家畜健康安全信息溯源系統(tǒng)識別和追蹤家畜從其養(yǎng)殖、屠宰、分割、加工等過程到消費者的整個供應(yīng)鏈的信息，并記錄上述過程中的關(guān)鍵安全信息?；诤缒ぷR別的可溯源系統(tǒng)主要應(yīng)用大型動物虹膜的可識別性對大型動物進行身份認(rèn)證，將虹膜信息轉(zhuǎn)化為編碼記錄在供應(yīng)鏈的各個環(huán)節(jié)。

在飼養(yǎng)階段，采集大型動物的虹膜圖像并對其處理，得到虹膜圖像編碼并錄入虹膜信息數(shù)據(jù)庫；在飼養(yǎng)場至機場的這段供應(yīng)鏈上，屠宰、加工、包裝、配送等環(huán)節(jié)的信息也應(yīng)錄入虹膜信息數(shù)據(jù)庫；如果是活體運輸，應(yīng)與虹膜信息數(shù)據(jù)庫保持該活體虹膜信息的實時更新。用戶（飼養(yǎng)人員，機場人員、加工廠人員等）只需對出現(xiàn)安全問題的活體掃描虹膜，在虹膜信息數(shù)據(jù)庫中進行檢索查找匹配，即可實現(xiàn)家畜安全信息溯源。

相關(guān)人員借助虹膜識別模塊可完成圖1中的每一個環(huán)節(jié)，如圖2所示[5]。此模塊可以實現(xiàn)虹膜信息注冊、信息查詢和大型動物個體溯源3個功能。

圖2 個體虹膜識別模塊

3 牛的虹膜識別

牛的虹膜與人的虹膜極為類似，具有相同的穩(wěn)定性等生物特性。人眼虹膜識別技術(shù)已較為成熟，這對牛眼虹膜識別技術(shù)具有重要的借鑒意義。依照人眼虹膜識別研究，虹膜識別技術(shù)一般分為圖像采集、品質(zhì)評價、預(yù)處理、特征提取、編碼、特征匹配等階段。參考人眼虹膜識別步驟，牛的虹膜識別步驟如圖3所示。

圖3 牛的虹膜識別步驟

3.1 圖像采集

牛眼過大的眼球轉(zhuǎn)動、牛頭部的偏轉(zhuǎn)，以及牛眼睫毛對虹膜的覆蓋都會影響圖像質(zhì)量，一般是采集大量圖像，再從中選取質(zhì)量較高的圖像。而牛眼中間凸出較嚴(yán)重，有很強的聚光性，導(dǎo)致圖像中牛眼中間的光斑很大。趙林度等[5]認(rèn)為中央光斑覆蓋的是整個瞳孔區(qū)域和小部分虹膜區(qū)域。在人眼虹膜識別中，只選取部分虹膜區(qū)域就可實現(xiàn)特征提取和匹配，少部分虹膜的缺失不會影響虹膜的識別率，因此可將中央光斑部分近似看作瞳孔區(qū)域。

3.2 圖像預(yù)處理

采集圖像并篩選出優(yōu)質(zhì)圖像,在實際獲取的圖像中，虹膜只占一部分區(qū)域，在分析處理虹膜紋理之前，要將虹膜區(qū)域從圖像中分割出來，即定位虹膜的中心和內(nèi)、外邊緣并對虹膜圖像的大小進行歸一化處理,從而糾正圖像的漂移、旋轉(zhuǎn)及比例放縮。“漂移”是由于無法保證虹膜圓心精確位于圖像的中心造成的；“旋轉(zhuǎn)”是由頭的傾斜或眼球的旋轉(zhuǎn)造成的；“比例放縮”是由于拍攝距離的遠(yuǎn)近不同造成的[6]。

3.3 特征提取

特征提取是分析預(yù)處理后的數(shù)據(jù)過程，即將大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成若干特征的過程。虹膜具有比較明顯的空間特征，例如虹膜特征差異是從虹膜整體形狀到細(xì)小紋理特征都能體現(xiàn)出來。提取虹膜的紋理特征識別時，主要提取虹膜的紋理幅度和相位信息，其中相位信息尤為重要，因為幅度信息差異不明顯，且受到諸多因素（如圖像的對比度、拍攝圖像時的光照強度等）影響。

3.4 關(guān)鍵算法研究

基于Gabor變換的虹膜識別算法的具體實現(xiàn)如下：首先求取虹膜內(nèi)外邊界的灰度閾值，利用圓探測法求最大值來獲得虹膜內(nèi)外邊界圓的參數(shù)，并利用坐標(biāo)變換實現(xiàn)歸一化。一般地，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，其半徑是虹膜半徑的0.1～0.8倍。因此，決定瞳孔圓周的3個參數(shù)必須與虹膜的圓周分開估算。Daugman博士[2]提出一個能夠精確檢測虹膜內(nèi)外邊緣的微積分算子，定義如下：

式（1）用于圖像，通過不斷增大半徑r，沿著以半徑r和中心坐標(biāo)（x0,y0）的圓弧ds進行輪廓積分，接著對線積分求偏導(dǎo)，然后與均值 r0，方差 σ的高斯函數(shù)Gσ（r）卷積，選擇適當(dāng)?shù)摩疫M行平滑濾波，從而實現(xiàn)查找瞳孔邊緣和虹膜外邊緣的功能。

利用極坐標(biāo)系中的二維連續(xù)Gabor復(fù)小波變換得到特征點的復(fù)小波系數(shù)，由此得到特征點的幅值信息的二比特編碼。再以Hamming距離為判據(jù)依據(jù)進行判別，具體實現(xiàn)時利用虹膜編碼的偽碼完成對睫毛等干擾的糾偏[7-8]。

4 結(jié)論

將虹膜識別技術(shù)應(yīng)用與家畜過境控制中，初步建立了應(yīng)用模型，并介紹虹膜識別中的關(guān)鍵算法。大型動物的虹膜識別技術(shù)尚處于萌芽階段，將該技術(shù)應(yīng)用于家畜過境控制等領(lǐng)域具有很大的現(xiàn)實意義。該研究成果對家畜過境健康安全控制管理具有一定的參考價值。

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