李文潔 德秀麗 任福云 張文弘 公安部第一研究所

引言

虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀薄膜，虹膜在紅外光的照射下，呈現(xiàn)出豐富的視覺特征，如斑點、條紋、細(xì)絲、冠狀、隱窩等，這便構(gòu)成了虹膜的紋理結(jié)構(gòu)信息。虹膜具有唯一性、穩(wěn)定性、非侵犯性和天然防偽性的特點。

虹膜識別的方法最早由美國的眼科醫(yī)生Leonard Flom 和Arin Safir在1987年提出，英國劍橋大學(xué)Daugman博士在1993年提出的虹膜識別理論框架中將虹膜識別分為四個部分：虹膜定位、圖像歸一化、特征提取和匹配。在后續(xù)的研究工作中，大部分工作都是針對已有理論框架的各部分提出了改進(jìn)性方法。在發(fā)展過程中產(chǎn)生了多個識別體系，如Wildes系統(tǒng)、Daugman系統(tǒng)、Boles系統(tǒng)、中科院虹膜系統(tǒng)，在計算方法里最具代表性的兩種方法分別為Daugman 提出的積分微分算子法和Wildes提出的Hough變換法。近些年，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，虹膜識別算法中加入了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，與傳統(tǒng)采用數(shù)字圖像處理技術(shù)完成的虹膜識別相比，識別結(jié)果各有優(yōu)劣。

一、設(shè)備分類及特點

根據(jù)虹膜識別距離的不同，虹膜識別設(shè)備可分為近距離虹膜識別設(shè)備和中遠(yuǎn)距離虹膜識別設(shè)備，根據(jù)虹膜識別系統(tǒng)中各模塊所處位置可分為一體式虹膜識別設(shè)備和分體式虹膜設(shè)備。

（一）近距離虹膜識別設(shè)備

近距離虹膜識別設(shè)備的外形一般如圖2所示，這種虹膜識別設(shè)備也可稱為望遠(yuǎn)鏡式虹膜識別設(shè)備，一般屬于分體式虹膜識別設(shè)備，即采集模塊位于望遠(yuǎn)鏡式鏡筒部分，識別模塊的主要部分一般運行在與它相連的計算機(jī)上，它的特點是采用手持或支架方式固定，設(shè)備邊框與臉部貼合，內(nèi)置補光燈進(jìn)行補光。由于設(shè)備貼近人臉，在虹膜注冊和虹膜識別時采集攝像頭與人眼之間相對靜止，采集和識別距離相對固定，因此該類虹膜識別設(shè)備比較容易完成虹膜圖像的聚焦，一般較少出現(xiàn)離焦模糊和運動模糊問題，采集的虹膜圖像質(zhì)量較高。

（二）中遠(yuǎn)距離虹膜識別設(shè)備

中遠(yuǎn)距離虹膜識別設(shè)備的外形一般如圖3所示，一般采用變焦鏡頭，選配紅外體溫檢測模塊、身份證識讀模塊等，由紅外燈、白光燈進(jìn)行補光。這類虹膜識別設(shè)備可以是一體式虹膜識別設(shè)備，也可以是分體式虹膜識別設(shè)備，即識別模塊可以運行在前端也可以運行在與它相連的計算機(jī)上，它的特點是識別距離較遠(yuǎn)，識別時由于人眼距離采集模塊較遠(yuǎn)，即使在被采集人高度配合的情況下，也可能會出現(xiàn)輕微晃動，造成采集虹膜圖像清晰度不高，因此為了在虹膜采集平面上聚焦清晰可能會配有測距模塊。目前，虹膜識別研究在逐步從“高配合、嚴(yán)篩選”（需要用戶高度配合、嚴(yán)格篩選圖像質(zhì)量）向“低配合、高通量”（低用戶配合度、高通量識別）轉(zhuǎn)變。要實現(xiàn)這個轉(zhuǎn)變，除了從硬件設(shè)備著手提高硬件成像能力，還有一個重要途徑，就是降低識別系統(tǒng)對虹膜圖像質(zhì)量的要求，增強處理“低質(zhì)量”圖像（如低分辨率、模糊、遮擋、形變和光照不均勻等）的能力[1]，低圖像質(zhì)量下的虹膜識別成為學(xué)者們的研究課題[2]之一，全球著名科學(xué)出版集團(tuán)Elsevier和葡萄牙Beira Interior大學(xué)曾發(fā)起并組織了低質(zhì)量虹膜圖像處理算法國際競賽（Nosiy IrisChallenge Evaluation，NICE）。

二、圖像質(zhì)量測試

不同的虹膜采集設(shè)備具有不同的傳感器、紅外模組、聚焦方法和虹膜質(zhì)量分析算法，因此不同的虹膜采集設(shè)備采集到的虹膜圖像清晰度具有較大差異，這使得跨設(shè)備進(jìn)行虹膜識別難度較大，這些來源廣泛、質(zhì)量各異的虹膜圖像的識別問題就是多源異質(zhì)虹膜圖像識別問題，虹膜圖像采集的質(zhì)量將直接影響識別過程中特征提取與識別算法的準(zhǔn)確性。因此為了保證虹膜圖像的質(zhì)量，應(yīng)在現(xiàn)有的國家標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（詳見表1至表4）指導(dǎo)下對虹膜設(shè)備的產(chǎn)品質(zhì)量及所采集的虹膜圖像的質(zhì)量[3,4]把關(guān)。

?

?

?

?

從對虹膜識別技術(shù)評測標(biāo)準(zhǔn)的梳理可以看到，虹膜圖像質(zhì)量評測在整個標(biāo)準(zhǔn)體系中的地位舉足輕重。其中，GB/T 26237.6-2014和GA/T 1286-2015規(guī)定了虹膜圖像數(shù)據(jù)格式，GB/T 33767.6-2018和GA/T 1429-2017規(guī)定了虹膜圖像質(zhì)量，GB/T 33767.6-2018在6.2中規(guī)定的由單個圖像計算得到的要求性虹膜圖像質(zhì)量指標(biāo)共10項，包括可用虹膜區(qū)域、虹膜-鞏膜對比度、虹膜-瞳孔對比度等；GA/T 1429-2017標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定的需要量化的圖像質(zhì)量指標(biāo)共9項，包括灰度等級、灰度等級利用率、邊界裕量等。在這兩個標(biāo)準(zhǔn)中有7項指標(biāo)盡管名稱略有差異但檢測對象相同，見表5，在檢測結(jié)果方面國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 33767.6-2018中在涉及到百分比計算時，均將小數(shù)乘以100%后的結(jié)果作為最終檢測值，結(jié)果不書寫百分號。這7項指標(biāo)是在評價虹膜圖像質(zhì)量時較常用的檢測指標(biāo)，而GB/T 33767.6-2018在6.3中定義的正面注視-仰角、正面注視-方位角、運動模糊三項作為由單個圖像計算得到的推薦性虹膜圖像質(zhì)量指標(biāo)，在標(biāo)準(zhǔn)中并未給出明確計算方法，尚不適合作為虹膜圖像質(zhì)量的檢測指標(biāo)。

?

為了測試虹膜圖像質(zhì)量，筆者在分析了現(xiàn)有的技術(shù)后完成了圖像質(zhì)量分析軟件的架構(gòu)設(shè)計，如圖4所示。

從圖中可以看到圖像質(zhì)量測試軟件分為三個部分：

（1）OpenCV函數(shù)庫，該函數(shù)庫提供了豐富的圖像、矩陣處理函數(shù)，可以方便地完成圖像的讀取和顯示、直方圖計算、線性和非線性濾波、膨脹、腐蝕等，為虹膜圖像的定位和虹膜圖像質(zhì)量評測指標(biāo)的計算提供了豐富的函數(shù)工具。

（2）算法模塊采用C++語言編寫，基于OpenCV函數(shù)庫，完成了虹膜的定位、分割、虹膜掩圖的計算，如圖5所示，并在此基礎(chǔ)上完成對虹膜圖像灰度等級、灰度等級利用率、虹膜半徑、虹膜采樣分辨率、瞳孔伸縮率、虹膜與鞏膜對比度、虹膜與瞳孔對比度、虹膜有效區(qū)域占比、邊界裕量的計算。該模塊最終編譯生成動態(tài)鏈接庫，向虹膜圖像質(zhì)量軟件測試界面模塊提供接口函數(shù)。

（3）虹膜圖像虹膜圖像質(zhì)量軟件測試界面模塊采用了C#語言，借助于WinForm框架類庫完成界面的編寫，并調(diào)用第二層算法模塊提供的動態(tài)鏈接庫接口函數(shù)，展示虹膜圖像質(zhì)量計算結(jié)果。

該軟件主要用于評測圖像質(zhì)量，能夠給出虹膜-鞏膜對比度、虹膜-瞳孔對比度、灰度利用率、虹膜半徑、瞳孔擴(kuò)張、邊緣預(yù)留度指標(biāo)的檢測結(jié)果。

盡管近距離虹膜采集和識別設(shè)備具有采集圖像質(zhì)量高、識別迅速的特點，但由于對被采集人的配合度要求高，不適于日常使用，而中遠(yuǎn)距離虹膜識別設(shè)備在“低配合、高通量”的市場需求下，將會大量涌現(xiàn)。

三、虹膜識別技術(shù)所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

疫情以來，帶口罩和無接觸需求進(jìn)一步加速了虹膜識別的落地。但是虹膜識別技術(shù)在大規(guī)模應(yīng)用前，仍然需要注意以下兩個問題：

（一）注冊數(shù)據(jù)篩重去偽問題

雖然虹膜識別技術(shù)具有識別率高的特點，但為了能夠完成虹膜的準(zhǔn)確識別，應(yīng)在虹膜數(shù)據(jù)通過應(yīng)用服務(wù)接口進(jìn)行對接上傳時，注意去除重復(fù)虹膜圖像數(shù)據(jù)、去除圖像質(zhì)量不高的虹膜數(shù)據(jù)以及存在疑問的虹膜數(shù)據(jù)，同時也需要配備工作人員進(jìn)行必要的人工審核和管控。

（二）信息安全問題

2009年，印度政府開始建設(shè)包含所有國民生物特征信息的國家身份證項目，簡稱Aadhaar，該項目采集了每個公民的十指指紋、人像照片和雙眼虹膜等生物特征信息。該項目出現(xiàn)了嚴(yán)重的信息泄露，據(jù)報道稱，已有超過210家政府網(wǎng)站都曝光了Aadhaar 中公民的詳細(xì)信息；超過1億人的銀行賬戶和Aadhaar細(xì)節(jié)信息被泄露；政府的電子醫(yī)院數(shù)據(jù)庫也遭到入侵。所以盡管虹膜紋理信息具有天然防偽性，但在大規(guī)模使用前，應(yīng)從數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲和使用等多方面加強虹膜圖像數(shù)據(jù)的信息安全。

四、結(jié)語

從人配合機(jī)器到機(jī)器主動適應(yīng)人是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢，中遠(yuǎn)距離虹膜識別設(shè)備在“低配合、高通量”的市場需求下將會大量涌現(xiàn)，虹膜圖像分割和虹膜質(zhì)量評判作為虹膜識別核心算法的重要組成部分，也必將隨著技術(shù)的更新不斷進(jìn)步。