鐘彩 彭春富 胡常樂(lè) 傅波

摘要：在身份識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)因自身的技術(shù)局限性已無(wú)法滿足社會(huì)的需求，在這一背景下，各種生物辨識(shí)技術(shù)相繼出現(xiàn)，虹膜識(shí)別作為可靠性最高的人生終身身份標(biāo)識(shí)技術(shù)之一，被認(rèn)為是當(dāng)下最具發(fā)展前景的生物識(shí)別技術(shù)。文章在闡述虹膜識(shí)別科技發(fā)展背景的基礎(chǔ)上，從虹膜圖像、預(yù)處理、定位、特征值提取等方面，較為細(xì)致地研究了虹膜識(shí)別算法，基于實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)過(guò)程，證實(shí)了虹膜識(shí)別系統(tǒng)的有效性，具有一定推廣價(jià)值。

關(guān)鍵詞：虹膜圖像；智能識(shí)別；圖像處理；技術(shù)分析

中圖分類號(hào)：TP391 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2022）31-0019-03

與個(gè)體指紋識(shí)別技術(shù)之間具有一定的共同點(diǎn)，虹膜識(shí)別也是以個(gè)體的生物學(xué)特征為基礎(chǔ)發(fā)展起來(lái)的，其具有高度不可重復(fù)性。在獲取虹膜圖像過(guò)程中，主要采用一種非侵入式的采集手段，人眼無(wú)須直接接觸CCD、CM0S等光學(xué)傳感儀，故而，虹膜辨識(shí)作為身份鑒別系統(tǒng)內(nèi)的重要生物學(xué)特征之一，憑借虹膜豐富的紋理信息、唯一性及非侵入性等諸多優(yōu)勢(shì)，其應(yīng)用情況得到學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的高度重視。在具體應(yīng)用中，可以將其功能實(shí)現(xiàn)過(guò)程細(xì)分成為多個(gè)部分，拍攝目標(biāo)圖像，搭建眼紋模板，匹配眼紋模板等，虹膜識(shí)別技術(shù)可以最大限度地提升身份識(shí)別的精準(zhǔn)性。

1 研究背景

在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，人們格外重視個(gè)人的信息安全和隱私，為達(dá)到以上目的，人們?cè)诔掷m(xù)鉆研與摸索中，期許能開發(fā)出一個(gè)更安全、有效的身份識(shí)別技術(shù)。當(dāng)前?？晒┻x擇生物識(shí)別類型較多，其在很大程度上顯現(xiàn)出科技的發(fā)展水平與趨向，既往的密碼應(yīng)用眼睛便能取而代之，以上這種識(shí)別系統(tǒng)便是虹膜系統(tǒng)。聲紋識(shí)別是另一種更善于識(shí)別生物特征的技術(shù)，其在應(yīng)用中有助于提升安全性，規(guī)避非法人員出現(xiàn)的盜竊行為，基于智能手機(jī)開發(fā)出的人臉辨識(shí)技術(shù)當(dāng)下公安系統(tǒng)內(nèi)已顯現(xiàn)出很大優(yōu)勢(shì)。而虹膜識(shí)別已成為國(guó)際研究中特別關(guān)注的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域，因?yàn)槠渥陨碓诜€(wěn)定性、精準(zhǔn)度、可靠性及不能仿造等方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)，故而使越來(lái)越多的人員投身到虹膜識(shí)別算法的學(xué)習(xí)、研究領(lǐng)域，這也是該項(xiàng)生物識(shí)別技術(shù)日益成熟的重要基礎(chǔ)。

2 虹膜圖像智能識(shí)別技術(shù)的研究

2.1 圖像預(yù)處理

不同個(gè)體之間的虹膜有一定差異，不同膚色的人種虹膜顏色也是不一致的，其中黃種人虹膜近視為棕或褐色，而白種人則以灰、淺藍(lán)為主。

在虹膜的表面，皺褶不平整，含有色素斑等諸多成分。實(shí)際中個(gè)體與設(shè)備之間存有著部分不穩(wěn)定因素，故而很難采集到完整的虹膜圖像。特別是在虹膜區(qū)中，存有著睫毛、光源點(diǎn)等干擾因素，若沒(méi)有解除以上因素做好信號(hào)處理工作，那么就很難精準(zhǔn)地表示出虹膜特點(diǎn)。通常需進(jìn)行噪聲處理，常規(guī)做法是提取一個(gè)固定區(qū)，規(guī)避部分干擾因素。本課題應(yīng)用的是以灰度、二值化為基礎(chǔ)的圖像處理形式。

輸進(jìn)圖像[f（x，y）]，在該環(huán)節(jié)中灰度級(jí)轉(zhuǎn)換T會(huì)形成[g（x，y）]輸出圖像，且[f（x，y）]部分輸入素點(diǎn)的數(shù)值對(duì)[g（x，y）]各個(gè)像素值大小起到?jīng)Q定性作用，[g（x，y）]=T（[f（x，y）]） [1]。

不管是[f（x，y）]圖像，還是T（[f（x，y）]） 灰度值轉(zhuǎn)換函數(shù)，由于灰度值總是受限的，所以，可以將幾何變換做出如下定義：

[R=T（r）]

上式確定了輸入像素值與輸出像素值兩者的映射關(guān)系。

基于Windows XP/VC++6.0環(huán)境運(yùn)行獲得實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得到虹膜原始圖像與灰度值算法下細(xì)化與去噪聲處理所得圖像，讀圖發(fā)現(xiàn)，采用EMD Wavelet算法獲得的圖像清晰度更高，取得了良好的去噪及邊緣效果，可以將其看成是一種實(shí)用性較高的邊緣檢測(cè)算法。

2.2 圖像的定位

虹膜主要由兩部分內(nèi)容構(gòu)成，一是紋理部分，二是內(nèi)外邊界之間形成的中間部分，虹膜內(nèi)側(cè)邊緣臨近瞳孔，鞏膜和外側(cè)相鄰。但是對(duì)于兩個(gè)不同心的圓形，處理其邊緣是重要一項(xiàng)內(nèi)容、為實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜的精準(zhǔn)定位，需要探尋到內(nèi)外兩圓之間存在的一些屬性，而后利用圖像處理學(xué)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行定位。

Hough變換為常用的虹膜定位算法。其原理是參數(shù)空間的點(diǎn)可以應(yīng)用到映射成為圖像空間的線。在圖像空間內(nèi)經(jīng)Hough轉(zhuǎn)換獲得的共點(diǎn)之間與共線點(diǎn)，可以用其表示參數(shù)空間內(nèi)的單條或數(shù)條曲線，可以通過(guò)以上這種線到點(diǎn)的轉(zhuǎn)換形式去構(gòu)成曲線段的目標(biāo)邊界，進(jìn)而減少數(shù)據(jù)信息量。Hough變換應(yīng)用了圖像的全局屬性直接檢測(cè)目標(biāo)輪廓，以上這種操作能封鎖離散狀態(tài)下的邊界像素，生成一個(gè)連貫的邊界。若事前知道該區(qū)域的大概形狀，則基于Hough轉(zhuǎn)換能顯著提升邊界曲線定位的精準(zhǔn)性，并銜接離散的邊界。Hough變換最大的優(yōu)點(diǎn)是能很難受到噪聲與曲線間斷性形成的影響，這預(yù)示著其能檢出噪聲偏大的圖像目標(biāo)。

實(shí)踐中，也可以嘗試采用二值化閾值分割與最小二乘法定位虹膜[2]?；叶葓D像的取閾值的分割操作便是在圖像灰度值范疇中設(shè)定一個(gè)灰度閾值，而后對(duì)比分析圖像內(nèi)的該閾值與各像素的灰度值，參照所得結(jié)果把相應(yīng)像素規(guī)劃成灰度值高于閾值類與低于閾值類。以上兩類像素一般分別屬于圖像的兩類區(qū)域，故而可以按照閾值分類去分割像素區(qū)域。綜合以上論述內(nèi)容，閾值化分割算法的執(zhí)行過(guò)程主要由兩個(gè)步驟構(gòu)成：一是確定所需分割的閾值；二是對(duì)比分割閾值與像素值，以此為依據(jù)劃分像素。

提取外圓的邊緣時(shí)可以選用最小二乘擬合的方法，這種方法的執(zhí)行過(guò)程可以簡(jiǎn)單做出如下闡述：首先，提取獲得原始圖像的邊緣，此時(shí)可應(yīng)用Canny算法；其次，消除那些沒(méi)有實(shí)際作用的點(diǎn)，以上操作時(shí)要依照瞳孔的實(shí)際方位與部分前期形成的成功經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，比如眼眉與內(nèi)邊緣；最后，利用最小二乘法進(jìn)行擬合處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜的精準(zhǔn)定位。

2.3 圖像特征提取與識(shí)別

眾所周知，人體眼睛虹膜尺寸很小，且容易受到睫毛等因素的干擾，若不能有效提取到穩(wěn)定的虹膜特征開展模式匹配，則會(huì)對(duì)后續(xù)辨識(shí)的精準(zhǔn)性與魯棒性造成影響[3]。當(dāng)下，虹膜識(shí)別被國(guó)內(nèi)外公認(rèn)成高穩(wěn)定性、穩(wěn)定度最高、最難偽造的生物學(xué)特征識(shí)別技術(shù)，虹膜圖像特征提取方法應(yīng)用宗旨是為實(shí)現(xiàn)虹膜的智能化診斷，虹膜能量紋理及結(jié)構(gòu)的特征是實(shí)際所需提取的內(nèi)容，針對(duì)所融合特征，向量應(yīng)用SVM進(jìn)行分類。

設(shè)定[Ox]、[Oy]分別是內(nèi)圓、外圓的圓心，假定虹膜的內(nèi)外圓周的參數(shù)依次是[（x1，y1，r1），（x2，y2，r2）]，其中[（x1，y1）、（x2，y2）]分別是內(nèi)、外圓的圓心坐標(biāo)，[r1、r2]分別是內(nèi)、外圓的半徑。

把內(nèi)圓圓心坐標(biāo)設(shè)定成（0，0） ，假定存在直線y=a與y=1a分割了虹膜圖像上部與下部的殘存部分和其他部分，利用直線y=a和外圓的兩個(gè)交點(diǎn)作為起始點(diǎn)畫出直線，依次經(jīng)內(nèi)圓圓心以后延展至和下方外圓。

相交，設(shè)定兩個(gè)經(jīng)過(guò)圓心的相交直線構(gòu)成的上下夾角角度是d，左右?jiàn)A角c，有[a=r1cosd2]，把瞳孔部分的灰度值整體設(shè)置成0。假定[Aj（XAj，yAj）、Bj（XBj，yBj）]均是外圓圓周上分別的兩個(gè)點(diǎn)，線段[Aj、Bj]和直線y= a相平行。把虹膜圖片均稱分為m條線段，各份是[2am]，即有[2r1coscosd2m]。確定行和列各自矩陣，逐一把圖像內(nèi)各坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的灰度值賦值給行和列矩陣元素，這樣便能順利獲得虹膜圖像的特征值矩陣。

后臺(tái)獲得被識(shí)別對(duì)象的虹膜圖像數(shù)據(jù)及相關(guān)辨識(shí)結(jié)果后，動(dòng)態(tài)檢驗(yàn)識(shí)別結(jié)果，科學(xué)設(shè)定時(shí)間間隔，針對(duì)提獲的虹膜圖像的特征數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)存留的特征模板進(jìn)行搜索匹配操作，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，如果實(shí)際相似度超出該閾值，則就輸出匹配所得結(jié)果[4]。

3 虹膜識(shí)別的硬件系統(tǒng)與實(shí)際運(yùn)用

當(dāng)下，監(jiān)獄內(nèi)各種進(jìn)出場(chǎng)所對(duì)安保提出的要求不斷提升，尤其是針對(duì)關(guān)押犯人的監(jiān)控區(qū)域，尾隨工作人員進(jìn)行越獄已經(jīng)演變成監(jiān)獄內(nèi)常見(jiàn)的一種犯罪方式，就是在工作人員開啟進(jìn)入首道門或營(yíng)業(yè)柜臺(tái)中的門以后，犯罪分子會(huì)挾持工作人員快速?zèng)_入首道門或柜臺(tái)進(jìn)行犯罪。故而，在以上場(chǎng)所配置的常規(guī)防盜門和門禁系統(tǒng)很難起到良好的防范作用。若能在監(jiān)所安全管理實(shí)踐中，引進(jìn)使用和虹膜識(shí)別系統(tǒng)，則能實(shí)現(xiàn)對(duì)進(jìn)出檢索人員身份的精準(zhǔn)、有效識(shí)別，監(jiān)管安全性顯著提升。

3.1 硬件框架

該系統(tǒng)的硬件平臺(tái)主要由圖像采集與處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、圖像呈現(xiàn)及數(shù)據(jù)庫(kù)比較五分構(gòu)成。

3.2 實(shí)際運(yùn)用

如圖1所示，進(jìn)出人員經(jīng)A門（或者B門）刷卡進(jìn)到虹膜采集渠道，在通道A/B同時(shí)閉合的情境下采集虹膜信息，采集信息經(jīng)處理后，統(tǒng)一由系統(tǒng)進(jìn)行比較分析，若比較人員處于虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，那么系統(tǒng)開門放入通行；若被比較人員未在虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，系統(tǒng)則會(huì)即刻發(fā)出提示信號(hào)，安全窗背后的工作人員對(duì)其進(jìn)行確認(rèn)，系統(tǒng)快速啟動(dòng)報(bào)警器，對(duì)非法入侵人員進(jìn)行管理、控制[5]。

如圖2所示，當(dāng)下監(jiān)所內(nèi)管理民警可以應(yīng)用虹膜識(shí)別系統(tǒng)對(duì)服刑人員進(jìn)出監(jiān)舍情況而專門設(shè)置的虹膜點(diǎn)名系統(tǒng)，該系統(tǒng)的功能主要是協(xié)助民警能在較短時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)審核大量服刑者的實(shí)際身份，且該系統(tǒng)通過(guò)和大局域網(wǎng)相連，實(shí)現(xiàn)人員定位的遠(yuǎn)程化。

基于虹膜識(shí)別技術(shù)搭建出的一體化系統(tǒng)平臺(tái)，能結(jié)合監(jiān)所的實(shí)際要求，調(diào)配各種虹膜識(shí)別終端設(shè)備，和其他技術(shù)相比較，對(duì)于采集與辨識(shí)犯人的真實(shí)身份，能實(shí)現(xiàn)快捷、準(zhǔn)確確認(rèn)，可見(jiàn)虹膜識(shí)別有很強(qiáng)的技術(shù)優(yōu)越性，會(huì)有廣闊的發(fā)展空間。

4 結(jié)束語(yǔ)

早在1885年便有應(yīng)用虹膜識(shí)別技術(shù)的先例，國(guó)外對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)的研究是十分深入、廣泛的，這也是其用于多個(gè)方面的主要原因。國(guó)內(nèi)對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)的研究起步較晚，設(shè)計(jì)研發(fā)出具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的虹膜識(shí)別系統(tǒng)具有戰(zhàn)略性意義，很多研究機(jī)構(gòu)陸續(xù)投身到該領(lǐng)域中，創(chuàng)造出一些在國(guó)際領(lǐng)先的研究成果。近些年中，虹膜識(shí)別技術(shù)服務(wù)在公共安全管理、輔助智慧警務(wù)建設(shè)等方面，構(gòu)建出嵌入式虹膜模板，在維護(hù)廣大用戶信息安全的基礎(chǔ)上，提供更便捷、有效的身份認(rèn)證服務(wù)，表現(xiàn)出極高的實(shí)用價(jià)值，值得推廣。

參考文獻(xiàn)：

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[5] 劉方健. 虹膜識(shí)別考勤系統(tǒng)在青龍煤礦的探索與應(yīng)用[J].山東工業(yè)技術(shù)，2019（14）：82-84.

【通聯(lián)編輯：光文玲】

收稿日期：2022-05-26

基金項(xiàng)目：2021年學(xué)院科研項(xiàng)目：《基于分類識(shí)別算法的關(guān)鍵技術(shù)研究》（項(xiàng)目編號(hào)：常職院通〔2021〕15號(hào)，ZY2105）

作者簡(jiǎn)介：鐘彩（1982—） ，男，湖南常德人，副教授，碩士，主要研究方向?yàn)閳D像處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。