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              虹膜識別技術(shù)

              發(fā)布時(shí)間:2012-03-16 10:39:56點(diǎn)擊數:7327次

              虹膜特征

                眼睛的虹膜是由相當復雜的纖維組織構成,其細部結構在出生之前就以隨機組合的方式?jīng)Q定下來(lái)了,虹膜識別技術(shù)將虹膜的可視特征轉換成一個(gè)512個(gè)字節的Iris Code(虹膜代碼),這個(gè)代碼模板被存儲下來(lái)以便后期識別所用,512個(gè)字節,對生物識別模板來(lái)說(shuō)是一個(gè)十分緊湊的模板,但它對從虹膜獲得的信息量來(lái)說(shuō)是十分巨大的。  虹膜從直徑11mm的虹膜上,Dr. Daugman的算法用3.4個(gè)字節的數據來(lái)代表每平方毫米的虹膜信息,這樣,一個(gè)虹膜約有266個(gè)量化特征點(diǎn),而一般的生物識別技術(shù)只有13個(gè)到60個(gè)特征點(diǎn)。266個(gè)量化特征點(diǎn)的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術(shù)資料中都有講述,在算法和人類(lèi)眼部特征允許的情況下, Dr. Daugman指出,通過(guò)他的算法可獲得173個(gè)二進(jìn)制自由度的獨立特征點(diǎn)。這在生物識別技術(shù)中,所獲得特征點(diǎn)的數量是相當大的。
              算法
                第一步是通過(guò)一個(gè)距離眼睛3英寸的精密相機來(lái)確定虹膜的位置。當相機對準眼睛后,算法逐漸將焦距對準虹膜左右兩側,確定虹膜的外沿,這種水平方法受到了眼瞼的阻礙。算法同時(shí)將焦距對準虹膜的內沿(即瞳孔)并排除眼液和細微組織的影響。
               
                單色相機利用可見(jiàn)光和紅外線(xiàn),紅外線(xiàn)定位在700-900mm的范圍內(這是IR技術(shù)的低限,美國眼科學(xué)會(huì )在他們對macular cysts研究中使用同樣的范圍。) 在虹膜的上方,如上圖所示,算法通過(guò)二維Gabor子波的方法來(lái)細分和重組虹膜圖象,第一個(gè)細分的部分被稱(chēng)為phasor,要想明白二維gabor子波的原理需要懂得很深的數學(xué)知識。
              精確度
                由于虹膜代碼(Iris Code)是通過(guò)復雜的運算獲得的,并能提供數量較多的特征點(diǎn),所以虹膜識別技術(shù)是精確度最高的生物識別技術(shù),具體描述如下:
               
                ·兩個(gè)不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
               

                ·等錯率:1:1200000

               
                ·兩個(gè)不同的虹膜產(chǎn)生相同Iris Code(虹膜代碼)的可能性是1:1052
              錄入和識別
                整個(gè)過(guò)程其實(shí)是十分簡(jiǎn)單的,虹膜的定位可在1秒鐘之內完成,產(chǎn)生虹膜代碼(Iris Code)的時(shí)間也僅需1秒的時(shí)間,數據庫的檢索時(shí)間也相當快,就是在有成千上萬(wàn)個(gè)虹膜信息數據庫中進(jìn)行檢索,所用時(shí)間也不多,有人可能會(huì )對如此快的速度產(chǎn)生質(zhì)疑,其實(shí)虹膜識別技術(shù)的算法還受到了現有技術(shù)的制約。我們知道,處理器速度是大規模檢索的一個(gè)瓶頸,另外網(wǎng)絡(luò )和硬件設備的性能也制約著(zhù)檢索的速度。當然,由于虹膜識別技術(shù)采用的是單色成像技術(shù),因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來(lái)。但是虹膜識別技術(shù)所采用的算法允許圖像質(zhì)量在某種程度上有所變化。相同的虹膜所產(chǎn)生的Iris Code(虹膜代碼)也有25%的變化,這聽(tīng)起來(lái)好像是這一技術(shù)的致使弱點(diǎn),但在識別過(guò)程中,這種Iris Code(虹膜代碼)的變化只占整個(gè)虹膜代碼的10%,它所占代碼的比例是相當小的。
               
               

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