什么是虹膜？

人眼的外觀由鞏膜苞冯、虹膜袖牙、瞳孔三部分構成侧巨，鞏膜即眼球外圍的白色部分，眼睛中心為瞳孔部分鞭达，虹膜位于鞏膜和瞳孔之間司忱，包含了最豐富的紋理信息。外觀上看畴蹭，虹膜由許多腺窩坦仍、皺褶、色素斑等構成叨襟，是人體中最獨特的結構之一堆嘿。

脊椎動物眼球角膜和晶狀體間呈球狀有色彩的膜。為血管膜的一部分慌缨、中央是瞳孔氏走。虹膜前面被覆一層內皮;中層為富于血管和色素細胞的疏松結締組織。色素的多少可使虹膜呈現(xiàn)不同的顏色娱背，無色素時為藍色讥燎，當色素由少至多時，虹膜可出現(xiàn)灰色烂秘、棕色及棕黑色掰魁；虹膜后面襯有兩層色素上皮，其內層上皮分化為平滑肌裳雕。肌纖維由內向外呈放射狀排列的稱瞳孔開肌低流、受交感神經支配、司瞳孔放大;圍繞瞳孔緣呈環(huán)狀排列的稱瞳孔括約肌帜浇。受副交感神經支配,司瞳孔縮小辨蓄。、

虹膜的特性

唯一性

每個虹膜所包含的信息都不相同囤恶，出現(xiàn)形態(tài)完全相同的虹膜組織的可能性遠遠低于其他組織偿荷。英國劍橋大學John Daugman教授提出的虹膜相位特征證實了虹膜圖像有244個獨立的自由度，即平均每平方毫米的信息量是3.2比特唠椭。虹膜的纖維組織細節(jié)復雜而豐富跳纳，并且它的形成與胚胎發(fā)生階段該組織局部的物理化學條件有關，具有極大的隨機性贪嫂，即便使用克隆技術也無法復制某個虹膜寺庄。同卵雙胞胎的虹膜紋理信息不同，同一個人左右眼的虹膜紋理都不會相互認同力崇。英國國家物理實驗室的測試結果表明：虹膜識別是各種生物特征識別方法中錯誤率最低的斗塘。

    穩(wěn)定性

虹膜從嬰兒胚胎期的第3個月起開始發(fā)育，到第8個月虹膜的主要紋理結構已經成形。除非經歷危及眼睛的外科手術馍盟，此后幾乎終生不變于置。由于角膜的保護作用，發(fā)育完全的虹膜不易受到外界的傷害贞岭。

防偽性

虹膜是人眼的可見部分八毯，處在鞏膜的保護下，具有極強的生物活性瑞蓉。例如予乏，瞳孔的大小隨光線強弱變化；視物時有不自覺的調節(jié)過程梯撰；有每秒可達十余次的無意識瞳孔縮放蟹游；在人體腦死亡、處于深度昏迷狀態(tài)或眼球組織脫離人體時怎体，虹膜組織即完全收縮蔓捡，出現(xiàn)散瞳現(xiàn)象。這些生物活性與人體生命現(xiàn)象同時存在愚缔，共生共息璃锻，所以想用照片、錄像值豫、尸體的虹膜代替活體的虹膜圖像都是不可能的，從而保證了生理組織的真實性

非接觸

虹膜是一個外部可見的內部器官戳明，不必緊貼采集裝置就能獲取合格的虹膜圖像澈拖，識別方式相對于指紋、手形等需要接觸感知的生物特征更加干凈衛(wèi)生赋焕，不會污損成像裝置参歹，影響其他人的識別。

便于信號處理

在眼睛圖像中和虹膜鄰近的區(qū)域是瞳孔和鞏膜隆判，它們和虹膜區(qū)域存在著明顯的灰度階變犬庇，并且區(qū)域邊界都接近圓形，所以虹膜區(qū)域易于擬合分割和歸一化侨嘀。虹膜結構有利于實現(xiàn)一種具有平移臭挽、縮放和旋轉不變性的模式表達方式。

唯一性咬腕，穩(wěn)定性欢峰，防偽性，而這些都是包括二維碼涨共，RFID等其他感知識別技術所無法比擬的纽帖，加上虹膜作為唯一可以從外部直接觀測的人體內部組織，自身蘊含豐富信息举反，虹膜識別成為了一項非常重要的懊直，特別適用于保密性要求高的環(huán)境的感知識別技術

虹膜識別技術原理

虹膜識別通過對比虹膜圖像特征之間的相似性來確定人們的身份扒吁，其核心是使用模式識別、圖像處理等方法對人眼睛的虹膜特征進行描述和匹配旱醉，從而實現(xiàn)自動的個人身份認證邀耽。虹膜識別的主要步驟包括虹膜圖像的獲取、預處理改擂、特征提取與編碼和分類铣翁。

    虹膜圖像獲取

虹膜圖像獲取是指使用特定的數(shù)字攝像器材對人的整個眼部進行拍攝，并將拍攝到的圖像通過圖像采集卡傳輸?shù)接嬎銠C中存儲胶棕。虹膜圖像的獲取是虹膜識別中的第一步供馍，同時也是比較困難的步驟，需要光水亮、機刽软、電技術的綜合應用。因為人們眼睛的面積小枢菇，如果要滿足識別算法的圖像分辨率要求就必須提高光學系統(tǒng)的放大倍數(shù)奏散，從而導致虹膜成像的景深較小，所以現(xiàn)有的虹膜識別系統(tǒng)需要用戶停在合適位置噩拼，同時眼睛凝視鏡頭(Stop and Stare)剩喧。另外東方人的虹膜顏色較深，用普通的攝像頭無法采集到可識別的虹膜圖像世吨。不同于臉像澡刹、步態(tài)等生物特征的圖像獲取，虹膜圖像的獲取需要設計合理的光學系統(tǒng)耘婚，配置必要的光源和電子控制單元罢浇。

由于虹膜圖像獲取裝置自主研發(fā)的技術門檻高，限制了國內虹膜識別研究的開展沐祷。中國科學院自動化研究所在1999年研制出國內第一套自主知識產權的虹膜圖像采集系統(tǒng)嚷闭，其特點是小巧、靈活赖临、低成本胞锰、圖像清晰。經過不斷地更新?lián)Q代思杯，自動化所最新開發(fā)的虹膜成像儀已經可以在20—30cm距離范圍通過語音提示胜蛉、主動視覺反饋等技術采集到合格的虹膜圖像。

圖像預處理

圖像預處理是指由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息色乾，并且在清晰度等方面不能滿足要求誊册，需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作窘吟。

虹膜圖像預處理過程通常包括虹膜定位畦怒、虹膜圖像歸一化、圖像增強三個部分蠕蹋。

虹膜定位

一般認為桶邑，虹膜的內外邊界可以近似地用圓來擬合。內圓表示虹膜與瞳孔的邊界阔渔，外圓表示虹膜與鞏膜的邊界务囤，但是這兩個圓并不是同心圓。通常您风，虹膜靠近上下眼皮的部分總會被眼皮所遮擋幅挂，因此還必須檢測出虹膜與上下眼皮的邊界，從而準確地確定虹膜的有效區(qū)域参攻。虹膜與上下眼皮的邊界可用二次曲線來表示腺帽。虹膜定位的目的就是確定這些圓以及二次曲線在圖像中的位置。常用的定位方法大致分為兩類髓绽，一是敛苇，邊緣檢測與Hough變換相結合的方法；二是顺呕，基于邊緣搜索的方法枫攀。這兩種方法共同的缺點是運算時間長，因此出現(xiàn)了一些基于上述兩種策略的改進方法株茶，但是速度并沒有數(shù)量級的提高脓豪。定位仍然是虹膜識別過程中運算時間最長的步驟之一。

虹膜圖像歸一化

虹膜圖像歸一化的目的是將虹膜的大小調整到固定的尺寸忌卤。到目前為止，虹膜紋理隨光照變化的精確數(shù)學模型還沒有得到楞泼。因此驰徊，從事虹膜識別的研究者主要采用映射的方法對虹膜圖像進行歸一化。如果能夠對虹膜紋理隨光照強度變化的過程建立數(shù)學模型或者近似模擬這個過程堕阔，將會對虹膜識別系統(tǒng)性能的提高有很大幫助棍厂。

圖像增強

圖像增強的目的是為了解決由于人眼圖像光照不均勻造成歸一化后圖像對比度低的問題。為了提高識別率超陆，需要對歸一化后的圖像進行圖像增強牺弹。

特征提取

特征提取是指通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨特的特征點，并對其進行編碼战架。以下為主流的虹膜特征提取和識別方法砸新。

一是，基于圖像的方法，將虹膜圖像看成是二維的數(shù)量場拿奥，像素灰度值就構成聯(lián)合分布均壳，圖像矩陣之間的相關性就度量了相似度。

二是母滤，基于相位的方法拔翠，這種方法認為圖像中的重要細節(jié)，如點城砖、線翅窥、邊緣等“事件”的位置信息，大多包含在相位中廷诺，所以在特征提取時舍棄反映光照強度和對比度的幅值信息没惶。

三是，基于奇異點的方法廉丽，虹膜圖像中的奇異點分兩種倦微，過零點和極值點。

四是正压，基于多通道紋理濾波統(tǒng)計特征的方法欣福，虹膜圖像可以看成是二維紋理，在頻域中的不同尺度和方向上會有區(qū)分性強的統(tǒng)計特征可供識別焦履，這也是紋理分析中常用的方法拓劝。

五是，基于頻域分解系數(shù)的方法嘉裤，圖像可以看成是由很多不同頻率和方向的基組成郑临，通過分析圖像在每個基投影值的大小分布可以深入認識圖像中具有規(guī)律性的信息。

六是屑宠，基于虹膜信號形狀特征的方法厢洞，虹膜信號形狀特征包括兩方面的信息，虹膜曲面凹凸起伏的二維形狀信息和沿著虹膜圓周的一維形狀信息典奉。

七是躺翻，基于方向特征的方法，方向（Direction）或者朝向（Orientation）是一個相對值卫玖，對光照真葱、對比度變化的魯棒性較強，而且可以描述局部灰度特征辐胆，是一種比較適合虹膜圖像特征表達的形式讨砍。

八是，基于子空間的方法卸研，子空間的方法需要在較大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集上根據(jù)定義的最優(yōu)準則找到若干個最優(yōu)基佩讨，然后將原始圖像在最優(yōu)基上的投影系數(shù)作為降維的圖像特征哥甲。

特征匹配

特征匹配是指根據(jù)當前采集的虹膜圖像進行特征提取得到的特征編碼與數(shù)據(jù)庫中事先存儲的虹膜圖像特征編碼進行比對、驗證榆眷，從而達到識別的目的糯档。