虹膜、指紋識別技術(shù)

1、虹膜、指紋識別技術(shù) Iris & Fingerprinting Recognition,宣講人：丁珊 專業(yè)：通信工程2012.10.20,一、指紋識別技術(shù),什么是指紋,指紋就是表皮上突起的紋線。由于人的遺傳特性，雖然指紋人人皆有，但各不相同。指紋在胎兒第三四個月便開始產(chǎn)生，到六個月左右就形成了。當嬰兒長大成人，指紋也只不過放大增粗，它的紋樣不變。,指紋的特征,定義了指紋的兩類特征來進行指紋的驗證：

2、 總體特征和局部特征 指紋的總體特征: 指那些用入眼直接就可以觀察到的特征 包括:紋形,模式區(qū),核心點,三角點,紋數(shù).指紋的局部特征: 是指指紋上的節(jié)點的特征，這些具有某種特征的節(jié)點稱 為特征點。 包括:特征點的類型,方向,位置.,指紋有3種基本類型——斗型（環(huán)型）、弓型和箕型（螺旋形）,指紋的總體特征-紋形,局限性：不足以區(qū)分所有不同的指紋，通常只用在分類檢索方面，以減

3、少數(shù)據(jù)庫的搜索空間。,指紋的總體特征-模式區(qū),模式區(qū)是指指紋上包了總體特征的區(qū)域，即從模式區(qū)就能夠分辨出指紋是屬于那一種類型的。,指紋的總體特征-核心點,核心點位于指紋紋路的漸進中心，它在讀取指紋和比對指紋時作為參考點。許多算法是基于核心點的，既只能處理和識別具有核心點的指紋。,指紋的總體特征-三角點,三角點位于從核心點開始的第一個分叉點或者斷點、或者兩條紋路會聚處、孤立點、折轉(zhuǎn)處，或者指向這些奇異點。三角點提供了指紋紋路的計數(shù)跟蹤的開

4、始之處。,指模式區(qū)內(nèi)指紋紋路的數(shù)量。在計算指紋的紋數(shù)時，一般先在連接核心點和三角點，這條連線與指紋紋路相交的數(shù)量即可認為是指紋的紋數(shù),指紋的總體特征-紋數(shù),指紋的局部特征,兩枚指紋經(jīng)常會具有相同的總體特征，但它們的局部特征--特征點，卻不可能完全相同。指紋紋路并不是連續(xù)的、平滑筆直的，而是經(jīng)常出現(xiàn)中斷、分叉或打折。這些斷點、分叉點和轉(zhuǎn)折點就稱為“特征點”。就是這些特征點提供了指紋唯一性的確認信息。 指紋特征點有多種類型：末梢點

5、、分叉點、孤立點、環(huán)、島、毛刺、橋 等等。 另一類重要特征是奇異點，包括中心點（core）和三角點（delta）,終節(jié)點,三角點,分叉點,橋,中心點,指紋的局部特征-特征點類型,大體上可分為6類,最典型的是終結(jié)點和分叉點。,終結(jié)點（Ending） 一條紋路在此終結(jié)。,分叉點（Bifurcation) 一條紋路在此分開成為兩條或更多的紋路。,分歧點（Ridge Divergence） 兩條平行的紋路在此分開。

6、,指紋的局部特征-特征點類型,環(huán)點（Enclosure） 一條紋路分開成為兩條之后，立即有合并成為一條，這樣形成的一個小環(huán)稱為環(huán)點。,短紋（Short Ridge） 一端較短但不至于成為一點的紋路。,孤立點（Dot or Island） 一條特別短的紋路，以至于成為一點。,指紋局部特征-方向/曲率/位置,方向（Orientation）節(jié)點可以朝著一定的方向。 曲率（Curvature）描述紋路方向改變

7、的速度。 位置（Position）節(jié)點的位置通過（x, y）坐標來描述，可以是絕對的，也可以是相對于三角點或特征點的。,,指紋識別的原理和方法,指紋識別的一般過程是指紋圖象預(yù)處理、指紋特征提取和特征匹配。 首先，指紋要通過指紋采集設(shè)備(常見的有光學(xué)取像設(shè)備、超聲波掃描取像設(shè)備、晶體傳感器，現(xiàn)在廣泛使用的是晶體傳感器)轉(zhuǎn)化為計算機內(nèi)的數(shù)字圖像(一般為灰度圖)。由于采集過程中難免因手指或儀器的原因而使圖像存在較多的噪聲，

8、所以為了使圖像更清晰以便于后續(xù)特征提取，必須對采集到的圖像進行增強和濾波，并進一步二值化、細化。 之后，在細化后的點線圖上提取特征值，刪除偽特征值，最終得到用于匹配的細節(jié)點。采集到的圖像細節(jié)點與模板中的細節(jié)點進行比對，最終完成指紋匹配。,,一般指紋識別系統(tǒng)的處理流程圖如下：,經(jīng)過歸一化圖像增強等預(yù)處理之后的圖像,指紋的細節(jié)點特征提取算法,對于指紋的細節(jié)點特征提取來說，特征提取算法的任務(wù)是通過算法檢測指紋圖像中特征點的數(shù)量及每個特

9、征點的類型、位置和所在區(qū)域的紋線方向。特征提取的結(jié)果一般保存為特征模板，它包括脊終點或分叉點類型、位置坐標及該特征點的方向信息。一般的指紋圖像提取的特征點在10~100個之間，大多數(shù)文獻均認為至少應(yīng)該有12個特征點才能進行自動識別。,目前大多數(shù)系統(tǒng)采用從細化二值圖像提取特征的方法，稱為8 鄰域法。該方法比較簡單，在得到可靠的細化二值圖像后，只需要一個3×3 的模板便可將末梢點和分叉點提取出來。對于細化二值圖像，像素點的灰

10、度值只有2 種情況（假設(shè)：0 表示背景點灰度，用白點表示；1 表示紋線點灰度，用黑點表示）。3×3 的模板如圖所示，N 是待檢查的點，X1，X2，…,X8 是它的8 個鄰域點，沿順時針方向排列，R(1)，R(2)，…，R(8)是點X1,X2,…,X8的灰度值。,指紋的細節(jié)點特征提取算法,將待測點（ x ,y ）的八鄰域點 進行循環(huán)比較，若 “0” ， “1” 變化有六次，則此待測點為分叉點，若變化兩次，則為末梢點。如果N

11、是末梢點，則它的8 鄰域點滿足：如果N 是分叉點，則它的8 鄰域點滿足：,指紋的細節(jié)點特征提取算法,指紋的細節(jié)點特征提取算法,通過類似的過程可以記錄下來一個指紋的所有特征點。在形成指紋特征值模板（也就是特征值的有序集合）時，盡量多的提取特征點對于提高準確性是有很大幫助的。 將所提取的數(shù)據(jù)與指紋庫中的指紋數(shù)據(jù)進行比對，最后選出最吻合的指紋，完成指紋識別。,指紋識別的優(yōu)點,1、指紋是人體獨一無二的特征，并且它們的復(fù)雜度足

12、以提供用于鑒別的足夠特征； 2、如果要增加可靠性，只需登記更多的指紋、鑒別更多的手指，最多可以多達十個，而每一個指紋都是獨一無二的； 　　 ·3、掃描指紋的速度很快，使用非常方便； 4、讀取指紋時，用戶必需將手指與指紋采集頭相互接觸，與指紋采集頭直接接觸是讀取人體生物特征最可靠的方法； 5、指紋采集頭可以更加小型化，并且價格會更

13、加的低廉；,指紋識別的缺點,1、某些人或某些群體的指紋特征少，難成像； 2、手指要清潔，不要沾油污、沾水。手指臟、爆皮、干燥、過涼會出現(xiàn)不識別現(xiàn)象。 3、每一次使用指紋時都會在指紋采集頭上留下用戶的指紋印痕，而這些指紋痕跡存在被用來復(fù)制指紋的可能性。,二、虹膜識別技術(shù),什么是虹膜？,虹膜屬于眼球中層，位于血管膜的最前部，在睫狀體前方，有自動調(diào)節(jié)瞳孔的大小，調(diào)節(jié)進入眼內(nèi)光線多少的作用。位于血管膜的最前部，由許多

14、腺窩、皺褶、色素斑等構(gòu)成,包含了極為豐富的紋理信息。虹膜中央有瞳孔。人類眼睛的虹膜與手指紋一樣，是獨一無二的。,虹膜的特征,1. 高獨特性。幾乎任何兩個人(包括雙胞胎)的虹膜都是不完全相同的，即使是同一個人左右眼的虹膜也存在一定的差異。2. 高穩(wěn)定性。虹膜本身一般不易發(fā)病，可以保持幾十年不變。3. 良好的防偽性能。要想精細地修改虹膜的表面結(jié)構(gòu)特征，即使采用目前先進的眼科手術(shù)，也必須冒著視力損傷的危險。另外，利用虹膜本身有規(guī)律的震顫

15、特性以及虹膜隨光強度變化而縮放的特性，可以把假冒的虹膜圖片區(qū)分開來。4. 易接受性?？梢圆慌c人體接觸，甚至能夠在人們沒有覺察的情況下把虹膜圖像拍攝下來。,虹膜識別的原理,首先是獲取要注冊的已知虹膜的紋理圖像,進行虹膜圖像的質(zhì)量檢測和預(yù)處理. 其次是對虹膜的定位,即從輸入的人眼圖像中找到虹膜存在的位置,并將虹膜從圖片中分割出來. 第三,進行虹膜特征的提取與識別,根據(jù)功能的區(qū)別對歸一化的虹膜紋理進行特征編碼,將得到的“虹膜代碼”存入虹

16、膜數(shù)據(jù)庫中進行“注冊”或者將“虹膜代碼”與虹膜數(shù)據(jù)庫中的虹膜碼進行比對,根據(jù)判決條件判斷是接受還是拒絕.,虹膜識別系統(tǒng),一套完整的虹膜識別系統(tǒng)總體上包含“硬件和軟件”兩部分:虹膜圖像獲取裝置和虹膜識別算法.它們分別對應(yīng)于圖像獲取和模式匹配這兩個基本問題. 虹膜識別算法主要包括以下技術(shù)環(huán)節(jié): (1) 虹膜圖像的質(zhì)量評價; (2) 虹膜圖像預(yù)處理,主要包括:虹膜定位(包括虹膜內(nèi)外圓的定位、眼瞼定位) 、虹膜歸一化(即通過某種映射關(guān)系

17、把原始圖像中的虹膜轉(zhuǎn)換到固定尺寸的圖像中) 、虹膜圖像增強(主要消除光照不均的影響) 及去噪(主要指去除睫毛、光斑等噪聲) ;,,(3) 虹膜防偽,即活體虹膜的檢測,用于檢測真假虹膜; (4) 虹膜特征提取與匹配,即采用某種方法表征分割出的虹膜,然后根據(jù)特征提取方法,采取適當?shù)钠ヅ洳呗詫⑻崛〉暮缒ぬ卣髋c已經(jīng)注冊的儲存于數(shù)據(jù)庫中的虹膜特征進行比對.,定位算法,虹膜的像素灰度值分布規(guī)律為從瞳孔向外逐漸增加, 在x , y 方向的灰度投影上

18、, 呈現(xiàn)中心低, 周圍高的分布規(guī)律。根據(jù)這一規(guī)律可以粗略定出瞳孔中心, 以這一點為中心, 向不同的方向移動, 采用梯度檢驗的方法尋找虹膜的內(nèi)邊緣。,Daugman 博士提出了一個微積分算子 ,如式: 積分表示的是圖像I ( x, y)在以( x0 , y0 )為圓心, r為半徑的圓上的曲線積分。此算法采用圓形邊緣檢測器反復(fù)地尋找虹膜的內(nèi)外邊緣,直至找到最佳匹配的兩個圓。對于上下眼瞼的邊緣檢測,把曲線積分路徑變成弧

19、形,相應(yīng)的信息參數(shù)也隨之調(diào)整即可。,,歸一化算法,Daugman博士的橡膠皮彈性模型[ 9 ]對環(huán)形虹膜圖像進行了歸一化,有效地解決了瞳孔縮放以及瞳孔與虹膜邊緣不同心所帶來的問題,為大多數(shù)虹膜識別研究者所采用,其模型示意圖如圖,它將圖像從笛卡兒坐標( x, y)轉(zhuǎn)化為極坐標的形式( r,θ) ,轉(zhuǎn)化公式為: 其中, r∈[ 0, 1 ] ,θ∈[ 0, 2π] , ( xp (θ) , yp (θ) ) , ( xs(θ)

20、 ,ys (θ) )分別代表在θ方向上的瞳孔和鞏膜的邊點。,,,,特征提取和編碼算法,Daugman博士采用極坐標下的復(fù)值二維Gabor濾波器對歸一化后的虹膜圖像進行虹膜細節(jié)的特征提取 ,使用1 024個小波對圖像進行處理,得到2 048 bit,即256 byte 的編碼。二維Gabor濾波器在極坐標下形式為:產(chǎn)生一組中心位置在( r0 ,θ0 ) ,位置參數(shù)為( r0 ,θ0 ,α,β,ω)的選擇頻率濾波器,在空間域和頻率域

21、具有良好地獲取節(jié)點位置的功能,而且由于良好的積分特性,這些濾波器能夠獲取本地相位信息。對圖像在每個尺度上濾波,用粗略的一位實部和虛部數(shù)來對虹膜圖像進行編碼.,其他預(yù)處理,1、眼皮（1）拋物線模型（2）鏈碼方法 差分運算及二值化；鏈碼搜索,2、去除睫毛的影響－Candy算子,3、去除照明奇異點,（1）Gaussian 模型（2）直接閾值化方法,虹膜技術(shù)的優(yōu)點,與其它生物識別技術(shù)相比,虹膜識別具有無法取代的生理

22、方面的優(yōu)勢:(1)唯一性— 自然界不可能出現(xiàn)完全相同的兩個虹膜,科學(xué)實驗表明即使是雙胞胎、同一人左右眼的虹膜圖像也不相同;(2)穩(wěn)定性— 虹膜在人出生8個月后就已經(jīng)穩(wěn)定成型,除非發(fā)生病變等特殊情況,人的虹膜紋理在一生之中都不會改變,并且通過手術(shù)改變虹膜紋理的風(fēng)險也很高;(3)非侵犯性— 虹膜是外部可見的內(nèi)部器官,可以在不與采集設(shè)備接觸的情況下成像;(4)天然防偽性—

23、 當攝入瞳孔的光線的強度發(fā)生變化時,瞳孔會產(chǎn)生收縮或膨脹并牽動虹膜變化,這使得虹膜具有天然的防偽性,可以防范虹膜的盜用。,虹膜技術(shù)的缺點,1. 一個最為重要的缺點是它沒有進行過任何的測試，當前的虹膜識別系統(tǒng)只是用統(tǒng)計學(xué)原理進行小規(guī)模的試驗，而沒有進行過現(xiàn)實世界的唯一性認證的試驗； 　　2.很難將圖像獲取設(shè)備的尺寸小型化； 　　3. 需要昂貴的攝像頭聚焦，一個這樣的攝像頭的最低價為7000美元； 　　4.鏡頭可能產(chǎn)