湖北虹膜识别芯片公司_武汉虹识技术有限公司

湖北虹膜识别芯片公司

虹膜识别系统生物活性: 虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性。

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虹膜识别技术的应用领域：新农合/城乡居民养老保险／医疗卫生/疾控/违禁药品／病毒实验室领域；社保社会化以后，因为单位的搬迁、变更、关闭等原因，造成投保人员流动、分散。所以确定投保人的生存状况一直是社保支付理赔工作中的一个难题，解决这一难题的唯一出路只有采用生物识别技术进行身份鉴别。 可以采用的生物识别技术有多种，例如，指纹、掌纹、声纹、眼虹膜、面容、耳型、体味、DNA（人体细胞遗传基因）等等。生物征具有客观性和唯一性，人各有异，终生不变，具有无法仿制的特点。 就各种生物识别技术来比较，从技术成熟度和使用方便角度来讲，目前首推虹膜自动识别技术，特别适合社保系统的使用要求，同时也是最安全，精度最高的生物技术。新型农村合作医疗：在办理新农合时进行虹膜采集，然后每次进行虹膜验证时，只有通过验证后方可办理相关业务。

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虹膜采集：从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。

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虹膜识别比对过程涉及对特征之间的相似性进行度量，常见的方法包括计算特征向量之间的欧几里德距离、汉明距离等，系统会确定提取的虹膜特征是否与数据库中的某个虹膜特征匹配，从而判断个体的身份。在特征匹配比对完成后，系统会根据预设的阈值来做出决策，如果提取的虹膜特征与某个数据库中的虹膜特征在阈值内匹配，系统会验证个体身份的有效性，如果匹配失败，可能需要执行其他验证步骤或提示用户重新进行识别操作。

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虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：1．虹膜图像获取；使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。2．图像预处理；对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。3．特征提取；采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。4．特征匹配；将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。

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主流的虹膜特征提取和识别方法可分为八大类：五是，基于频域分解系数的方法，图像可以看成是由很多不同频率和方向的基组成，通过分析图像在每个基投影值的大小分布可以深入认识图像中具有规律性的信息。六是，基于虹膜信号形状特征的方法，虹膜信号形状特征包括两方面的信息，虹膜曲面凹凸起伏的二维形状信息和沿着虹膜圆周的一维形状信息。七是，基于方向特征的方法，方向（Direction）或者朝向（Orientation）是一个相对值，对光照、对比度变化的鲁棒性较强，而且可以描述局部灰度特征，是一种比较适合虹膜图像特征表达的形式。八是，基于子空间的方法，子空间的方法需要在较大规模的训练数据集上根据定义的最优准则找到若干个最优基，然后将原始图像在最优基上的投影系数作为降维的图像特征。