恩施虹膜识别系统专业生产厂家_武汉虹识技术有限公司

恩施虹膜识别系统专业生产厂家

虹膜非接触：虹膜是一个外部可见的内部器官，不必紧贴采集装置就能获取合格的虹膜图像，识别方式相对于指纹、手形等需要接触感知的生物特征更加干净卫生，不会污损成像装置，影响其他人的识别。虹膜便于信号处理：在眼睛图像中和虹膜邻近的区域是瞳孔和巩膜，它们和虹膜区域存在着明显的灰度阶变，并且区域边界都接近圆形，所以虹膜区域易于拟合分割和归一化。虹膜结构有利于实现一种具有平移、缩放和旋转不变性的模式表达方式。

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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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虹膜识别系统非接触性:从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人身没有侵犯，因而容易被公众接受；唯一性:唯一性是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7个月时）已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变. 一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被检验出来。

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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。

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作为中国首个开始虹膜识别机理研究的研究基地，中科院自动化所模式识别国家重点实验室研究的具有自主知识产权的虹膜识别活体检测技术不仅填补了中国活体虹膜识别技术在国际领域的空白，而且可以和世界主流的算法相媲美。2005年，实验室的虹膜识别科研成果荣获“国家科学技术发明二等奖”。2006年9月，模式识别国家重点实验室作为中国虹膜识别技术的权威，参加了由国际生物识别组织举办的生物识别技术测评（2006 Biometric Consortium Conference and 2006 Biometrics Technology experiment）, 其虹膜识别算法的速度和精度得到了国际同行的认可。此外，模式识别国家重点实验室的虹膜图像数据库已成为国际上最大规模的虹膜共享库。已有70个国家和地区中的2000多个研究机构申请使用，其中国外单位1500多个。

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虹膜图像归一化的目的是将虹膜的大小调整到固定的尺寸。到目前为止，虹膜纹理随光照变化的精确数学模型还没有得到。因此，从事虹膜识别的研究者主要采用映射的方法对虹膜图像进行归一化。如果能够对虹膜纹理随光照强度变化的过程建立数学模型或者近似模拟这个过程，将会对虹膜识别系统性能的提高有很大帮助。图像增强的目的是为了解决由于人眼图像光照不均匀造成归一化后图像对比度低的问题。为了提高识别率，需要对归一化后的图像进行图像增强。