
与现在主流的虹膜识别算法不同,我们自主研发的PhaseIris™虹膜识别软核算法具有以下几个特点:
1)快速虹膜图像抓取:采用人眼动态跟踪和虹膜动态抓取的算法,解决固定窗口图像抓取而导致聚焦时间过长的问题;
2)专用预处理算法:针对人眼图像特性设计的专用预处理算法,在保留虹膜纹理特性的基础上,消除噪点、光斑等图像噪声;
3)高精度虹膜分割:利用灰度、梯度等多维信息实现了精度高、鲁棒性强的虹膜分割;
4)可靠的噪音消除:根据眼皮、睫毛的灰度、梯度、纹理等特点设计了高效、高可靠性的噪声过滤算法,有效去除眼皮、睫毛等噪声信息;
5)具有高可靠性的虹膜编码:采用改进的二维gabor滤波器在频域内利用幅度和相位角的双重信息对虹膜进行特征编码,构成虹膜特征矢量;
6)快速可靠的虹膜比对:设计了基于相位一致性密度函数,取代汉明函数来进行模板匹配,增加了识别准确率。
同时,全面的增加了活体检测和图像质量评估的过程:
A)活体检测:采用红外检测活体的算法,有效地保证了进行身份认证的是活体本人,而不是照片、合成图片等;
B)图像质量评估:采用对图像的灰度积分直方图和对比度分析的算法,保证高清图像采集。
1)采集优势:增加图像质量评估和活体检测,保证高清图像采集及真人识别认证;
2)编码优势:采用64kb(8kB)编码,保存了更多的虹膜细节,保证识别准确率;
3)准确率优势:单眼的误识别率达到10-7,双眼的误识别率达到10-9;
4)稳定性优势:根据识别系统性能评价ROC曲线的测试结论,PhaseIris™算法从小样本到大样本(107量级)的FAR和FRR均保持稳定;
5)速度优势:根据大量的样本数据测试,PhaseIris™算法同步处理速度超过业界标准,达到10倍速编码、100倍速比对;