[发明专利]一种通过提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种通过提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法，特别涉 及如何利用二维小波包提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法。

【背景技术】

随着信息技术的发展和电子业务的广泛应用，信息安全日渐成为人们面 临的一个重要而迫切的问题。因此可用于身份鉴别、保护信息安全的生物 特征识别技术因此越来越受到人们的重视。所谓生物特征识别技术是指通 过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切 结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。而虹 膜特征识别技术就是利用人眼虹膜纹理的不同来进行身份识别的。

人眼的虹膜中含有极丰富的信息。它的表面有一些类似于细丝、斑点、 漩涡、冠状等形状的纹理。虹膜这些纹理具有唯一性，即便是同一个人， 它左眼和右眼的虹膜纹理特征都不一样。因此，用这些纹理特征进行身份 识别是非常精确的。而且虹膜的纹理特征主要是由人还在胚胎时的环境所 决定的，并且由于虹膜的外部有透明的角膜将其与外界相隔离，所以发育 完全的虹膜不易受到外界的伤害而产生变化。因此虹膜识别具有绝对的可 靠性。另外，由于瞳孔会根据光线的强弱发生变化，进而牵动虹膜形状也 跟着发生变化，利用这一点可以鉴别用于识别的虹膜样本是否为活眼的虹 膜，因此虹膜识别也具有较高的防伪性。正是由于虹膜纹理具有这些优点， 使得基于虹膜特征的身份识别技术在金融、电子商务，安全保卫等各个方 面都具有极大的应用前景。

随着数字信号处理技术和图像处理技术的发展，基于虹膜特征的身份 识别技术已经获得了蓬勃的发展，虹膜身份识别系统已经日趋成熟。详见 文献：John G.Daugman，“How Iris Reeognition Works，”IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technology，Volume 14， Issue 1，pp.21-30，2004和文献：John G.Daugman，“High Confidence Recognition of Persons by Iris Patterns，”The Proceeding of IEEE 35th International Carnahan Conference on Security Technology，pp. 254-263，2001所述。

目前，国内外已提出的虹膜识别算法中，已在实际应用中取得了较好 的识别效果的算法有：

1.Daugman的基于相位分析的虹膜识别算法。它采用Gabor小波滤波 的方法编码虹膜的相位特征。2D Gabor函数可以较好地达到频率域和空间 域的局部化，就是说在空间局部化的同时具有很好的频率和方向选择性。 通过计算2D Gabor相位系数，可以有效地从纹理中提取连续和不连续的纹 理信息。详见文献：J.G.Daugman.High Confidence Visual Recognition of Persons by a Test of Statistical Independence.IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1993，15(11)： 1148-1161。

2.Boles的过零点检测的虹膜识别算法。它采用一维小波变换对沿虹 膜中心同心圆的一条采样曲线进行过零点检测，通过两个自定义的相似度 函数完成虹膜特征的分类。其理论基础为Mallat的信号过零点描述重建理 论。详见文献：W.Boles，B.Boashah.A Human Identification Technique Using Images of the Iris and Wavelet Transform.IEEE transactions on Signal Processing，1998，46(4)：1185-1188。

3.谭铁牛，王蕴红等人的基于纹理分析的虹膜识别算法。该算法将虹 膜的特征看作一种随机纹理，从纹理分析的角度提取虹膜的局部特征。算 法采用Gabor滤波和以Daubechies-4小波为小波基的二维小波变换提取虹 膜纹理特征，并用方差倒数加权欧氏距离方法进行特征匹配，取得了较好 的识别效果，详见文献：王蕴红，朱勇，谭铁牛.《基于虹膜识别的身份鉴 别》.自动化学报，2002，28(1)：1-10。