[发明专利]彩色隐形眼镜的防伪检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理技术领域的方法，具体是一种彩色隐形眼镜的防伪检测方法。

背景技术

基于生物特征的身份鉴别方法优点之一是具有较高的可靠性，但是各类生物特征也有被伪造的危险，作为误识率最低的虹膜识别也不例外，也面临着被攻击的危险。随着虹膜识别技术的应用越来越广，现有的虹膜识别系统遭受的潜在攻击也会越来越多，目前最主要的伪虹膜是打印类虹膜，包括：将非法获取的活体虹膜图像打印在纸质上及打印在彩色隐形眼镜上。因此，国内外现有的防伪方法主要针对打印类伪虹膜，而很少有对彩色隐形眼镜的防伪。

经对现有技术的文献检索发现，John Daugman在《Journal of Wavelets，Multiresolution，and Information Processing》(小波、多分辨率及信息处理杂志)(2003年第1期第1-17页)上发表的“Demodulation by complex-valuedwavelets for stochastic pattern recognition”(用于随机特征识别的基于复小波解调)，该文中的第14页提出了利用FFT变换检测伪虹膜的频谱特性，具体方法为：先将戴彩色隐形眼镜的虹膜图像进行2维FFT变换，然后通过检测频谱图中是否有4个中频亮点区域，来判断是否是活体虹膜还是伪虹膜。该方法利用打印机本身的打印特性，会产生周期性的打印痕迹，反映在频谱上为某一频段上有很高的能量，因此只要利用FFT变换即可检测。其不足在于：当攻击者故意不聚焦时，则利用FFT检测伪虹膜的方法将会失效。

发明内容

本发明的目的在于克服现有的彩色隐形眼镜防伪方法在检测精度上的不足，提出了一种彩色隐形眼镜的防伪检测方法。本发明利用彩色隐形眼镜纹理区域的不变性及灰度特性进行虹膜防伪，使其能够对市面上现有的彩色隐形眼镜进行检测，在速度上具有实时性。

本发明是通过以下技术方案实现的，包括以下步骤：

第一步，利用几何方法定位虹膜外圆；

第二步，根据第一步得到的虹膜外圆的参数确定伪虹膜的不变区域，然后进行归一化操作，考虑到睫毛及眼睑的干扰，归一化时采样角度为180度到360度范围；

第三步，根据第二步得到的归一化虹膜图像，进行伪虹膜的特征抽取。主要抽取归一化虹膜图像的灰度共生矩阵的对比度及角二阶矩两个纹理特征，同时计算归一化虹膜图像的灰度均值及方差，得到一个4维的特征向量；

第四步，根据第三步得到的特征向量，进行伪虹膜的识别。主要利用支持向量机进行两类分类，即，一类为真实虹膜，另一类为伪虹膜。

所述的第一步，是指：先确定虹膜内圆参数，然后确定外圆所在的区域，再利用几何方法快速定位虹膜外圆。具体通过如下三步来实现：

①确定虹膜内圆参数：根据虹膜图像的灰度分布特点，瞳孔的灰度值比较小且分布比较均匀，因此可用灰度投影法确定虹膜内圆的圆心坐标；

②虹膜外圆的边缘抽取：首先，根据确定的虹膜内圆的圆心坐标，结合先验知识(采集下来的虹膜半径有个大致范围，具体值取决于不同的采集设备)可以确定虹膜外圆所在大致范围，然后将其缩小30％比率，利用Canny边缘检测方法对缩小的虹膜区域进行边缘抽取。利用Canny进行边缘检测，检测出的边缘噪声少且是单像素边缘，检测时，检测算子调节到垂直方向，因为在垂直方向上，虹膜的外边缘被睫毛及眼睑遮挡较少，而水平方向上则会包含很多噪声，利用确定的虹膜内圆的参数去除瞳孔区域及眼睑等噪声信息，最后再用八连通准则进一步去除随机噪声，得到去除噪声后的边缘图。