[发明专利]用于智能眼镜的防伪虹膜身份认证方法

说明书

技术领域

本发明涉及领域，具体为用于智能眼镜的防伪虹膜身份认证方法。

背景技术

独立科技市场研究机构Forrester Research在一份报告《Smart Body, Smart World》中指出，下一次计算革命将来自由传感器包裹着的穿戴式设备，而非智能手机和平板电脑。穿戴式计算设备是指将计算机“穿”在身上进行应用的技术，其概念最早于1955年被提出，初衷是为了在“轮盘赌”的赌博游戏中，对现场数据实时采集并进行预测。1991年，美国卡内基-梅隆大学(CMU)研制出供工程维修使用的可穿戴计算机VuMen1，它由一个微小的计算机和眼镜式显示器组成；1999年投入量产的单兵作战系统“地面勇士”继承并发展了VuMen1的架构，在计算机和眼镜式显示器基础上加入了网络通信模块；2012年，谷歌公司发布了Google Glass，重新定义了眼镜，也标志了智能眼镜进入大规模日常生活实用范围，继谷歌之后，苹果，三星，百度也放出了开发中的智能眼镜的原型和相关专利申请。谷歌眼镜预计提供许多和用户个人信息相关的服务，如Gmail、Google Calendar、以及使用Google Account进行支付的业务，但是个人化服务在为使用者带来便利的同时也加剧了用户信息泄露的可能性，因此，需要安全性好的身份认证方式来确保用户信息不被泄露。

目前传统的身份认证方式包括密码认证（包括密码输入方式，触屏图案解锁方式）、声纹认证、人脸识别技术以及虹膜识别认证等方式，其中密码认证、声纹认证、人脸识别技术均受谷歌眼镜硬件限制和安全性，无法有效使用于智能眼镜的身份认证。虹膜识别目前已广泛应用于考勤系统、安检系统、门禁系统等诸多方面，对于虹膜的防伪技术，目前已有的研究根据检测原理的不同主要分为三个方面：一种是针对不同的伪造虹膜材质提出相应的特征检测方法，另一种是直接根据眼球本身具有的生物特征进行检测，第三种根据眼睛对外界刺激的反应进行检测。

针对不同仿造材质的检测方法对于特定的伪造方法检测效果较好，但其较强的针对性导致其只能检测特定的伪造方式。Daugman利用打印的伪虹膜在FFT变换后的频谱图上会产生4个亮点，而真实活体虹膜变换后则不存在这四个亮点[Daugman J. Recognizing persons by their iris patterns，biometrics: personal identification in a networked society[M]． Amsterdam: Kluwer Academic Publisher，1999: 103-121]; Zhuoshi Wei等利用共生矩阵(CM)提取伪造虹膜存在的纹理特征[Wei Z, Qiu X, Sun Z, et al. Counterfeit iris detection based on texture analysis[C]//Pattern Recognition, 2008. ICPR 2008. 19th International Conference on. IEEE, 2008: 1-4; He X, An S, Shi P. Statistical texture analysis-based approach for fake iris detection using support vector machines[M] Advances in Biometrics. Springer Berlin Heidelberg, 2007: 540-546]; Xiaofu He等利用虹膜统计特征，建立真伪虹膜的分类器[He X, Lu Y, Shi P. A new fake iris detection method[M]//Advances in Biometrics. Springer Berlin Heidelberg, 2009: 1132-1139]，鲁棒性强。