[发明专利]一种虹膜识别方法及终端

说明书

本发明实施例公开了一种虹膜识别方法及终端。所述方法包括：获得第一图像，所述第一图像为终端采集的显示参数低于第一阈值的图像；在训练库中选择与所述第一图像相对应的第二图像；所述第二图像为显示参数高于第二阈值的图像；所述第二阈值大于所述第一阈值；分析所述第二图像，获得所述第二图像中的虹膜区域的纹理基元；所述纹理基元表征所述虹膜区域中重复出现的结构；基于所述纹理基元判断所述第二图像的分类是活体虹膜或假体虹膜；当确定所述第二图像的分类是活体虹膜时，对所述第二图像进行特征抽取获得特征参数，将所述特征参数与预设特征库中的特征参数进行比对，获得与所述特征参数对应的身份结果。

技术领域

本发明涉及虹膜识别技术，具体涉及一种虹膜识别方法及终端。

背景技术

虹膜识别技术已有几十年的历史，最早可以追溯至上个世纪初期。现有虹膜识别技术多为在可控场景下，利用专用的光源和光学采集仪器采集人眼图像，之后再进行图像处理和比对。通常情况下图像质量较高，纹理清晰且类内差异小。

随着电子设备的发展，越来越多的终端设备具有虹膜识别功能。但是终端在获取图像进行虹膜识别时，通常处于不可控场景，例如环境光线不可控、图像采集距离不可控或者用户姿态不可控等等；并且由于终端的前置摄像头分辨率通常较小，且近红外光源较微弱，导致采集的图像质量通常较低，容易出现低分辨率、离焦模糊、运动模糊等情况，影响虹膜识别准确率和识别效率。另一方面，由于很多用户有带美瞳的习惯，这样也会影响虹膜识别准确率和识别效率。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种虹膜识别方法及终端，能够提高虹膜识别准确率，提升虹膜识别效率。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种虹膜识别方法，所述方法包括：

获得第一图像，所述第一图像为终端采集的显示参数低于第一阈值的图像；

在训练库中选择与所述第一图像相对应的第二图像；所述第二图像为显示参数高于第二阈值的图像；所述第二阈值大于所述第一阈值；

分析所述第二图像，获得所述第二图像中的虹膜区域的纹理基元；所述纹理基元表征所述虹膜区域中重复出现的局部特征；

基于所述纹理基元判断所述第二图像的分类是活体虹膜或假体虹膜；

确定所述第二图像的分类是活体虹膜时，对所述第二图像进行特征抽取获得特征参数，将所述特征参数与预设特征库中的特征参数进行比对，获得与所述特征参数对应的身份结果。

上述方案中，所述在训练库中选择与所述第一图像相对应的第二图像之前，所述方法还包括：

针对同一目标分别采集高分辨率图像和低分辨率图像；所述高分辨率图像为显示参数高于第二阈值的图像；所述低分辨率图像为显示参数低于第一阈值的图像；

建立所述高分辨率图像和所述低分辨率图像的关联关系生成训练库。

上述方案中，所述建立所述高分辨率图像和所述低分辨率图像的关联关系生成训练库，包括：

分别对所述高分辨率图像和所述低分辨率图像进行分块处理，建立所述高分辨率图像的每一个第一分块图像与其相对应的低分辨率图像的第二分块图像的第一关联关系；

基于所述第一分块图像、与所述第一分块图像具有第一关联关系的第二分块图像生成训练库。

上述方案中，所述在训练库中选择与所述第一图像相对应的第二图像，包括：

对所述第一图像进行分块处理获得多个第三分块图像；

查询所述训练库对获得与所述多个第三分块图像相匹配的多个第二分块图像；