[发明专利]一种具有反馈机制的自适应近红外虹膜图像采集方法

说明书

本发明公开了一种具有反馈机制的自适应近红外虹膜图像采集方法，利用手机将动态的人眼虹膜拍摄并存储成的虹膜图像，再通过图像定位、光照强度分析、取景虹膜眨眼分析、虹膜图像清晰度分析对采集的虹膜图像进行质量分析完成采集。本发明通过图像实时评估的方法，对图像采集进行反馈处理，提高虹膜识别精度，从而获得更清晰的近红外虹膜图像。

技术领域

本发明属于虹膜识别技术领域，具体涉及一种具有反馈机制的自适应近红外虹膜图像采集方法。

背景技术

随着科学技术的飞速发展，人们不再简单的从姓名、年龄、证件、签名等信息来识别不同的个体，而是基于人脸、指纹、声音等生物特征来识别，尤其是作为目前生物特征识别中精确度最高、防伪性最好、稳定性最佳、安全性仅次于DNA检测的虹膜识别技术，被广泛应用于银行、电子商务、安全防护、智能支付等方面。然而，即使现在的虹膜图像采集已有了质的飞跃，但基于便捷化、智能化、快速化的虹膜图像采集方法，人们研究的深度和广度仍有迫切需求。

近年来随着移动互联网技术的不断发展和智能手机的普及，越来越多的人开始享受智能手机在日常办公、网上交易、商务交流等方面带来的便利。据工信部调查统计，2017年移动电话用户已达14.03亿户，其中移动4G用户总数达到9.46亿户，用户市场巨大市场。如果将以往需要配备完整的电脑机组，并在定点拍照虹膜图像采集工作改由人们日常都随身携带的智能手机组合到一起，不仅灵巧美观携带方便，而且处理速度迅捷。

现在对于虹膜图像的采集时，由于为了保证采集效果，一般采集过程中需要带有闪光效果，这就导致在采集过程中容易对人眼造成不可逆的伤害。但如果利用红外传感器进行采集，它不受外在光线强弱、距离等因素的影响，图像采集比较稳定，且光源发光强度低，能有效减少由于光照强度大给被采集者带来的眼部不适感，不易造成人眼伤害。

智能手机虹膜图像采集质量对于虹膜预处理和识别精度有较大的影响。现有的采集方式缺少反馈机制，在不同光照度下也能保证清晰度。采用基于智能手机芯片内置GPU的虹膜图像实时评估技术，可以剔除眨眼的图像，给出评价指标，并反馈调节红外摄像头，从而获得更清晰的近红外虹膜图像，提高虹膜识别精度。由于是使用手机进行虹膜检测，相对于传统的虹膜检测装置自由度较高，如图3所示。

目前虹膜图像采集装置普遍采用了定焦点、小光圈的镜头，同时在采集过程中由于受到采集的手法娴熟技巧、采集地点的采光优劣等因素，导致采集到的虹膜图像质量不理想，一旦数据采集不正确，需要人工进行二次采集，费时费力。如果采集系统中具有反馈机制，根据对相关指标进行分析，使其在采集过程中可以对虹膜图像的实时情况进行了解，使摄像头可以完成自动对焦过程，直至拍摄出合格图像为止。

随着科技的发展，手机GPU的诞生，是移动市场的一次大革命。GPU(图形处理器)是近几年发展起来的大规模并行计算处理器，在计算机显卡上的应用已经非常广泛。由于CPU是通用的数据处理器，在处理数值计算时虽然很快，但对于需要浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU在处理图像时的工作效率远高于CPU，大约可提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种具有反馈机制的自适应近红外虹膜图像采集方法，以提高虹膜识别精度。

本发明采用以下技术方案：

一种具有反馈机制的自适应近红外虹膜图像采集方法，利用手机将动态的人眼虹膜拍摄并存储成的虹膜图像，再通过图像定位、光照强度分析、取景虹膜眨眼分析、虹膜图像清晰度分析对采集的虹膜图像进行质量分析完成采集，具体步骤如下：

S1、虹膜采集近红外成像模组根据接收到的虹膜采集命令，准备采集；

S2、根据接收到的虹膜定位判断信息，判断虹膜位置是否合适；

S3、图像处理单元根据接收到的光照强度判断信息，根据虹膜图像直方图的灰度值判断光照强度是否合适；