[发明专利]一种识别异质虹膜的方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种识别异质虹膜的方法，在计算设备中执行，该计算设备中存储有包含用户注册虹膜的虹膜图像，方法包括步骤：获取待识别虹膜的虹膜图像；利用预设字典对待识别虹膜的虹膜图像进行预处理，以得到处理后的虹膜图像；通过预设滤波器分别对处理后的虹膜图像和注册虹膜的虹膜图像进行编码处理，得到对应的第一编码和第二编码；计算第一编码和第二编码的距离；以及根据距离判断待识别虹膜与注册虹膜是否来自同一只眼睛。本发明一并公开了相应的计算设备。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种识别异质虹膜的方法及计算设备。

背景技术

随着人工智能的日益发展，生物特征识别的应用越来越广泛，生物特征是识别个体的重要特征，主要包括指纹、人脸、掌纹、虹膜和静脉等。虹膜识别由于其安全、快速、便捷受到各个应用领域的关注。虹膜是指位于人眼巩膜和瞳孔之间的环状组织，包含有丰富的纹理信息；同时，虹膜纹理受个体基因序列的影响很小，并且不会随着年龄的增长而发生明显改变。因而，虹膜识别技术是一项能够精确鉴别个体的生物特征识别技术，有着巨大的应用前景。

虹膜识别系统越来越多地被用于大规模应用场景，如国家级的身份证程序，虹膜识别系统将获得数以百万计的虹膜图像，以建立数十亿人之间的身份。然而，由于虹膜传感器的类型不同，或者同类型传感器部署在不同的光照环境下，虹膜识别的准确性大幅度下降，例如，同一个虹膜由于采集时的光照、传感器类型等不同，会被误判为不是来自同一只眼睛的虹膜。因此，提高异质虹膜识别的准确性的需求日益增加。

目前，商用的主流自动虹膜识别系统是Daugman博士在1993年实现的，Daugman在文献1(Daugman J.High confidence visual recognition of persons by a test ofstatistical in-dependence[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis andMachine Intelligence.1993.)中提出使用Gabor滤波器获取虹膜特征，并使用虹膜区域Gabor特征的符号进行相位编码，最后在该系统中使用汉明距离作为相似度度量的方法计算虹膜特征之间的相似性。但是，异质虹膜带来的问题在该系统中仍是无法避免，同时，该系统没有考虑Gabor滤波器参数的优化，对不同的数据库需要遍历所有的Gabor滤波器参数，降低了系统的工作效率，另外，该系统选取整个虹膜作为识别对象，增加了计算复杂度。

公开号为CN103577813A的中国发明申请公开了如下步骤：通过构造异质虹膜的训练集，训练出同一眼睛注册虹膜和识别虹膜编码之间的映射关系以及注册虹膜编码邻域像素之间的相容关系；在识别过程中，将待识别虹膜编码与训练出的映射关系和相容关系相融合，再与注册虹膜进行比对。该方法在训练过程中使用的识别虹膜与实际场景中的待识别虹膜可能存在较大的差异性，训练出的映射关系和相容关系并不总是适用于处于变化状态的实际场景，这在一定程度上限制了该方法的应用范围。

综上所述，在异质虹膜识别需求日益增加的背景下，如何去除异质虹膜之间的差异性，来增强异质虹膜识别的准确性是一项亟待解决的问题。

发明内容

为此，本发明提供了一种识别异质虹膜的方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的至少一个问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种识别异质虹膜的方法，在计算设备中执行，该计算设备中存储有包含用户注册虹膜的虹膜图像，方法包括步骤：获取待识别虹膜的虹膜图像；利用预设字典对待识别虹膜的虹膜图像进行预处理，以得到处理后的虹膜图像；通过预设滤波器分别对处理后的虹膜图像和注册虹膜的虹膜图像进行编码处理，得到对应的第一编码和第二编码；计算第一编码和第二编码的距离；以及根据距离判断待识别虹膜与注册虹膜是否来自同一只眼睛。