[发明专利]虹膜识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种虹膜识别方法，包括：

根据目标虹膜图像，生成第一图像金字塔；

根据所述第一图像金字塔和预先训练的眼角检测模型，确定第一眼角区域图像和第二眼角区域图像；

根据所述第一眼角区域图像、所述第二眼角区域图像和预先训练的关键点检测模型，确定旋转角度；

根据所述旋转角度，对所述目标虹膜图像进行虹膜图像展开，得到虹膜展开图像；

根据所述虹膜展开图像，进行虹膜识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据目标虹膜图像，生成第一图像金字塔，包括：

采用固定步长，对所述目标虹膜图像进行采样，以生成所述第一图像金字塔。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述眼角检测模型通过以下步骤训练得到：

根据目标训练样本集合和初始分类模型，执行以下训练步骤：

将目标训练样本集合中的目标训练样本输入至初始分类模型，以生成训练结果集合、训练精度信息和候选分类模型；

将所述候选分类模型作为目标分类模型，加入目标分类模型集合；

响应于确定训练精度信息未满足第一训练结束条件，和目标分类模型集合中的目标分类模型的数量未满足第二训练结束条件，从目标训练样本集合筛选满足筛选条件的目标训练样本作为候选训练样本，得到候选训练样本集合，将候选训练样本集合作为目标训练样本集合再次执行所述训练步骤，其中，所述筛选条件为目标训练样本对应的训练结果表征分类错误。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定训练精度信息满足所述第一训练结束条件，或目标分类模型集合中的目标分类模型的数量满足所述第二训练结束条件，将目标分类模型集合中的目标分类模型进行级联，以生成所述眼角检测模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，目标训练样本集合通过以下步骤生成：

采用固定步长，对初始虹膜图像进行采样，以生成第二图像金字塔；

对所述第二图像金字塔中的每层图像进行切分，以生成子图像，得到子图像序列；

确定所述子图像序列中的每个子图像与所述初始虹膜图像中预先标注的感兴趣区域之间的重合度，以生成所述子图像对应的类别标签，得到类别标签序列；

将所述子图像序列中的每个子图像和所述子图像对应的类别标签，确定为目标训练样本，得到目标训练样本集合。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一眼角区域图像、所述第二眼角区域图像和预先训练的关键点检测模型，确定旋转角度，包括：

分别将所述第一眼角区域图像和所述第二眼角区域图像，输入所述预先训练的关键点检测模型，以生成第一眼角位置信息和第二眼角位置信息；

根据所述第一眼角位置信息和所述第二眼角位置信息，确定所述旋转角度。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述旋转角度，对所述目标虹膜图像进行虹膜图像展开，得到虹膜展开图像，包括：

对所述目标虹膜图像进行内外圆分割，以确定目标区域图像，其中，所述目标区域图像是所述目标虹膜图像包含的虹膜所在区域对应的图像；

根据所述旋转角度，对所述目标区域图像进行图像展开，以生成所述虹膜展开图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述虹膜展开图像，进行虹膜识别，包括：

对所述虹膜展开图像进行特征提取，以生成虹膜特征信息；

根据所述虹膜特征信息，进行虹膜识别。