一种应用于虹膜识别的编码方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种应用于虹膜识别的编码方法，包括：步骤1：加载物体的眼睛图片，获取虹膜图像；步骤2：对所述虹膜图像进行分割，根据具体需求提取出需要处理的区域得到待处理图像；步骤3：对待处理图像进行标准的二维傅里叶变换，使待处理图像从空间域转换为频率域，得到待处理数据；步骤4：加载最优参数集，基于最优参数集对待处理数据进行滤波操作，得到相位信号和幅值信号；步骤5：将相位信号和幅值信号进行编码为计算机数据结构，得到对应的生物编码。本发明专利技术增加分类器的置信水平从而提高匹配过程的稳定性；利用一个二值分类器来判断两个编码是否源于相同的人眼，该二值分类器从离线的相位编码得到多级置信值。

【技术实现步骤摘要】
一种应用于虹膜识别的编码方法及系统
本专利技术涉及一种应用于虹膜识别的编码方法及系统，属于生物识别

技术介绍
生物识别是用生物特征识别个人身份的一种技术。生物特征包括指纹、手形、视网膜、虹膜、脸等形体特征以及签名、声音、步态、击键等行为特征。在这些生物特征中，虹膜识别是最有发展潜力的技术之一。由于其精确、稳定、可靠、安全的独特性，预计到2020年，虹膜识别将成为最常用的身份识别技术。虹膜是位于角膜和晶状体之间的薄薄的一圈括约肌，它有多层结构：最底下的是含有很多色素细胞的上皮层；位于上皮层上部的是含有血管，色素细胞核肌肉的基质层，基质色素的密度决定了虹膜的颜色；外部可见的虹膜有两个不同的区域：外部睫状区和内部瞳孔区，这两个区域通常颜色不同，并且被睫状区分开，显现出纹理图案。每个人的虹膜纹理都是不同的。自1985年以来，基于个体虹膜生物特征的身份识别技术和方法相继在不同的文献中被报道(1992年DAUGMA；1997年WILDES；2002年HUANG，LUO等；2002年MA等)，这些技术和方法的主要区别在于：图像预处理和图像增强算法；图像中感兴趣区域的分割算法；特征定义及其提取过程；特征编码算法；匹配方法；识别过程大体上分为以下几个过程：首先，获取人眼图像。然后分离出人眼，再用复杂的图像处理算法定位出虹膜的内外边界。另外，采用去噪算法去除图像中的眼睑、眼睫毛和反光点，从而去除其对编码分析的影响。一旦虹膜被定位分割出来，就用数学算法对其进行编码，该编码保存了虹膜独特的特性。虽然在不同的时间和不同的条件下，任何两幅图像都不会完全相同，该算法能验证出这两幅虹膜图像是否属于同一个人。在这些步骤中，虹膜的编码与匹配时虹膜识别中重要的一步，编码是指将输入图像的虹膜纹理特征用计算的方式合适的表示出来，这样计算机才能对虹膜进行对比匹配操作。到目前为止，已公开的算法中，最有效的是Daugman在1992年提出的算法，在该算法中，他将Gabor滤波器的相位输出作为比较的特征，用异或算子(XOR)和哈明距离(HammingDistance)来判定两个表征是否为同一个眼睛，这是现今大部分商用虹膜识别所采用的方法。然后Daugman的算法(我们称之为经典算法)有一个缺点是将特征看作相互独立，从而在特征比对过程中，不考虑邻域特征的影响。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种对幅值和相位都进行编码，可以增加分类器的置信水平从而提高匹配过程的稳定性的应用于虹膜识别的编码方法及系统。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种应用于虹膜识别的编码方法，具体包括以下步骤：步骤1：加载物体的眼睛图片，获取虹膜图像；步骤2：对所述虹膜图像进行分割，根据具体需求提取出需要处理的区域得到待处理图像；步骤3：对待处理图像进行标准的二维傅里叶变换，使待处理图像从空间域转换为频率域，得到待处理数据；步骤4：加载最优参数集，基于最优参数集对待处理数据进行滤波操作，得到相位信号和幅值信号；步骤5：将相位信号和幅值信号进行编码为计算机数据结构，得到对应的生物编码。本专利技术的有益效果是：本专利技术对log-Gabor滤波器滤波器输出的幅值和相位都进行了编码，这可以增加分类器的置信水平从而提高匹配过程的稳定性。利用一个二值分类器来判断两个编码是否源于相同的人眼，该二值分类器从离线的相位编码得到多级置信值。每次对两个编码进行匹配时，根据它们的幅值元素，我们从置信值集中选择一个最适合的值，本算法对不同的编码对匹配时会自调整，使得分类的性能更好。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述步骤2中得到待处理图像后，对待处理图像进行坐标变换。采用上述进一步方案的有益效果是，坐标变换能简化处理过程，不需要每次都计算三角函数就能读出所需的像素值。进一步，所述步骤4中的最优参数集的获取方法包括以下步骤：步骤a：下载ground-truth的表征集，提取得到ground-truth的表征集中的所有编码；步骤b：对所有编码进行傅里叶变换得到滤波器的参数集；步骤c：对滤波器的参数集进行在预设取值中随机取值，得到新参数集；步骤d:用新参数集对ground-truth的表征集中的所有编码执行log-Gabor变换得到新编码；步骤e：将新编码一一进行(N:N)比对，统计新参数集下匹配阶段的性能，并得到对应新参数集的分类错误率；步骤f：判断参数集的预设取值是否还有未进行取值的，如果是，执行步骤c；否则，执行步骤g；步骤g：从所有新参数集中选出分类错误率最低的最优参数集；步骤h：根据最优参数集得到对应的置信水平集，结束。采用上述进一步方案的有益效果是，(N:N)比对是将所有编码的各种性能全部进行互相比对(比如说足球比赛，每一支队伍都要和所有其他队伍进行对决)，N:N比对能够得到最全面的信息集。进一步，所述参数集包括频率、带宽和方向，所述频率、带宽和方向分别具有至少一个预设取值；所述对参数集进行初始化是指频率、带宽和方向随机分别从其预设取值中的选取一个值。进一步，所述频率的预设取值共8个，分别为1/16、2/16、3/16、4/16、5/16、6/16、7/16和8/16；所述带宽的预设取值共26个，分别为0.75、0.8、0.85、0.9、0.95、1.0、1.05、1.1、1.15、1.2、1.25、1.3、1.35、1.4、1.45、1.5、1.55、1.6、1.65、1.7、1.75、1.8、1.85、1.9、1.95和2.0；所述方向的预设取值共9个，分别为1、22.5、45、67.5、90、112.5、135、157.5和180。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种应用于虹膜识别的编码系统，包括加载模块、分割模块、变换模块、加载最优模块和编码模块；所述加载模块用于加载物体的眼睛图片，获取虹膜图像；所述分割模块用于对所述虹膜图像进行分割，根据具体需求提取出需要处理的区域得到待处理图像；所述变换模块用于对待处理图像进行标准的二维傅里叶变换，使待处理图像从空间域转换为频率域，得到待处理数据；所述加载最优模块用于加载最优参数集，基于最优参数集对待处理数据进行滤波操作，得到相位信号和幅值信号；所述编码模块将相位信号和幅值信号进行编码为计算机数据结构，得到对应的生物编码。本专利技术的有益效果是：本专利技术对log-Gabor滤波器滤波器输出的幅值和相位都进行了编码，这可以增加分类器的置信水平从而提高匹配过程的稳定性。利用一个二值分类器来判断两个编码是否源于相同的人眼，该二值分类器从离线的相位编码得到多级置信值。每次对两个编码进行匹配时，根据它们的幅值元素，我们从置信值集中选择一个最适合的值，本算法对不同的编码对匹配时会自调整，使得分类的性能更好。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述分割模块中得到待处理图像后，对待处理图像进行坐标变换。采用上述进一步方案的有益效果是，坐标变换能简化处理过程，不需要每次都计算三角函数就能读出所需的像素值。进一步，所述加载模块中加载的最优参数集的获取系统包括编码获取模块、傅里叶变换模块、随机取值模块、log-Gabor变换模块、比对模块、最优选择模块和置信水平模块；所述编码获取模块用于下载ground-tr本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于虹膜识别的编码方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：加载物体的眼睛图片，获取虹膜图像；步骤2：对所述虹膜图像进行分割，根据具体需求提取出需要处理的区域得到待处理图像；步骤3：对待处理图像进行标准的二维傅里叶变换，使待处理图像从空间域转换为频率域，得到待处理数据；步骤4：加载最优参数集，基于最优参数集对待处理数据进行滤波操作，得到相位信号和幅值信号；步骤5：将相位信号和幅值信号进行编码为计算机数据结构，得到对应的生物编码。

【技术特征摘要】
1.一种应用于虹膜识别的编码方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：加载物体的眼睛图片，获取虹膜图像；步骤2：对所述虹膜图像进行分割，根据具体需求提取出需要处理的区域得到待处理图像；步骤3：对待处理图像进行标准的二维傅里叶变换，使待处理图像从空间域转换为频率域，得到待处理数据；步骤4：加载最优参数集，基于最优参数集对待处理数据进行滤波操作，得到相位信号和幅值信号；其中加载最优参数包括，步骤4a：下载ground-truth的表征集，提取得到ground-truth的表征集中的所有编码；步骤4b：对所有编码进行傅里叶变换得到滤波器的参数集；步骤4c：对滤波器的参数集进行在预设取值中随机取值，得到新参数集；步骤4d:用新参数集对ground-truth的表征集中的所有编码执行log-Gabor变换得到新编码；步骤4e：将新编码一一进行比对，统计新参数集下匹配阶段的性能，并得到对应新参数集的分类错误率；步骤4f：判断参数集的预设取值是否还有未进行取值的，如果是，执行步骤4c；否则，执行步骤4g；步骤4g：从所有新参数集中选出分类错误率最低的最优参数集；步骤4h：根据最优参数集得到对应的置信水平集，结束；步骤5：将相位信号和幅值信号进行编码为计算机数据结构，得到对应的生物编码。2.根据权利要求1所述的一种应用于虹膜识别的编码方法，其特征在于，所述步骤2中得到待处理图像后，对待处理图像进行坐标变换。3.根据权利要求1或2所述的一种应用于虹膜识别的编码方法，其特征在于，所述参数集包括频率、带宽和方向，所述频率、带宽和方向分别具有至少一个预设取值；所述对参数集进行初始化是指频率、带宽和方向随机分别从其预设取值中的选取一个值。4.根据权利要求3所述的一种应用于虹膜识别的编码方法，其特征在于，所述频率的预设取值共8个，分别为1/16、2/16、3/16、4/16、5/16、6/16、7/16和8/16；所述带宽的预设取值共26个，分别为0.75、0.8、0.85、0.9、0.95、1.0、1.05、1.1、1.15、1.2、1.25、1.3、1.35、1.4、1.45、1.5、1.55、1.6、1.65、1.7、1.75、1.8、1.85、1.9、1.95和2.0；所述方向的预设取值共9个，分别为1、22.5、45、67.5、90、112.5、135、157.5和180。5.一种应用于虹膜识别的编码系统，包括加载模块、分割模块、变换模块、加载最优模块和编码模块；所述加载模块用于加载物体的眼睛...

【专利技术属性】
技术研发人员：托马斯费尔兰德斯，易开军，高俊雄，
申请(专利权)人：武汉虹识技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42