用于生物特征验证的方法和系统技术方案

本申请案涉及用于生物特征验证的纹理特征的方法和系统。本说明书描述与基于眼睛的图像的生物特征验证有关的技术。一般来说，本说明书中所描述的标的物的一个方面可体现于方法中，所述方法包含获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区。所述图像区中的每一者可包含所述眼睛的眼白的相应部分的视图。所述方法可进一步包含将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符。所述若干相异过滤器可包含卷积过滤器，所述卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统。可基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。

【技术实现步骤摘要】
分案申请的相关信息本案是分案申请。该分案的母案是申请日为2013年7月2日、申请号为201310276024.5、专利技术名称为“用于生物特征验证的纹理特征的方法和系统”的专利技术专利申请案。
本专利技术涉及基于眼睛的图像的生物特征验证。
技术介绍
常常需要将对房产或资源的进入限于特定个体。生物特征识别系统可用以验证个体的身份以准许或不允许进入资源。举例来说，虹膜扫描仪可由生物特征安全系统使用以基于个体的虹膜中的独特结构来识别个体。
技术实现思路
本说明书描述与基于眼睛的图像的生物特征验证有关的技术。一般来说，本说明书中所描述的标的物的一个方面可体现于一方法中，所述方法包含获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区，其中所述图像区中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图。所述方法可进一步包含将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符。所述若干相异过滤器可包含多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统。所述方法可进一步包含基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。一般来说，本说明书中所描述的标的物的一个方面可体现于一系统中，所述系统包含经配置以获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区的模块，其中所述图像区<br>中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图。所述系统可进一步包含用于将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符的构件。所述若干相异过滤器可包含多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统。所述系统可进一步包含经配置以基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数的模块。一般来说，本说明书中所描述的标的物的一个方面可体现于一系统中，所述系统包含数据处理设备和耦合到所述数据处理设备的存储器。所述存储器上存储有指令，所述指令在由所述数据处理设备执行时致使所述数据处理设备执行包含获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区的操作，其中所述图像区中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图。所述操作可进一步包含将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符。所述若干相异过滤器可包含多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统。所述操作可进一步包含基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。一般来说，本说明书中所描述的标的物的一个方面可体现于一非暂时性计算机可读媒体中，所述非暂时性计算机可读媒体存储软件，所述软件包含可由处理装置执行的指令，所述指令在执行之后随即致使处理装置执行包含获得来自眼睛的第一图像的一个或一个以上图像区的操作，其中所述图像区中的每一者包含在所述眼睛的角膜缘边界外部的眼睛的脉管系统的相应部分的视图。所述操作可进一步包含将若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符。所述若干相异过滤器可包含多个卷积过滤器，所述多个卷积过滤器各自经配置以描述眼睛脉管系统的一个或一个以上方面，且组合起来描述特征空间中的可见眼睛脉管系统。所述操作可进一步包含基于所述所产生的描述符且基于与眼睛脉管系统的第二图像相关联的一个或一个以上描述符确定匹配分数。这些以及其它实施例可各自任选地包含以下特征中的一者或一者以上。可通过基于图像数据元素在图像区中的一者或一者以上中的共存统计的所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。可通过基于图像数据元素在图像区中的一者或一者以上中的信息理论统计的所产生描述符中的一些来描述所述可见眼睛脉管系统。可通过基于图像数据元素的一个或一个以上非卷积统计导数的所产生描述符中的一些来局部地或全局地描述所述可见眼睛脉管系统。所述卷积过滤器中的一者可为伽柏过滤器。所述卷积过滤器中的一者可为小波变换。所述若干过滤器中的一者可为非线性过滤器。所述非线性过滤器可为受训练神经网络。将所述若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符可包含组合所述过滤器中的一者或一者以上的相应输出。将所述若干相异过滤器应用到所述图像区中的每一者以产生所述区的多个相应描述符可包含计算所述过滤器中的一者或一者以上的输出的相应量值。确定匹配分数可包含：将所述区中的每一者的所述相应描述符组合成所述区的相应向量；对于所述第一图像的所述区中的一者或一者以上，比较所述区的所述相应向量与从第二图像的对应区的描述符导出的向量，以产生相应类似性分数；以及至少基于所述所产生的类似性分数确定所述匹配分数。可确定所述匹配分数是否超过一值，其中所述值是至少基于从敏感性分析产生的三维接收器操作曲线的邻域中的稳健阈值。所述图像数据元素可为体元、像素、射线或红、绿或蓝通道值中的一者。图像区可包含一个或一个以上连续或不连续图像数据元素。获得所述一个或一个以上图像区可包含平铺一区以获得较小区。可实施本专利技术的特定实施例以不实现以下优势中的任一者、实现以下优势中的一者或一者以上。一些实施方案可通过可靠地验证个体来提供安全性。与基于细节检测的系统相比，一些实施方案可减小验证系统的噪声敏感性。一些实施方案可促进对用于验证的登记简档的有效存储和检索。本专利技术的一个或一个以上实施例的细节陈述于附图及以下描述中。从描述、图式和权利要求书将明白本专利技术的其它特征、方面和优势。附图说明图1是人眼的解剖结构的图。图2是包含展示眼睛的眼白的脉管系统的部分的实例图像的图。图3是经分段以进行分析的实例图像的图。图4是经配置以至少部分基于眼睛的眼白的一个或一个以上图像来验证个体的实例安全系统的框图。图5是实例在线环境的框图。图6是用于基于眼睛的眼白的一个或一个以上图像验证个体的实例过程的流程图。图7是用于确定眼睛的一个或一个以上图像的匹配分数的实例过程的流程图。图8A到8B是用于确定眼睛的一个或一个以上图像的匹配分数的实例过程的流程图。图9展示可用以实施此处所描述的技术的计算机装置和移动计算机装置的实例。具体实施方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种由计算机实施的方法，其包括：获得眼睛的第一图像的一个或多个第一图像区，其中所述第一图像区中的每一者包含在所述眼睛的脉管系统的相应部分的视图；使用训练算法和从应用于眼睛图像的过滤器导出的描述符训练分类器；基于从所述分类器的敏感性分析产生的接收器操作特性曲线的错误拒绝点或错误接受点确定被训练的分类器的置信度阈值；以及直到分数超过所述置信度阈值，逐渐地增加过滤器分辨率，且按照以下步骤基于所述过滤器分辨率计算所述分数：将具有所述过滤器分辨率的多个过滤器应用于所述第一图像区以产生过滤器输出；从所述过滤器输出导出多个第一描述符；界定从眼睛的第二图像的第二图像区导出的多个第二描述符，所述第二图像区包括与针对所述多个第一描述符中的对应描述符的所述第一图像区共同注册的区域；以及将所述第一描述符和至少所述第二描述符的子集作为输入提供至所述分类器并将所述分类器的输出获取为所述分数。

【技术特征摘要】
2012.08.10 US 13/572,1881.一种由计算机实施的方法，其包括：
获得眼睛的第一图像的一个或多个第一图像区，其中所述第一图像区中的每一者
包含在所述眼睛的脉管系统的相应部分的视图；
使用训练算法和从应用于眼睛图像的过滤器导出的描述符训练分类器；
基于从所述分类器的敏感性分析产生的接收器操作特性曲线的错误拒绝点或错
误接受点确定被训练的分类器的置信度阈值；以及
直到分数超过所述置信度阈值，逐渐地增加过滤器分辨率，且按照以下步骤基于
所述过滤器分辨率计算所述分数：
将具有所述过滤器分辨率的多个过滤器应用于所述第一图像区以产生过滤器
输出；
从所述过滤器输出导出多个第一描述符；
界定从眼睛的第二图像的第二图像区导出的多个第二描述符，所述第二图像
区包括与针对所述多个第一描述符中的对应描述符的所述第一图像区共同注册的
区域；以及
将所述第一描述符和至少所述第二描述符的子集作为输入提供至所述分类器
并将所述分类器的输出获取为所述分数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中应用所述多个过滤器包括用所述第一图像区来卷
积所述过滤器以产生所述过滤器输出。
3.根据权利要求2所述的方法，其中用所述第一图像区来卷积所述过滤器包括将所述
第一图像区的频域表示与所述过滤器的核相乘且接着将结果变换到空间域来产生
所述过滤器输出。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述过滤器为伽柏过滤器。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述过滤器中的每一者具有不同的定向。
6.根据权利要求1所述的方法，其中特定第一描述符为所述过滤器输出的一部分的图

\t像数据元素的平均或中值量值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中特定第一描述符为所述过滤器输出的一部分的图
像数据元素的平均或中值相位。
8.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述第一描述符和所述至少所述第二描述符
的子集之间的距离计算所述分数。
9.根据权利要求8所述的方法，其中所述距离为欧几里德距离、相关系数、改进豪斯
多夫距离、马氏距离、布雷格曼发散、余弦相似度、库尔贝克-莱布勒距离或延森-
香农发散。
10.一种系统，其包括：
被编程以执行包括以下操作的数据处理设备：
获得眼睛的第一图像的一个或多个第一图像区，其中所述第一图像区中的每
一者包含在所述眼睛的脉管系统的相应部分的视图；
使用训练算法和从应用于眼睛图像的过滤器导出的描述符训练分类器；
基于从所述分类器的敏感性分析产生的接收器操作特性曲线的错误拒绝点或
错误接受点确定被训练的分类器的置信度阈值；
直到分数超过所述置信度阈值，逐渐地增加过滤器分辨率，且按照以下步骤
基于所述过滤器分辨率计算所述分数：
将具有所述过滤器分辨率的多个过滤器应用于所述第一图像区以产生过滤
器输出；
从所述过滤器输出导出多个第一描述符；
界定从眼睛的第二图像的第二图像区导出的多个第二描述符，所述第二图
像区包括与针对所述多个第一描述符中的对应描述符的所述第一图像区共同注册
的区域；以及
将所述第一描述符和至少所述第二描述符的子集作为输入提供至所述分类
器并将所述分类器的输出获取为所述分数。
11.根据权利要求10所述的系统，其中应用所述多个过滤器包括用所述第一图像区来

【专利技术属性】
技术研发人员：雷扎·德拉克沙尼，维卡斯·格特木库拉，凯茜·休利特，
申请(专利权)人：眼验有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国;US