通过虹膜辨识对个体进行识别和/或认证的方法技术

本发明专利技术涉及用于对个体进行识别和/或认证的方法，包括以下步骤，这些步骤是通过下述系统来执行的，该系统包括存储参考虹膜的至少一个二进制代码和关联参考掩模的二进制代码的存储设备，上述步骤包括：获取个体的眼睛图像(101)；将所获取的眼睛图像分割以将包含虹膜纹理的区域隔离并且确定关联掩模(102)；将所述包含虹膜纹理的区域以及所述掩模划分成N2个同心环(103)；将笛卡尔坐标的所述包含虹膜纹理的区域以及所述掩模标准化成极坐标(104)；通过将Gabor滤波器F应用到每个环的P个位置中的每个位置来确定尺寸等于N2*P*F的二进制虹膜代码IC和关联的二进制掩模代码IM(105)；将所获取的图像的虹膜的至少一个环与参考虹膜的环进行匹配，以使得所获取的图像与参考图像之间的匹配距离(HDViterbi)最小化，所述匹配距离是通过计算所匹配的所获取的图像虹膜的所述环中的每个环与对应于它的所述参考虹膜的环之间的距离(Dist)之和来从确定并存储的参考虹膜代码和关联掩模代码获得的(106)；计算最小化匹配距离(107)，如果所述最小化匹配距离小于预定阈值，则识别和/或认证所述个体(108)。

Method for identifying and / or authentication of individuals by iris recognition

The invention relates to a method for identifying and / or certification of individuals, including the following steps, these steps are performed by the system, the storage device at least one binary code binary code and associated reference mask which includes memory reference iris, the method comprises the following steps: acquiring images of individuals (101 eyes); eye image can be obtained by segmentation of regional isolation will contain the iris texture and determine the correlation mask (102); the included iris texture region and the mask is divided into N2 concentric rings (103); Descartes coordinates the contained iris texture region and the mask the standard model into polar coordinates (104); the Gabor F filter is applied to each position of each ring of the P position to determine the two system size is equal to the binary iris code IC and N2*P*F's Association Mask code IM (105); matching the acquired image of the iris ring and at least one reference iris ring, the distance between the image and the reference image so as to obtain the minimum (HDViterbi), the matching distance is between the reference iris image obtained by calculating the iris the matching of the ring in each ring corresponding to the ring distance (Dist) reference iris code and associated and from the determined and stored mask code obtained (106); minimum matching distance calculation (107), if the minimum matching distance is less than a predetermined threshold. The recognition and / or authentication of the individual (108).

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及改进的通过虹膜辨识的生物识别或认证方法。
技术介绍
为了将个体虹膜与参考数据库中存储的虹膜数据进行比较，必须以数字方式对该个体虹膜进行表征。通常对此所使用的处理是由Daugman(US5291560)公开的方法。如图1所示，该处理提供待分析的眼睛图像，该图像被分割以隔离出对应于个体虹膜的图像部分。为了将该图像部分与参考虹膜数据进行比较，可以将待分析的虹膜区域切割成一定数量的有角度的区域，然后径向地切割成一定数量的环，如图2所示。为了有效地比较待分析的虹膜与参考虹膜而不考虑取决于激发条件的变量扩张(variable dilation)，可以将待分析的虹膜图像标准化成固定尺寸的矩形图像的形式，从而将起源的图像的笛卡尔坐标变换成极坐标，如图3a到图3c所示。为了将该标准化图像变换成二进制代码(称为虹膜代码)，可以将诸如Gabor滤波之类的滤波应用到该图像的各个区域，例如应用到与环和角扇区的交叉点对应的每个区域。可以根据在每个区域上进行滤波后的结果的符号来将二进制值0或1分配给该区域。然后，可以很容易地将这样的二进制代码与数据库中存储的一个或更多个二进制参考代码逐位进行比较，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于对个体(1)进行识别和/或认证的方法，包括下述步骤，所述步骤是通过用于对个体进行识别和/或认证的系统(100)来执行的，所述用于对个体进行识别和/或认证的系统包括存储设备(3)，所述存储设备(3)存储：从参考虹膜图像获得的、被划分成第一预定数目N1个同心环的参考虹膜的至少一个二进制代码，以及对其中已经检测出眼睑、睫毛、反射或其它噪声源的所述参考虹膜的区域进行识别的关联参考掩模的二进制代码：‑获取待识别和/或待认证的个体的眼睛图像(101)，‑将所获取的眼睛图像分割以将包含虹膜纹理的区域隔离并且确定关联掩模(102)，‑将所述包含虹膜纹理的区域以及所述掩模划分成第二数目N2个同心环(10...

【技术特征摘要】
2015.06.15 FR 15554401.一种用于对个体(1)进行识别和/或认证的方法，包括下述步骤，所述步骤是通过用于对个体进行识别和/或认证的系统(100)来执行的，所述用于对个体进行识别和/或认证的系统包括存储设备(3)，所述存储设备(3)存储：从参考虹膜图像获得的、被划分成第一预定数目N1个同心环的参考虹膜的至少一个二进制代码，以及对其中已经检测出眼睑、睫毛、反射或其它噪声源的所述参考虹膜的区域进行识别的关联参考掩模的二进制代码：-获取待识别和/或待认证的个体的眼睛图像(101)，-将所获取的眼睛图像分割以将包含虹膜纹理的区域隔离并且确定关联掩模(102)，-将所述包含虹膜纹理的区域以及所述掩模划分成第二数目N2个同心环(103)，-将笛卡尔坐标的所述包含虹膜纹理的区域以及所述掩模标准化成极坐标(104)，-通过将第三预定数目的Gabor滤波器F应用到每个环的第四预定数目P个位置中的每个位置，来确定尺寸等于N2*P*F的二进制虹膜代码IC和尺寸等于N2*P*F的二进制掩模代码IM，其中，所述二进制虹膜代码IC对包含经标准化的虹膜的纹理的所述区域进行编码，所述二进制掩模代码IM对所述关联掩模进行编码(105)，-将所获取的图像的虹膜的至少一个环与所述参考虹膜之一的环进行匹配，以使得所获取的图像与所述参考图像之间的匹配距离(HDViterbi)最小化，所述匹配距离是通过计算所匹配的所获取的图像虹膜的所述环中的每个环与所述参考虹膜的对应于该环的环之间的距离(Dist)之和来从所确定并存储的参考虹膜代码和所述关联掩模代码中获得的(106)，-计算所述最小化匹配距离(107)，-如果所述最小化匹配距离小于预定阈值，则识别和/或认证所述个体(108)。2.根据前述权利要求所述的识别和/或认证方法，其中，所述匹配步骤(106)实施维特比算法。3.根据前述权利要求所述的识别和/或认证方法，其中，所述匹配步骤(106)包括：-计算尺寸为N1*N2的比较矩阵M(1061)，所述比较矩阵的每个系数M(i,j)借助于所确定的参考虹膜代码和所述关联掩模代码对存储的所述参考虹膜的第i个环与所获取的图像的虹膜的第j个环之间的比较结果进行编码，-构建维特比网格(1062)，其中所述参考虹膜的环i与所获取的图像的虹膜的环j的每次匹配的代价为：对于i＝1，Cost(i,j)＝Prob(i,j)*M(i,j)对于任何i＞1∶Cost(i,j)＝Prob(i,j)*M(i,j)+minL＝li:ls and k＝kmin：kmax(ProbT((i,j),(i-L,j+k))*Cost(i-L,j+k))其中：li、ls、kmin、kmax为预定的相关整数，其中li≥1且0<j+k≤N2，Prob(i,j)为所述参考虹膜的第i个环与所获取的图像的虹膜的第j个环的预定匹配概率，ProbT((i,j),(p,q))为将所述参考虹膜的第i个环与所获取的图像的虹膜的第j个环的匹配考虑在内的所述参考虹膜的第p个环与所获取的图像的虹膜的第q个环的预定匹配概率，-确定所述维特比网格中的路径(1063)，包括：将所述参考虹膜的第M个环与所获取的图像的虹膜的第Path(M)个环进行匹配，其中Path(M)为在j上使(Cost(M,j))最小化时的索引，属于[1；N2]，其中M为小于或者等于所述第一预定数目N1的整数，根据已经与索引Path(D)的所获取的图像的虹膜的环相匹配的索引D的所述参考虹膜的环，将索引M’的所述参考虹膜的至少一个其它环与索引Path(M’)的所获取的图像的虹膜的环进行匹配，其中M’<M，其中M’＝D-Z(D,Path(D),1)并且Path(M’)＝Path(D)+Z(D,Path(D),2)，所述函数Z是根据R中的R3来定义的使得Z(i,j,1)和Z(i,j,2)分别为使函数ProbT((i,j),(i-L,j+k))*Cost(i-L,j+k)最小化的整数L∈[li,ls]和k∈[kmin,kmax]。4.根据前述权利要求所述的识别和/或认证方法，其中，借助于下述公式来进行所述最小化匹配距离的计算(107)， HD V i t e r b i = MIN t = - T : T Σ i = 1 N D i s t ( i , P a t h ( i ) , t ) 1 + Σ i = 1 N M a s k ( ...

【专利技术属性】
技术研发人员：埃米内·克里兴，皮埃尔·加康，S·根特里克，
申请(专利权)人：摩福公司，
类型：发明
国别省市：法国;FR