通过睫毛分析对人进行鉴别的方法技术

本发明专利技术涉及利用能够获取人的睫毛（１０２，１０４）图像的采集装置（２０２）来对该人进行鉴别的鉴别方法，当该人面对所述采集装置（２０２）时，该方法包括：该人的至少一只眼睛的睫毛（１０２，１０４）图像的获取步骤；将获取图像的睫毛（１０２，１０４）的特征与数据库（２０６）中的睫毛图像的相应特征进行比较的步骤；和根据所述比较步骤的结果来判定该人身份的步骤。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】MJ走毛分析对AiS行鉴别的方法 本专利技术涉及对人进行鉴别的方法，对人进行鉴别的组合方法以及实施这些方法的采集^a。本专利技术用于生物识别领域，主要适用于通过睫毛分析进行鉴 别的领域。通过生物识别进行鉴别用于保护例如建筑物或机器，或是用于获得授权，例如身份证发放、交付养老金等等。这种技术可以免于使用密码或卡进行存 取，卡有可能被盗或被伪造。由于两个人几乎不可能拥有两种相同的生物特性， 所以这种技术的应用可以加强安全性。已知一种通过分析人的虹膜来对人进行鉴别的方法，该方法在于将虹膜图 像转换成模型，将该模型与存储在数据库中的参考模型进行比较。转换来的模 型通过一种算法从虹膜图像中产生，该模型包括虹膜图像的所有特征信息，例 如对于虹膜图像来讲，这些模型对于每一个人来讲都是唯一的。鉴别方法的开始步骤是利用一个获取图像的传感器来获取虹膜图像的步 骤。该方法接下来的步骤是将获取的图像转换成模型的步骤，然后是将该模型 与数据库中的参考模型进行比较的步骤，以及根据比较步骤来判定该人身份的 步骤。该方法要求所获取的图像非常清晰，如果图像不够清晰，尽管该人应当是 同一人，但也有可能会拒绝该人。也可能会出现以下情况需要进行鉴别的人 没有适当调节其眼睛的朝向，因而也就没有适当调节其虹膜相对于图像获取传 感器的方向。本专利技术的目的之一就是提供一种克服了现有技术中缺陷的对人进行鉴别的 方法，这种方法尤其可以免于调节该人的眼睛相对于图像获取传感器的位置。为此，提出的这种方法在于用一个能获取一个人睫毛图像的采集装置对该 AiS行鉴别，当该人面对所述采集體时，该方纟跑括该人的至少一只眼睛的睫毛图像的获取步骤；将获取图像的睫毛特征与数据库中的睫毛图像的相应特征进行比较的步骤；根据所述比较步骤的结果判定该人身份的步骤。根据一个具体的实施方式，所述特征包括睫毛沿眼睑的根部位置的样子。 根据一个具体的实施方式，所述特征包括睫毛密度。 根据一个具体的实施方式，所述特征包括睫毛密度的变化。 根据一个具体的实施方式，所述特征包括睫毛的颜色。该方法在获取步骤和比较步骤之间最好包括用曲线建立图像的睫毛模型， 所述特征包括这些曲线。本专利技术还提出一种用能获取人的睫毛图像和该人的虹膜图像的釆集装置对 该AiS行鉴另啲组合方法，当该人面对所述采集装置时，该方纟跑括该人的至少一只眼睛的睫毛图像的获取步骤；获取该人的虹膜图像的步骤；将获取的睫毛图像的睫毛特征与数据库中的睫毛图像的相应特征进行比较 的第一比较步骤；将获取的虹膜图像转换成其模型的步骤；将所述模型与数据库中的参考模型进行比较的第二比较步骤；根据所述第一比较步骤的结果和第二比较步骤的结果的组合判定该人身份AA !卜7T抑H'、J步魂。根据一个具体的实施方式，所述第一 比较步骤的结果和第二比较步骤的结 果的组合根据至少一个有效标准值变化。根据一个具体的实施方式，有效标准表示睫毛图像的清晰度和虹膜图像的 清晰度的比较。本专利技术还提出一种用于实施上述任何一种变型的鉴别方法的采集装置，该 采集装置包括用于获取该AI是毛图像的采集设备；用于将获取图像的睫毛特征与数据库中的睫毛图像的相应特征进行比较的比较设备；和用于根据比较设，供的信息来判定该人身份的判定设备。 本专利技术还提出一种用于实施上述任何一种变型的组合鉴别方法的组合采集 装置，该组合采集装置包括用于获取该Ai走毛图像的采集设备；用于获取该人虹膜图像的采集设备； 用于将虹膜图像转换成模型的转换设备；用于将获取图像的睫毛特征与数据库中的睫毛图像的相应特征进行比较的第一比较设备；用于将所述模型与麵库中的参考模型比较的第二比较设备；禾口用于根据第一比较设备提供的信息和第二比较设^il供的信息的组合判定该人身份的判定设备。通过阅读下面对实施例的描述将会更清楚地理解本专利技术的上述特征及其他 特征，所述描述是结合附图进行的，其中附图说明图1表示其睫毛应当被识另啲眼睛；图2表示本专利技术的采集装置；和图3表示本专利技术的鉴别方法的算法。图1 ，一个人的一只眼睛100，眼睛包括虹膜106，下睫毛104和上睫毛102.一个人的睫毛102， 104与另一个人的睫毛102， 104是不同的。因此一个 人的睫毛102， 104就是某些显著特征的携带者，这^f寺征使得可以根据这些睫 毛102， 104的图像将一个人的睫毛102， 104与另一个人的睫毛区分开。图3表示利用能够获取人的睫毛102， 104图像的采集装置5W该Ait行鉴 别的方法300的算法，因此，当该人面对所述采集装置时，该鉴别方法300包 括该人睫毛102， 104图像的获取步骤302;将获取的睫毛102， 104图像的睫毛102， 104特征与数据库中的睫毛图像 的相应特征进行比较的步骤304;根据所述比较步骤的结果判定该人身份的步骤306。与现有技术中基于虹膜106的分析进行鉴别的方法不同，只对睫毛102， 104 图像进行分析可以不考虑虹膜106的位置。事实上，即使需要鉴别的人没有正 确地调整好其虹膜的位置，其头部以及其睫毛总是正确地处 集装置的 ， 例如有能够使头部正确定位的定位设备。此外，在人的一生中，睫毛102， 104是变化的要素，这与指印或虹膜106 的标记不同，这些标记是不变的。因此，当不考虑数据库的数据的永久性时，也就是说在某一段时间过后不再使用这些数据时，最好采用分析睫毛102， 104 的鉴别方法300。当将鉴别方法300用于进入临时展会或用于鉴别小孩例如itA 食堂时就可以是这种情况。随着时间的流逝，眼睑和睫毛的形态逐步变化，数 据库的数据不再代表这些人。因此，即使在闯入到数据库内的情况下，可能的 被盗用数据随着时间的流逝也会变得没有用处。睫毛102， 104的特征可以包括各种的要素，下面列出这些要素不没有穷尽 的清单，睫毛102， 104可以包括这些要素中的一个或多个。这些要素之一可以包括睫毛102， 104沿眼睑的根部位置。事实上，可以通 过分析所获取的图像来分析睫毛102， 104的根部位置，由此推出睫毛沿眼睑位 置。这种位置可以是相对位置，也就是睫毛102， 104彼此间的相对位置，也可 以是绝对位置，也就是所有睫毛102， 104相对于给定参考系的总体形状。根据 一个具体的实施方式，参考系的原点是其中的一个眼角，参考轴是水平轴和垂 直轴。另一个要素可以包括睫毛102， 104的密度。例如通过估计眼睑上的睫毛 102，綱的数量，或是ffi31测S0f获取的图像被并进行密度计算，或是用其 他任何合适的方法可以得到该密度。该密度可以是总密度，也就是说在整个眼 睛上计算出的密度。该密度也可以是局部密度，也就是说只取一部分睫毛102， 104来确定密度。例如，可以只考虑上睫毛102，或是只考虑下睫毛104，或是 只考虑睫毛102， 104的左部或右部。再一个要素可以包括睫毛102， 104密度的变化。这种变化可以沿眼睑观察， 以及例如通过分析所获取的图像的灰度进行量化。另一个要素可以包括睫毛102， 104的颜色。事实上，每一个人的睫毛102， 104的颜色与其他人的睫毛的颜色并不相同，测SI页色可以将AiS行区分。也可以利用样条函数、多项式函数等曲线建立图像睫毛102， 104的模型。 因lW是本文档来自技高网...

【技术保护点】
利用能够获取人的睫毛（１０２，１０４）图像的采集装置（２０２）对该人进行鉴别的鉴别方法（３００），当该人面对所述采集装置（２０２）时，该方法包括：　获取该人的至少一只眼睛（１００）的睫毛（１０２，１０４）图像的步骤（３０２）；　 将所获取图像的睫毛（１０２，１０４）的特征与数据库（２０６）中的睫毛图像的相应特征进行比较的步骤（３０４）；和　根据所述比较步骤的结果来判定该人身份的步骤（３０６）。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：M科塔德，S根特里克，
申请(专利权)人：萨基姆安全公司，
类型：发明
国别省市：FR[法国]