虹膜定位与识别的算法研究与实现

摘要在当今信息化时代，如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全，已成为一个急待解决的关键性问题。

传统的身份认证极易伪造和丢失，难以满足急速发展的社会需求，目前最为便捷、安全的解决方案就是生物体识别技术。

它不仅简洁快速，而且安全、可靠、准确。

同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合，实现自动便捷管理。

虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术，与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、血液等特征识别相比，具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点，因此虹膜识别技术己成为当前身份鉴别研究的热门领域。

本论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。

较深入的研究了虹膜识别算法，实现了三个步骤，即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。

本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。

在虹膜数字图像预处理的归一化过程中，采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式，将环型区域改变成为矩形区域。

这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域，只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果，并且仅出一种分析模型。

更加定位搜索的效率，节约时间，简化定位的过程。

采取Hough变换算子对虹膜进行精定位。

在特征提取及编码匹配过程中，本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为1D灰度信号，从而减小了运算量;然后运用1D Gabor小波对构造的1D 灰度信号进行分析，选取一定尺度上的小波变换结果进行量化，生成二进制的特征向量，从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配，实现了识别中的旋转不可逆性。

本论文通过使用中科院自动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)的虹膜数字图像进行实验。

经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。

实验结果：本论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。

最好的模板大小为辐射分辨率22像素，角分辨率为240像素。

虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。

虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。

例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。

下面介绍虹膜识别技术原理及虹膜识别技术优缺点。

虹膜识别技术原理虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。

虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。

虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。

理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。

这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。

虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。

虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：1．虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。

2．图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。

虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。

其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。

虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。

虹膜和定位卡相结合考勤制度的探索与实践第一部分课题选择一、选择虹膜考勤的理由考勤系统是现代化企业的重要组成部分，随着国内各大企业对考勤系统的安全性﹑先进性﹑稳定性﹑网络化等方面要求的不断提高，用户迫切需要一种更高性能的产品，能对广大员工的出入进行实时在线﹑全面有效的监控和管理。

考勤系统从最原始的人为签到，再到后来的密码、智能卡等传统技术之后，以指纹和虹膜识别为代表的人体生物识别技术正在以其自身高可靠性、唯一性等天然特性将越来越多地发挥其无可比拟的优势。

而在所有人体生物特征识别技术中，虹膜识别在安全性、可靠性及唯一性等方面又独占鳌头，人眼结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成，而虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征，这些特征可唯一地标识一个人的身份，在提高系统安全性方面的优势尤其明显。

因为每个人的虹膜是独一无二的，这就排除了他人冒名顶替的可能性。

近来，虹膜识别考勤系统已经凭借其自身的优势和雄厚的技术实力在国内悄然兴起。

该系统主要针对要求较高的企业进行设计，功能强大，安全可靠。

总之，这种基于人体生物特征识别的虹膜识别技术，可以广泛适用于政府机关、工商企业、军事设施、银行金融、大型商场、写字楼、俱乐部、住宅小区、机场、医院煤矿等众多场合。

附：虹膜示意图二、我集团公司考勤的现状1、指纹考勤指纹考勤机由于价格低廉、识别相对较高、使用灵活方便、方便管理等优点在社会各界中应用最为广泛，比如我集团公司下属的社区管理中心、武装保卫部、医院等均使用指纹考勤，但通过使用发现指纹考勤存在以下弊端：①指纹考勤系统适宜的使用单位界定在：考勤人数少、且环境好的单位，比如政府机关，或100人以下且环境好的企事业单位，不然使用起来很勉强和难受，或起不到考勤的作用而废弃。

②指纹识别的技术目前还不成熟，真实的识别率在95%以下，也就是说100人中基本上有超过5个人的指纹识别不了，或者要反复识别。

基于AI技术的虹膜识别技术研究虹膜识别技术是一种先进的生物识别技术，目前被广泛应用于银行、政府、公安等领域。

随着人工智能技术的发展，虹膜识别技术的性能和应用领域也在不断拓展和深化。

本文将对基于AI技术的虹膜识别技术进行研究，包括技术原理、应用场景、发展趋势等方面的内容。

一、技术原理虹膜识别是通过对虹膜的特征进行提取和匹配来识别身份的技术。

虹膜是位于人眼瞳孔与巩膜之间的彩色环形组织，具有独特的生物特征。

虹膜识别技术是在基于人眼成像原理的基础上，通过数字化的虹膜图像来提取虹膜特征，再将虹膜特征与存储在系统中的虹膜特征进行比对，实现身份识别的过程。

基于AI技术的虹膜识别技术主要包括以下三个方面的技术：1、虹膜图像采集技术。

采用高精度的虹膜成像仪，利用人眼瞳孔对光线的自适应调节能力，获取人眼内部虹膜图像。

2、虹膜特征提取技术。

将采集到的虹膜图像进行数字化处理，提取出虹膜的特征信息。

这一过程需要先进行虹膜定位，然后提取出虹膜纹络等特征信息。

3、虹膜匹配识别技术。

将虹膜特征与系统中的虹膜特征进行匹配，判断身份是否一致，并给出相应的认证结果。

这一过程需要采用先进的机器学习算法，如神经网络、支持向量机等。

二、应用场景虹膜识别技术具有高精度、高安全性、高实时性等优点，在金融、政府、公安等领域得到广泛应用。

1、金融领域。

虹膜识别技术可以应用于银行柜面、ATM机、手机支付等场景，保障用户身份的安全和交易的可靠性。

2、政府行政管理领域。

虹膜识别技术可以应用于身份证领取、社会保障、公共交通等场景，提高政务服务的效率和便捷性。

3、公安领域。

虹膜识别技术可以应用于刑侦、警务等场景，提高案件侦破的效率和准确性。

三、发展趋势随着AI技术的发展和应用，虹膜识别技术的性能和应用场景也在不断拓展和深化。

未来，虹膜识别技术将面临以下几个发展趋势：1、多模态识别技术。

虹膜识别技术将与其他生物识别技术如指纹、人脸、声纹等结合，形成更为精准的人体识别系统。

虹膜识别技术：原理及应用温馨提示：本文字数约3000字，阅读时间约15分钟。

概括生物识别是目前最方便、最安全的识别技术。

它不需要携带任何证书或记住任何密码。

是一种方便、快捷、可靠的鉴别方法。

生物特征识别是一种通过个体固有的生理或行为特征来识别个体的技术。

常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸型、声音、笔迹和DNA。

虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生的感知识别技术，非常神秘但又比较常见。

我们经常在科幻小说中看到它，甚至在我们的日常生活中也可能遇到它。

虹膜识别技术号称是目前最准确、最不假的感知识别技术，更增添了它的神秘感。

目录Ⅰ 什么是鸢尾花？二、鸢尾花的特征2.1 唯一性2.2 稳定性2.3 防伪性2.4 非接触2.5 方便的信号处理三、虹膜识别技术原理3.1 虹膜图像采集3.2 图像预处理3.3 特征提取3.4 特征匹配四、虹膜识别技术应用领域4.1 电力/核电/军事领域4.2 行业/企业/机构领域4.3 监狱/看守所/反恐/公安领域4.4 新农合/城乡养老保险/医疗保健/疾控/违禁药品/病毒实验室领域4.5 金融/银行/税务领域4.6 民航/机场/海关/港口场五、常见问题Ⅰ 什么是鸢尾花？人眼的外观由巩膜、虹膜和瞳孔组成。

巩膜是眼球外围的白色部分，眼睛的中心是瞳孔部分。

虹膜位于巩膜和瞳孔之间，含有最丰富的纹理信息。

显然，虹膜是人体中最独特的结构之一，由许多腺窝、褶皱和色素斑组成。

在脊椎动物眼球的角膜和晶状体之间，球状和有色的膜是血管膜的一部分，其中心是瞳孔。

虹膜前部覆盖有一层内皮；中间层是疏松结缔组织，富含血管和色素细胞。

不同的色素含量可使虹膜呈现不同的颜色，虹膜无色素时呈蓝色；色素由少到多时，虹膜可呈灰色、棕色至棕黑色。

虹膜后有两层色素上皮，其内部上皮分化为平滑肌。

由内向外呈放射状排列的肌纤维称为瞳孔张开肌。

瞳孔受交感神经支配，瞳孔扩大，肌纤维在瞳孔边缘呈圆形排列，称为瞳孔括约肌。

受副交感神经支配，瞳孔缩小。

虹膜识别算法研究及系统实现的开题报告一、选题背景随着科技的不断发展，虹膜识别技术作为一种高安全性、高辨识度的生物识别技术，已经被广泛应用于各个领域，如金融、公共安全等。

虹膜识别技术是一种非接触式生物特征识别技术，通过对人体虹膜进行图像采集、特征提取、特征比对等处理，实现个体的自动识别和认证。

目前虹膜识别算法已经相对成熟，但仍存在一些问题，如能否应对各种条件下的虹膜图像采集问题、准确性问题、运行速度问题等。

因此，在虹膜识别技术的应用过程中，如何对虹膜识别算法进行优化，提升虹膜识别的准确性和速度，成为了重要的研究方向。

二、研究内容和方法本次研究的主要内容是对虹膜识别算法进行深入研究，探讨如何提高虹膜识别算法的准确性和速度。

具体研究内容包括：1. 虹膜图像采集和预处理针对虹膜图像采集过程中可能存在的光线、姿态、眼部疾病等问题，对虹膜图像进行预处理，提高虹膜识别算法的准确性。

2. 虹膜特征提取对预处理后的虹膜图像进行特征提取，采用经典的特征提取方法，如Daugman算法等。

3. 虹膜特征匹配将提取的虹膜特征与数据库中的虹膜特征进行匹配，实现虹膜识别。

本研究采用实验研究和数学建模相结合的方法，利用实验样本对虹膜识别算法进行验证和优化，并利用数学模型对虹膜识别算法进行分析和改进。

三、预期成果和意义通过本研究，预期达到以下成果：1. 设计并实现了一套高效准确的虹膜识别系统。

2. 分析和优化了虹膜识别算法，提高了虹膜识别的准确性和速度。

3. 针对虹膜识别技术的应用领域，提供了一种更加安全、便捷的个体认证方式。

四、研究时间安排及预算本研究预计历时6个月，具体时间安排如下：1. 研究前期（1个月）：进行文献调研，了解虹膜识别技术的发展现状，深入分析虹膜识别技术中的关键技术。

2. 研究中期（3个月）：设计和实现虹膜识别算法。

3. 研究后期（2个月）：对虹膜识别算法进行优化，完善虹膜识别系统，实现虹膜识别。

本研究预算主要包括实验设备费、材料费、人员费等方面的支出，预算总额为20万元。

《虹膜识别技术与实现》篇一一、引言随着科技的飞速发展，生物识别技术已成为现代社会安全验证的重要手段。

其中，虹膜识别技术以其独特性、稳定性和高精度性受到了广泛关注。

本文将详细介绍虹膜识别技术的原理、特点、实现方法及其应用前景。

二、虹膜识别技术概述虹膜识别技术是通过分析人眼虹膜的纹理、细节特征进行身份认证的一种生物识别技术。

虹膜是眼睛中瞳孔和巩膜之间的环形区域，具有独特的纹理和细节特征，这些特征具有很高的稳定性，不易受年龄、种族和性别等因素的影响。

因此，虹膜识别技术具有较高的识别精度和可靠性。

三、虹膜识别技术原理虹膜识别技术的实现主要依赖于图像处理和计算机视觉技术。

其基本原理包括虹膜图像获取、预处理、特征提取和匹配等步骤。

首先，通过专用设备获取高质量的虹膜图像；然后，对图像进行预处理，包括去噪、二值化等操作；接着，利用图像处理和计算机视觉技术提取虹膜的纹理和细节特征；最后，将提取的特征与数据库中的特征进行比对，实现身份识别。

四、虹膜识别技术特点虹膜识别技术具有以下特点：1. 唯一性：每个人的虹膜特征都是独一无二的，因此虹膜识别具有很高的识别精度。

2. 稳定性：虹膜特征具有较高的稳定性，不易受年龄、种族和性别等因素的影响。

3. 非接触性：虹膜识别过程中无需与设备接触，具有非接触性的优点。

4. 安全性：由于虹膜特征的独特性和稳定性，使得虹膜识别具有较高的安全性。

五、虹膜识别技术实现方法虹膜识别技术的实现主要包括硬件设备和软件算法两部分。

硬件设备主要包括虹膜图像采集设备和光源等；软件算法则包括图像处理、特征提取和匹配等算法。

具体实现步骤如下：1. 图像获取：使用专用设备获取高质量的虹膜图像。

2. 图像预处理：对获取的图像进行去噪、二值化等预处理操作。

3. 特征提取：利用图像处理和计算机视觉技术提取虹膜的纹理和细节特征。

4. 特征匹配：将提取的特征与数据库中的特征进行比对，实现身份识别。

六、应用前景虹膜识别技术在许多领域都有广泛的应用前景，如安全验证、门禁系统、支付验证等。

指纹识别、人脸识别技术正在趋于成熟，也正在被应用到更丰富的场景，逐渐改变我们生活的方方面面。

但在大多使用场景中，很多人发现原来指纹可以复制，双胞胎、整容等因素又让人脸识别傻傻分不清楚……某种程度上对指纹识别、人脸识别的安全性提出了挑战。

技术永远存在bug，那么要实现精准识别，还能通过什么样的不可替代的生物体特征？答案可能是虹膜识别。

人类一直有一个关于“精准身份识别”的梦想，人脸、指纹、虹膜这些不可替代的生物体特征陆续被技术所用。

指纹识别、人脸识别的准确度受到质疑的时候，不得不提到虹膜识别。

虹膜识别，可能是一项更具有安全性的技术。

一、什么是虹膜识别：简单来说，人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成。

虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，是眼球中瞳孔周围的深色部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹等等细节特征。

而平时我们常见的近视眼、白内障、红眼病对虹膜也完全不会造成破坏，这些特征决定了虹膜特征以及身份识别的唯一性。

虹膜识别技术则是人体生物识别技术的一种，被广泛认为是21世纪最具有发展前途的生物认证技术，可用于未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用。

虹膜识别算法程序的开发者是一位名叫 John Daugman 的美国数学家，他被业内称作是虹膜识别算法理论的开创者。

二、虹膜识别技术受追捧的另一个因素是：安全因为人眼的虹膜在出生 6 个月后即发育成熟，之后就会保持终生不变，更不会出现如指纹磨损、面容变化导致设备拒识本人的情况，而且眼球剥离人体后虹膜会随瞳孔放大而失去活性，很难被伪造。

相较于指纹0.8%、人脸识别2%左右的误识率，虹膜识别误识率可低至百万分之一。

在国内，早期虹膜识别技术被广泛用于煤矿行业的考勤。

西安中媒科技、北京中科虹霸是当时最大的两家虹膜识别设备提供商，前者的技术来源于西安交大，后者主要成员来自于中科院自动化所。

它们都具备技术研发的基础，同时也做代理国外产品的生意，比如中媒科技就是LG在中国的最大代理商，后来中媒科技由于内部出现问题分支出两家公司：西安中虹智能科技、西安凯虹电子科技，同样是做代理。