【虹膜识别】虹膜识别技术概述

虹膜识别技术概述

本文主要参考：

刘晓敏. 虹膜识别中预处理算法的研究与实现[D]. 2009.
杨光磊. 非理想场景下的虹膜识别方法研究[D]. 2016.

1.什么是虹膜

人的眼睛主要由巩膜、虹膜和瞳孔三个部分组成，如下图所示：

虹膜是瞳孔和巩膜之间的环形区域，其表面高低不平，有皱纹、凹陷、斑点等纹理信息。每个人的虹膜是唯一的，且从幼年时期开始便保持稳定，具有终生不变性。因此，可利用虹膜对个人进行安全性极高的识别。

2.虹膜识别技术

生物识别技术是利用生物固有的生理特征进行个人身份确认的一种技术，广泛应用于安防等需要对用户身份进行确认的领域。

虹膜识别、人脸识别、指纹识别是目前最流行的生物识别技术。虹膜识别技术是利用检测仪器对人眼图像进行采集，并对采集到的人眼图像中虹膜的纹理信息进行分析处理，最后对用户个人身份进行识别确认的一种技术。相较于人脸识别和指纹识别，虹膜具有终生不变、不容易遭到损伤、难以被动获取和具有活体检测等特性，所以虹膜识别是安全性最高的生物识别技术。

3.虹膜识别系统

1993年，剑桥大学的Daugman实现了一个高性能的自动虹膜识别系统，并提出了经典的环量积分分割算法对虹膜的内外轮廓进行检测。
一个完整的虹膜识别系统应当包括如下部分：人眼图像获取、虹膜图像检测、虹膜特征提取以及特征模式匹配。
人眼图像获取是指利用摄像头采集用户人眼部分图像。由于人眼部分较小，而且虹膜识别对虹膜纹理信息清晰度要求较高，所以人眼图像的采集是比较困难的。在性能较差的识别系统中，需要用户较大程度的配合，系统才能采集到符合要求的人眼图像。非理想场景下，用户在图像采集时的非完全配合和采集时外界环境的变化都会对虹膜识别的效果造成很大影响。因此，一部分人眼图像数据集也会模拟非理想状态下的采集效果。

虹膜图像检测以及虹膜图像特征提取是虹膜识别系统的关键。虹膜图像检测指的是在进行虹膜图像特征提取前对人眼图像的预处理，包括：人眼子图像获取，虹膜内外轮廓检测，上下眼睑检测，以及去除反光区域等处理。由于每一项处理都比较复杂，后续将会逐一详细讲解记录。

虹膜图像特征提取是指对预处理后得到的虹膜图像进行特征提取，主要工作是将虹膜区域的图像转化为可用于对比的特征向量或特征矩阵，利用提取到的特征与特征库中的特征进行比对，便可以完成特定的虹膜识别任务。随着深度学习技术发展，虹膜图像特征提取也出现了许多新方法，效果也得到了改善。

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