虹膜識別技術概述

本文主要參考：

劉曉敏. 虹膜識別中預處理算法的研究與實現[D]. 2009.
楊光磊. 非理想場景下的虹膜識別方法研究[D]. 2016.

1.什么是虹膜

人的眼睛主要由鞏膜、虹膜和瞳孔三個部分組成，如下圖所示：

虹膜是瞳孔和鞏膜之間的環形區域，其表面高低不平，有皺紋、凹陷、斑點等紋理信息。每個人的虹膜是唯一的，且從幼年時期開始便保持穩定，具有終生不變性。因此，可利用虹膜對個人進行安全性極高的識別。

2.虹膜識別技術

生物識別技術是利用生物固有的生理特征進行個人身份確認的一種技術，廣泛應用于安防等需要對用戶身份進行確認的領域。

虹膜識別、人臉識別、指紋識別是目前最流行的生物識別技術。虹膜識別技術是利用檢測儀器對人眼圖像進行采集，并對采集到的人眼圖像中虹膜的紋理信息進行分析處理，最后對用戶個人身份進行識別確認的一種技術。相較于人臉識別和指紋識別，虹膜具有終生不變、不容易遭到損傷、難以被動獲取和具有活體檢測等特性，所以虹膜識別是安全性最高的生物識別技術。

3.虹膜識別系統

1993年，劍橋大學的Daugman實現了一個高性能的自動虹膜識別系統，并提出了經典的環量積分分割算法對虹膜的內外輪廓進行檢測。
一個完整的虹膜識別系統應當包括如下部分：人眼圖像獲取、虹膜圖像檢測、虹膜特征提取以及特征模式匹配。
人眼圖像獲取是指利用攝像頭采集用戶人眼部分圖像。由于人眼部分較小，而且虹膜識別對虹膜紋理信息清晰度要求較高，所以人眼圖像的采集是比較困難的。在性能較差的識別系統中，需要用戶較大程度的配合，系統才能采集到符合要求的人眼圖像。非理想場景下，用戶在圖像采集時的非完全配合和采集時外界環境的變化都會對虹膜識別的效果造成很大影響。因此，一部分人眼圖像數據集也會模擬非理想狀態下的采集效果。

虹膜圖像檢測以及虹膜圖像特征提取是虹膜識別系統的關鍵。虹膜圖像檢測指的是在進行虹膜圖像特征提取前對人眼圖像的預處理，包括：人眼子圖像獲取，虹膜內外輪廓檢測，上下眼瞼檢測，以及去除反光區域等處理。由于每一項處理都比較復雜，后續將會逐一詳細講解記錄。

虹膜圖像特征提取是指對預處理后得到的虹膜圖像進行特征提取，主要工作是將虹膜區域的圖像轉化為可用于對比的特征向量或特征矩陣，利用提取到的特征與特征庫中的特征進行比對，便可以完成特定的虹膜識別任務。隨著深度學習技術發展，虹膜圖像特征提取也出現了許多新方法，效果也得到了改善。

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總結

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