虹膜识别系统的主要概况

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每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝等特征的结构，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜识别技术是利用虹膜终身不变性和差异性的特点来识别身份的。虹膜识别系统主要由虹膜图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配、结论等部分组成。

虹膜识别系统

（1）虹膜图像的获取：虹膜识别的首要任务是获取高质量的虹膜图像，这是虹膜识别最难解决的关键技术之一。由于虹膜的区分主要在于纹理细节的不同，而虹膜的纹理不是很清晰，特别是黄种人，用普通的CCD摄像头和在正常的光照条件下很难获得清晰的虹膜图像。研究报告目前具有代表性的虹膜图像摄取装置有两种。一种是通过调整LED光源，数码摄像机从30～50cm的距离摄取分辨率为256×256像素的眼部图像。另一种是一种小型便携式光机电装置，将该装置外壳的上端扣在被试者的眼睛上，在红外发射管及发光二极管的照射下，虹膜图像被CCD摄像头采集并输入到计算机中。

（2）虹膜图像预处理：预处理是有效进行特征提取和特征匹配的前提。分析报告其主要任务是从摄取的眼睛图像中将虹膜图像分离出来。如采用自适应Wiener滤波去除由于反光等噪声干扰、用直方图均衡化的方法对虹膜图像进行局部增强、用Hough变换对虹膜的内外边缘进行准确定位、用平移变换、图像对准的方法消除漂移、缩放和旋转，使虹膜图像结构之间具有一致性。

（3）特征提取：虹膜特征提取采用复数二维Gabor小波对虹膜图像进行分解。

（4）特征匹配：获得了虹膜图像的编码后，就要对编码作识别，以辨别身份的真伪。用于图像匹配技术的算法有多种，常用的有:相关函数测度算法、相关系数测度算法、分层搜索判决算法等。

虹膜识别技术优缺点