虹膜鉴别技术
2012-03-16
giai
虹膜特点
眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织组成，其细部结构在诞生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜鉴别技术将虹膜的可视特点转换成一个512个字节的Iris Code（虹膜代码），这个代码模板被存储下来以便后期鉴别所用，512个字节，对生物鉴别模板来说是一个极度紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是极度巨大的。 虹膜从直径11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特点点，而通常的生物鉴别技术只有13个到60个特点点。266个量化特点点的虹膜鉴别算法在多多虹膜鉴别技术资猜中都有讲述，在算法和人类眼部特点允许的情况下， Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进造自由度的独立特点点。这在生物鉴别技术中，所获得特点点的数量是相当大的。
算法
第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的地位。当相机对准眼睛后，算法逐步将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的表沿，这种水平步骤受到了眼睑的故障。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和轻微组织的影响。
单色相机利用可见光和红表线，红表线定位在700-900mm的领域内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macular cysts钻研中使用同样的领域。） 在虹膜的上方，如上图所示，算法通过二维Gabor子波的步骤来细分和沉组虹膜图象，第一个细分的部门被称为phasor，要想领略二维gabor子波的道理必要懂得很深的数学知识。
精确度
由于虹膜代码（Iris Code）是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特点点，所以虹膜鉴别技术是精确度最高的生物鉴别技术，具体描述如下：
两个分歧的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
等错率：1:1200000
两个分歧的虹膜产生一样Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:1052
录入和鉴别
整个过程其实是极度单一的，虹膜的定位可在1秒钟之内实现，产生虹膜代码（Iris Code）的功夫也仅需1秒的功夫，数据库的检索功夫也相当快，就是在有成千上万个虹膜信息数据库中进行检索，所用功夫也不多，有人可能会对如此快的速度产生质疑，其实虹膜鉴别技术的算法还受到了现有技术的造约。我们知路，处置器速度是大规模检索的一个瓶颈，另表网络和硬件设备的机能也造约着检索的速度。当然，由于虹膜鉴别技术选取的是单色成像技术，因而一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜鉴别技术所选取的算法允许图像质量在某种水平上有所变动。一样的虹膜所产生的Iris Code（虹膜代码）也有25%的变动，这听起来如同是这一技术的以至弱点，但在鉴别过程中，这种Iris Code（虹膜代码）的变动只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当幼的。
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