How Iris Recognition WorksHow Iris Recognition Works

John DaugmanInvited Paper

IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, 2004

孙胜楠东南大学系统所

虹膜简介虹膜简介 由于角膜的保护作用，虹膜不易受到外部伤害； 虹膜识别的过程是非接触的； 取样过程中可以消除不同角度光照的影响。

虹膜简介虹膜简介 形成期：自母体怀孕后 3 个月形成， 8

个月定型 虹膜的特征：拱状韧带、犁沟、脊、隐

窝、圈、 Z 形环带 纹理结构：在可见光情形下，呈现锯齿

状网状结构（抗干扰弱）；在近红外情形下，基质的纹理结构也被显现出来。

研究现状研究现状 1993 年，剑桥大学 John Daugman 1994 年，澳大利亚 Richard Wildes 2001 年，中科院自动化所模式识别国家

重点实验室 2003 年，上海交通大学图像处理与模式

识别研究所

虹膜识别步骤虹膜识别步骤 虹膜图像的获取 虹膜图像质量评价 虹膜定位 虹膜防伪 特征提取及模式匹配

虹膜图像获取虹膜图像获取 统计显示：在虹膜半径上至少有 70 个象

素点，虹膜的特征才会明显。目前一般采集装置保持在 80-130 个象素点。

采用单色 CCD Cameras （ 480×640 ），NIR 光照在 700-900-nm 波带上不会对人眼产生干扰。

虹膜图像质量评价虹膜图像质量评价 通过计算图像的二维傅立叶变化高频能

量来评价图像的聚焦程度，高频能量越大则图像聚焦越好，越清晰。

一边采集一边判断，有一个最低聚焦标准。

虹膜定位虹膜定位 假设 I(x,y) 为坐标 (x,y) 处的图像强度，并且将

虹膜内外边界模型转化为圆心在（ x0,y0 ），半径为 r 的圆，通过求下式的最大值的三个参数：

其中

为中心 r0 ，标准差 的高斯函数，用来平滑图像

特征提取特征提取 该方法采用基于 Garbor 滤波的虹膜纹理

相位编码算法，该算法利用 Garbor 滤波器的局部性和方向性对虹膜纹理进行分解编码，依据是 Garbor 小波具有与人类简单视觉细胞相似的视觉特性。

特征编码特征编码

独立性测试独立性测试 采用 Hamming Distance 作为衡量指标

其中 CodeA 和 CodeB 为获取的虹膜编码； maskA 和 maskB 为噪音屏蔽码（与编码长度相同， 2048 位）

独立性测试独立性测试

独立性测试独立性测试

鲁棒性调节鲁棒性调节 大小、位置和方向的调整

调整结果分析调整结果分析

匹配结果分析匹配结果分析

匹配结果分析匹配结果分析

展望展望优化虹膜获取方式 采用非圆弧逼近的方法定位虹膜、精确

定位 消除干扰（眼睑、睫毛、以及光照） 虹膜归一化处理合理、快速的虹膜检索匹配方式

The end！

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