人體特征識(shí)別方法，也叫生物特征識(shí)別方法，是指利用人的獨(dú)特的生理及行為特征進(jìn)行鑒別的身份驗(yàn)證的技術(shù)手段。它的產(chǎn)生及發(fā)展源于人們?cè)谶~進(jìn)數(shù)字時(shí)代的過(guò)程中對(duì)身份驗(yàn)證方法的準(zhǔn)確性與便捷性不斷提高的需求。傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證方法主要包括身份標(biāo)志物（如鑰匙、證件等）以及身份標(biāo)志信息（如賬號(hào)、密碼等），或者以上二者的結(jié)合（如銀行卡等）。人們?cè)谑褂眠^(guò)程中發(fā)現(xiàn)，他們都存在著共同的缺點(diǎn)：易于遺失和偽造。而且傳統(tǒng)的身份驗(yàn)證系統(tǒng)并不能有效的識(shí)別持有這些身份標(biāo)志事物的人是否是真正的擁有者。因此，一旦被冒充，真正的擁有者將遭受極大的損失。因此，人體特征識(shí)別方法作為一個(gè)更加有效的解決方案逐漸得到廣泛應(yīng)用。

人體特征的鑒別方法有很多種。在所有生物特征中，指紋相對(duì)穩(wěn)定但錄取指紋不是非侵犯性的。臉像特征具有很多優(yōu)點(diǎn)（如主動(dòng)性、非侵犯性和用戶友好等），但臉像隨年齡而變化，而且容易被偽裝。聲音特征具有與臉像特征相似的優(yōu)點(diǎn)，但它隨年齡、健康狀況和環(huán)境等因素而變化，而且說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)也容易被錄音所欺騙，容易被偽造。虹膜特征識(shí)別解決了這些問(wèn)題，還具有上述其他生物特征所不具備的一些優(yōu)點(diǎn)，故近年來(lái)虹膜識(shí)別技術(shù)被認(rèn)為是最有前途的生物識(shí)別技術(shù)之一。

虹膜識(shí)別技術(shù)的一般過(guò)程

虹膜識(shí)別技術(shù)的過(guò)程一般來(lái)說(shuō)分為：虹膜圖像獲取、圖像預(yù)處理、特征提取和特征匹配四個(gè)步驟。

虹膜圖像獲取是指使用特定的數(shù)字?jǐn)z像器材對(duì)人的整個(gè)眼部進(jìn)行拍攝，并將拍攝到的圖像通過(guò)圖像采集卡傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中存儲(chǔ)。

圖像預(yù)處理是指由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能滿足要求，需要對(duì)其進(jìn)行包括圖像平滑、邊緣檢測(cè)、圖像分離等預(yù)處理操作。

特征提取是指通過(guò)一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨(dú)特的特征點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行編碼。

最后，特征匹配是指根據(jù)特征編碼與數(shù)據(jù)庫(kù)中事先存儲(chǔ)的虹膜圖像特征編碼進(jìn)行比對(duì)、驗(yàn)證，從而達(dá)到識(shí)別的目的。

獲取眼部圖像

本文的虹膜圖像攝取裝置如圖1所示，采用的是卓為（SOVIC）SP-313 攝像頭。該攝像頭采用的是最新CCD效果的CMOS感光芯片，圖像分辨率為 35萬(wàn)像素（640×480 無(wú)軟件插值），內(nèi)置低照度的輔助光源，能最大限度減少對(duì)人眼的刺激，使用時(shí)配以人工暗室，使人的眼部圖像更清晰、明亮。圖2是本設(shè)計(jì)采用的攝像頭獲取到的人眼部圖像。

圖1 虹膜圖像攝取裝置

獲取到圖片數(shù)據(jù)后，只需要將其按照一定的圖片格式寫(xiě)入文件，即可完成需要的眼部圖像在計(jì)算機(jī)中的存儲(chǔ)。本文程序中采用的是BMP格式的圖像文件，因?yàn)锽MP圖像文件存儲(chǔ)的圖像數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)壓縮，方便以后對(duì)圖像進(jìn)行的預(yù)處理。

圖2 人的眼部圖像

眼部圖像的預(yù)處理

BMP圖像文件格式主要有1、4、8、16、24和32位等圖像格式。32位BMP圖像文件格式表示該圖像有232種顏色，圖像中的每個(gè)像素用32位表示，一般情況下該文件格式?jīng)]有調(diào)色版，32位中的最高8位保留，其余8位表示紅色，8位表示綠色，8位表示藍(lán)色。8位BMP圖像文件表示該圖像有256種顏色。圖像中的每個(gè)像素用8位表示，并用這8位作為索引在彩色表中查找該像素的顏色，8位BMP圖像一般也叫做灰度圖像。

在本文獲取到的圖像是32位的彩色BMP圖像。32位的彩色圖像存儲(chǔ)的圖像色彩數(shù)據(jù)較多，圖像文件的尺寸也較大。但是從本文圖像識(shí)別的要求來(lái)看，這些都是不必要的，因此有必要將其轉(zhuǎn)換為8位的灰度圖像。

轉(zhuǎn)換公式如式（1）所示。

（1）

其中Gray (i, j)為轉(zhuǎn)換后的黑白圖像在(i, j)點(diǎn)處的灰度值，由于公式中綠色所占的比重最大，所以轉(zhuǎn)換時(shí)可以自接使用G值作為轉(zhuǎn)換后的灰度。轉(zhuǎn)換后的灰度圖像如圖3所示。從圖像上看與 32 位RGB 圖像沒(méi)有大的不同，但是圖像文件的尺寸從1.17Mb縮小到了301Kb。

圖3 人眼部圖像的灰度圖像

將獲取到的眼部圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像之后，還需要對(duì)灰度圖像進(jìn)行去噪聲處理。本文采用的是空域法中的加權(quán)均值濾波，它是用一個(gè)有奇數(shù)點(diǎn)的滑動(dòng)窗口在圖像上滑動(dòng)，將窗口中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的圖像像素點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)的各個(gè)點(diǎn)的灰度值的平均值代替，如果滑動(dòng)窗口規(guī)定了在取均值過(guò)程中窗口各個(gè)像素點(diǎn)所占的權(quán)重，也就是各個(gè)像素點(diǎn)的系數(shù)。

提取虹膜圖像

此過(guò)程需要讀取眼部圖像的數(shù)據(jù)，檢測(cè)虹膜圖像的內(nèi)外邊緣，提取內(nèi)圓圓心坐標(biāo)及短半徑，再求出虹膜長(zhǎng)半徑，建立極坐標(biāo)系，分離虹膜圖像，最后進(jìn)行特征提取。

和眼睛的其他部分相比，瞳孔的灰度值要小得多，也就是顏色要暗得多，而且在灰度級(jí)上有一個(gè)明顯的突變，也就是說(shuō)在瞳孔的灰度級(jí)要比其他部分的灰度級(jí)“黑得多”。因此，可以充分利用這個(gè)特性，對(duì)圖 2進(jìn)行直方圖分析，結(jié)果如圖 4所示。

圖4 灰度直方圖

對(duì)圖4計(jì)算結(jié)果可以得出，圖像灰度值從 62 開(kāi)始，且圖中存在若干個(gè)峰值點(diǎn)。我們已知瞳孔的顏色最暗，因此可以判定第一個(gè)波峰為瞳孔的灰度分布。具體觀察第一個(gè)峰值，其基本呈正弦函數(shù)狀分布，以 72 為波峰（值：884），左側(cè) 62（值：0）為波谷，1/4 周期為 10。據(jù)此，我們確定右側(cè)的波谷為 82。根據(jù)分析結(jié)果，對(duì)圖 4進(jìn)行二值化，閾值為 82，可以求出虹膜的長(zhǎng)半徑，如圖5所示。