二维非同步编码比对方法

摘要

本发明公开了一种二维非同步编码比对方法，既考虑像素的旋转差异，又兼顾虹膜内外圆分割误差的容错性，实现了虹膜像素在角方向和半径方向的二维非同步比对。与传统的一维像素比对方法相比（即只考虑虹膜角方向移动校正），本发明考虑了虹膜像素过程中的分割误差。与同步的二维像素比对相比（即在半径方向和角方向整体移动校正），本方法的比对方式更为灵活。本方法不仅涵盖了同步二维比对的方法，而且允许二维像素在合理的范围内出现错位和重叠的比对，因此本发明能更好的适应虹膜分割过程中出现的圆心偏移和半径误差，具有所需计算量小，检测速度快的优点。

权利要求

1.二维非同步编码比对方法，包括虹膜注册和虹膜识别，其特征在于所述虹膜注册包括步骤：

10、首先采集用于虹膜注册的第一虹膜图像，并分割所述第一虹膜图像得到第一环状虹膜区域图像；将该第一环状虹膜区域图像变换展开为第一矩形图像；

11、归一化得到注册图像模板，并将所述注册图像模板分割为若干个区域；

12、将所述若干区域分为第一置信度区域C1、第二置信度区域C2，第三置信度区域C3；

所述虹膜识别包括步骤：

20、采集用于虹膜识别的第二虹膜图像，并分割所述第二虹膜图像得到第二环状虹膜区域图像；将该第二环状虹膜区域图像变换展开为第二矩形图像；

21、归一化得到待识别图像；

22、取注册图像模板中所有第一置信度区域C1，与待识别图像进行配准，步骤包括：首先将所有第一置信度区域C1在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，得到注册图像模板第一置信度区域C1在每一个位置的配准分数，以配准分数最高的位置作为配准结果；

23、根据第一置信度区域C1配准结果，以及注册图像模板第一置信度区域C1与第二置信度区域C2的位置关系，取注册图像模板中所有第二置信度区域C2在待识别图像相应位置处与待识别图像进行配准，步骤包括：取相邻的区域已配准的第二置信度区域C2，在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，以配准分数最高的位置作为配准结果，直至所有第二置信度区域C2均得到配准结果完成配准；

24、根据第一置信度区域C1和第二置信度区域C2的配准结果，计算得出待识别图像与注册图像模板的匹配分数。

2.根据权利要求1所述的二维非同步编码比对方法，其特征在于所述若干区域中的每个区域均大小相同，两个相邻区域的分割线与所述第一矩形图像的竖边平行。

3.根据权利要求2所述的二维非同步编码比对方法，其特征在于步骤22和步骤23所述配准位置条件包括：将所述第一或第二矩形图像横边方向称为角方向，记为x方向，竖边方向称为半径方向，记为y方向；注册图像模板进行配准的置信度区域中任意两个相邻的区域之间在x、y方向上的偏移量小于等于第二最大偏移量；注册图像模板中进行配准的所有置信度区域与待识别图像之间在y方向上的偏移量小于等于第一最大偏移量；注册图像模板不相邻的第一置信度区域C1之间在x方向的距离在第一预设范围内。

4.根据权利要求3所述的二维非同步编码比对方法，其特征在于所述第一最大偏移量是5个像素。

5.根据权利要求3所述的二维非同步编码比对方法，其特征在于所述第一预设范围是注册图像模板中所述不相邻的第一置信度区域C1之间在x方向上的相对位移小于5度对应的像素数。

6.根据权利要求3所述的二维非同步编码比对方法，其特征在于所述第二最大偏移量是1个像素。

说明书

二维非同步编码比对方法

技术领域

[0001] 本发明涉及虹膜识别技术领域，特别涉及一种二维非同步编码比对方法。

背景技术

[0002] 虹膜随机分布的纹理特征是人类天然的、高置信度的身份标识，因而虹膜识别成为重要的身份验证手段之一是科技和市场发展的趋势。

[0003] 虹膜识别过程大体包括虹膜分割，虹膜空间坐标向极坐标转化，虹膜纹理增强，虹膜像素以及像素比对。本发明主要涉及的内容为虹膜识别过程中的像素对比环节。

[0004] 虹膜是用于调节瞳孔尺寸的器官，正面观察为环状，虹膜的内外圆分别指瞳孔的外边缘和虹膜的外边缘；传统的像素比对(Daugman方法)只考虑了像素时旋转角度的差异并没有考虑在分割虹膜内外圆时也存在一定的误差，或者忽略了这部分误差。然而事实上，内外圆分割误差是不可避免的，特别是在使用圆拟合的方法里，不考虑光斑噪声等干扰因素，形状越偏离圆模型的虹膜内外圆，其分割的不确定性越大。例如由于透视形变或镜头畸变，可能采集到虹膜内圆偏向于椭圆形的虹膜图像，对于一个偏向于椭圆形的瞳孔，其分割结果可能偏向于椭圆的任意一边，也可能居于椭圆的中心。由于像素严格的依赖于内外圆的分割结果，因而看似合理的分割误差在某些情况下可能会导致误判。仍使用上面提到的椭圆形瞳孔的例子，分割的结果可能偏向于拟合点数最多的圆也可能偏向于一个平均圆，从拟合的角度考虑两种情况都是合理的，但是在空间坐标向极坐标转换的过程中，其展开图像可能会有很大的差别，这种差别也会导致像素的差别。在这种情况下如果只考虑旋转上的差异而忽略分割误差显然是不合理的。本文中的椭圆形瞳孔只是一个示例，实际应用中即使是一个严格的圆形瞳孔也不可避免的存在分割误差，此误差包括圆心位置的误差和圆半径的误差。

发明内容

[0005] 为了解决上述技术问题，既考虑像素的旋转差异，又兼顾虹膜内外圆分割误差的容错性，本发明提出了二维非同步编码比对方法。

[0006] 所述二维非同步编码比对方法包括虹膜注册和虹膜识别，所述虹膜注册包括步骤：

[0007] 10、首先采集用于虹膜注册的第一虹膜图像，并分割所述第一虹膜图像得到第一环状虹膜区域图像；将该第一环状虹膜区域图像变换展开为第一矩形图像；

[0008] 11、归一化得到注册图像模板，并将所述注册图像模板分割为若干个区域；

[0009] 12、将所述若干区域分为第一置信度区域C1、第二置信度区域C2，第三置信度区域C3；

[0010] 所述虹膜识别包括步骤：

[0011] 20、采集用于虹膜识别的第二虹膜图像，并分割所述第二虹膜图像得到第二环状虹膜区域图像；将该第二环状虹膜区域图像变换展开为第二矩形图像；

[0012] 21、归一化得到待识别图像；

[0013] 22、取注册图像模板中所有第一置信度区域C1，与待识别图像进行配准；

[0014] 23、根据第一置信度区域C1配准结果，以及注册模板第一置信度区域C1与第二置信度区域C2的位置关系，取注册图像模板中所有第二置信度区域C2在待识别图像相应位置处与待识别图像进行配准；

[0015] 24、根据第一置信度区域C1和第二置信度区域C2的配准结果，计算得出待识别图像与注册图像模板的匹配分数。

[0016] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，每个所述区域大小相同，两个相邻区域的分割线与所述第一矩形图像的竖边平行。

[0017] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述步骤S22取注册图像模板中所有第一置信度区域C1，与待识别图像进行配准的步骤包括：首先将所有第一置信度区域C1在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，得到注册图像模板第一置信度区域C1在每一个位置的配准分数，以配准分数最高的位置作为配准结果。

[0018] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述配准位置条件包括：将所述第一或第二矩形图像横边方向称为角方向，记为x方向，竖边方向称为半径方向，记为y方向；相邻的第一置信度区域C1之间在x、y方向上的偏移量小于等于第二最大偏移量；所有第一置信度区域C1与待识别图像之间在y方向上的偏移量小于等于第一最大偏移量；不相邻的第一置信度区域C1之间在 x方向的距离在第一预设范围内。

[0019] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述第一最大偏移量是5个像素。

[0020] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述第一预设范围是注册模板中所述不相邻的第一置信度区域C1之间在x方向上的相对位移小于5度对应的像素数。

[0021] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，步骤S23所述取注册图像模板中所有第二置信度区域C2在待识别图像相应位置处与待识别图像进行配准的步骤包括：取相邻的区域已配准的第二置信度区域C2，在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，以配准分数最高的位置作为配准结果，直至所有第二置信度区域C2均得到配准结果完成配准。

[0022] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述配准位置条件包括：将所述第一或第二矩形图像横边方向称为角方向，记为x方向，竖边方向称为半径方向，记为y方向；相邻的区域之间在x、y方向上的偏移量小于等于第二最大偏移量，注册图像模板中各虹膜区域相对于待识别图像在y方向上的偏移量小于第一最大偏移量。

[0023] 本发明二维非同步编码比对方法的进一步改进在于，所述第二最大偏移量是1个像素。

[0024] 本发明二维非同步编码比对方法实现了虹膜像素在角方向和半径方向的二维非同步比对。与传统的一维像素比对方法相比（即只考虑虹膜角方向移动校正），本发明考虑了虹膜像素过程中的分割误差。与同步的二维像素比对相比（即在半径方向和角方向整体移动校正），本方法的比对方式更为灵活。本方法不仅涵盖了同步二维比对的方法，而且允许二维像素在合理的范围内出现错位和重叠的比对，因此本发明能更好的适应虹膜分割过程中出现的圆心偏移和半径误差。

[0025] 考虑二维像素比对的时间消耗问题，本发明通过采用虹膜区域置信度划分和基于置信度的评分算法提高了计算效率。假设KY表示半径方向允许移动的最大距离，KX表示角方向允许移动的最大距离，N为虹膜区域个数。如果使用普通的二维比对，其计算区域评分的次数为（2*KX+1）*（2*KY+1）* N。而对于本发明，假设高置信区域虹膜区域个数为Nc1,中置信区域虹膜区域个数为Nc2, Nc1 + Nc2 ≤N, 其计算区域评分的次数为（2*KX+1）*（2*KY+1）* Nc1 + 9 * Nc2。其计算规模小于普通的二维像素比对。综上，本发明兼顾了像素比对的计算精度和计算时间，具有较好的技术效果。

附图说明

[0026] 图1本发明所述方法中的虹膜注册和虹膜识别流程图。

[0027] 图2为虹膜区域划分和展开示意图。

具体实施方式

[0028] 下面结合附图及具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

[0029] 本发明二维非同步编码比对方法，其非同步是相对于同步而言的。同步即将整个虹膜区域看为一个整体，同步的比对方法在角方向和半径方向是整体平移比对的。非同步的方法前提是将虹膜区域分割为各个区域，允许各个区域见间出现错位和重叠。

[0030] 如图1所示，本发明二维非同步编码比对方法包括虹膜注册和虹膜识别，所述虹膜注册包括步骤：

[0031] 10、首先采集用于虹膜注册的第一虹膜图像，并分割所述第一虹膜图像得到第一环状虹膜区域图像；将该第一环状虹膜区域图像变换展开为第一矩形图像；图2即示出了这种转换关系，图2包括环状虹膜区域图像示意图21、矩形图像示意图23和虹膜图像区域编号示意图22，具体的，首先建立直角坐标系，将第一环状虹膜区域图像放在直角坐标系中；然后将第一环状虹膜区域图像内像素点的直角坐标转化为极坐标，最后展开极坐标下的第一环状虹膜区域图像，得到第一矩形图像。

[0032] 11、归一化得到注册图像模板，并将所述注册图像模板分割为等宽的若干个区域；优选的，本实施例中将所述注册图像模板划分为16个区域，如图2所示；优选的，本实施例中每个区域对应的虹膜内圆的角度为π/8度；所述归一化是指是指对图像进行了一系列标准的处理变换，使之变换为一固定标准形式的过程。

[0033] 12、将所述若干区域分为第一置信度区域C1、第二置信度区域C2，第三置信度区域C3；所述置信度区域是根据正常情况下，各个区域受到眼睑遮挡的情况划分的，优选的，由于图2中21所示的s15，s0， s7， s8(s表示section即虹膜区域)受到眼睑遮挡概率最低，是虹膜最大可能暴出的区域，因此在本实施例中将s15，s0， s7， s8划分为所述第一置信度区域C1；同理，由于s3， s4， s10， s11，s12， s13受到眼睑遮挡的概率最大，是虹膜暴露率最低的区域，因此在本实施例中将s3， s4， s10， s11，s12， s13划分为所述第一置信度区域C3；余下的s14，s1，s2，s5，s6，s9作为第二置信度/中间置信区域C2。

[0034] 所述虹膜识别包括步骤：

[0035] 20、采集用于虹膜识别的第二虹膜图像，并分割所述第二虹膜图像得到第二环状虹膜区域图像；将该第二环状虹膜区域图像变换展开为第二矩形图像；变换规则与步骤10相同。

[0036] 21、归一化得到待识别图像。

[0037] 22、取注册图像模板中所有第一置信度区域C1，与待识别图像进行配准：步骤包括：首先将所有第一置信度区域C1在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，得到注册图像模板第一置信度区域C1在每一个位置的配准分数，以配准分数最高的位置作为配准结果。所述配准位置条件包括：将所述第一或第二矩形图像横边方向称为角方向，记为x方向，竖边方向称为半径方向，记为y方向；相邻的第一置信度区域C1之间在x、y方向上的偏移量小于等于第二最大偏移量，所述偏移量是指两个区域在默认的相对位置基础上沿x方向或y方向进行错位或重叠所移动的像素数；第一置信度区域C1与待识别图像之间在y方向上的偏移量小于等于第一最大偏移量；不相邻的第一置信度区域C1之间在 x方向的距离在第一预设范围内。所述第一最大偏移量是5个像素；所述第一预设范围是注册模板中所述不相邻的第一置信度区域C1之间在x方向上的相对位移小于5度对应的像素数，假设归一化后的矩形图像横边共128个像素，由于矩形图像横边对应圆形角方向共360度，因此5度对应的像素数为1.77，取整2个像素；所述第二最大偏移量是1个像素；所述像素是指归一化后的图像的像素；矩形图像示意图如图2中的23所示；所述配准是指模板区域与待识别图像某区域相似度和匹配度最高；假设待比对的二维编码图像为A和B，匹配度到计算方式如下：

[0038] 公式1

[0039] 公式2

[0040] 其中k表示虹膜区域的索引，sk表示第k个虹膜区域，i表示是像素图像的第i行， j表示像素图像的第j列，αk是整数表示第k个虹膜区域在半径方向移动的距离，KY表示半径方向允许移动的最大距离，βk是整数表示第k个虹膜区域在角方向移动的距离，KX表示角方向允许移动的最大距离，XOR表示异或，#0表示0的个数；为了保证图像的连续性，相邻的子模块要求在角方向和半径方向最多有一个像素的误差，即公式1还需满足以下条件：

[0041] 公式3

[0042] 对于最低置信区域C3，认为其受睫毛和眼睑的影响较为严重，因而在本实施例中不纳入对比。

[0043] 23、根据第一置信度区域C1配准结果，以及注册模板第一置信度区域C1与第二置信度区域C2的位置关系，取注册图像模板中所有第二置信度区域C2在待识别图像相应位置处与待识别图像进行配准，步骤包括：取相邻的区域已配准的第二置信度区域C2，在满足配准位置条件的所有位置进行遍历，以配准分数最高的位置作为配准结果，直至所有第二置信度区域C2均得到配准结果完成配准；所述配准位置条件包括：将所述第一或第二矩形图像横边方向称为角方向，记为x方向，竖边方向称为半径方向，记为y方向；相邻的区域之间在x、y方向上的偏移量小于等于第二最大偏移量，所述第二最大偏移量是1个像素；配准的匹配度计算方法为：

[0044] 公式4

[0045] 由于其中第二最大偏移量为1个像素，因此 的取值范围为：

[0046]

[0047] 公式5

[0048] 24、根据第一置信度区域C1和第二置信度区域C2的配准结果，计算得出待识别图像与注册图像模板的匹配分数，即

[0049] 公式6

[0050] 使用归一化的分数为：

[0051] 公式7

[0052] 其中H表示二维像素图像的高度/行数，Ws便是一个虹膜区域的宽度。

[0053] 以上结合附图及实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。