一种基于相位一致性的虹膜识别方法

一种基于相位一致性的虹膜识别方法 王恩东 ()沈阳化工学院 , 辽宁 沈阳 110142 摘 要 :由于虹膜具有惟一性 、稳定性 、不可更改性等优点 ,虹膜识别已经成为生物特征身份识别领域中的研究热点 。 为了简化特征提取方法并提高虹膜识别的准确性 ,提出一种基于相位一致性的虹膜识别方法 。该方法利用相位一致性所具 有的较强特征检测能力 ,提取虹膜纹理的边缘点标记纹理的位置信息 ,将位置特征作为虹膜纹理的可区分性特征实现虹膜 识别 。在 CA SIA2Iri sV32Interval 图像库上进行实验的结果证明 , 该方法是可行的 , 也是有效的 , 并且具有较高的识别准 确性 。 关键词 :生物特征身份识别 ; 虹膜识别 ; 相位一致性 ; 特征提取 ; 模式匹配 () 文章编号 :10042373 X 20101020093203 中图分类号 : T P391 . 41文献标识码 : A Ir is Recogn ition Method Ba sed on Pha se Congruency WA N G En2do ng ( )Shenyang In stit ute of Chemical Technolo gy , Shenyang 110142 , China Abstract : Iris recognitio n has become a research hot2spot in t he biomet rics recognition filed , because t he iris has t he p roperties of unique , stable , unchangeable. an iris recognitio n met hod based o n p hase co ngruency is p ropo sed , to simplif y t he met hod of feat ure ex2 t ractio n and imp rore t he accuracy of iris recognitio n , t he edge point s of iris veins were ext racted to mark t he locatio n info rmatio n of iris by utilizing t he st rong abilit y for feat ure detectio n of p hase co ngruency. It al so considers t he locatio n feat ure as t he distinguishable fea2 t ure of iris veins. Experimental result s on CASIA2IrisV32Interval image database demo nst rate t hat t he p ropo sed met hod is feasible and effective , and it has high recognition accuracy. Ke ywords : bio met rics ; iri s reco gnitio n ; p ha se co ngr uency ; f eat ure ext ractio n ; pat ter n matching [ 9 ] 来自 CA SIA2Iri sV32Int e r val 图像库。虹膜识别技术是 20 世纪 90 年代发展起来的一种 [ 1 ] 生物特征身份识别技术。到目前为止 ,研究人员已经 1 图像预处理[ 228 ] [ 223 ] 提出了很多虹膜识别方法: Da ugma n利用多尺度 图像采集设备捕获到的人眼图像中往往包括眼睑、 伽博滤波器对虹膜纹理进行局部相位量化和编码 ,用汉[ 4 ] 明距离来测量一对虹膜代码之间的差异 ; L i m等用 巩膜等无关区域 ,必须首先在原始的人眼图像中准确地二维 Ha r r 小波变换对虹膜图像进行四次分解 ,然后将 找到虹膜的内外边界 ,提取出有效的虹膜纹理区域 ,即 第 4 次分解得到的高频信息量化成 87 位的虹膜代码 ; 虹膜定位。本文采用文献[ 3 ]中给出的方法进行虹膜定 [ 5 ] Pa r k等用 1 个方向滤波器组将虹膜图像分解成 8 个 位 ,可以有效地确定虹膜的位置和大小 ,将虹膜从图像 方向的子波段输出 ,并且提取出化的方向能量作为 中分离出来 。 虹膜特征 ,最后通过计算输入向量与模板特征向量之间 在获取人眼图像时 ,由于光照变化引起的瞳孔缩放 的欧几里德距离来进行模式匹配 。 以及镜头与人眼距离的不同 ,会造成虹膜在人眼图像中 为了大幅度地提高虹膜识别的准确性 ,提出了一种 的大小不同 。虹膜纹理的这种弹性变形将会影响到特 基于相位一致性的虹膜识别方法 。其基本思想如下 :首 征提取和匹配的结果。为了得到更加准确地识别结果 , 先 ,对人眼图像进行图像预处理 ,得到归一化的虹膜图 在预处理时必须对这种变形进行一定的补偿 ,并将虹膜 像 ;其次 ,计算虹膜图像中所有像素的相位一致性 ,生成 的大小和比例调整到统一的标准 ,即归一化 。本文从内 相位一致性图像 ;再次 ,根据相位一致性的强度提取虹 边界中心右侧的水平半径开始按逆时针方向将环形虹 膜纹理的边缘点 ,将标记了边缘点的虹膜图像编码为二 膜展开成分辨率为 512 ×64 的矩形虹膜图像 。图 1 给 进制的虹膜代码 ;最后 ,计算不同虹膜代码之间的逻辑 出了图像预处理的结果图像示例。 “与”距离 ,根据该距离给出识别结果 。实验使用的图像 2 相位一致性 相位一致性是一种无量纲的量 ,可以提供一种对特收稿日期 :2010201220 ε 征点的意义的绝对测量。由于相位一致性对图像的亮式中 :是一个很小的常数 , 其作用是避免分母被零除;度或对比度的变化具有不变性 ,因此可以在任意不同光 T 是经过计算估计出来的噪声干扰的阈值 , 它可以消除 照条件和不同质量的图像中使用固定的阈值来进行特 ( ) 噪声对相位一致性计算的影响; W x是相位一致性的 征检测。相位一致性的最大意义在于 ,它根据相位一致 加权函数 , 用于频率扩展; 符号“[ ]”示当其中的值为性的值来描述从阶跃边缘到线条或者马赫带之间的任 ΔΦ( ) 正数时值不变 , 否则值变为零 ;x的作用是使相位 n 意类型的特征成为可能 ,而不再像 So bel ,Ca nny 等边缘 一致性的值尽可能地接近于随着相位偏差本身变化。 检测算子那样只能检测如阶跃边缘或屋顶边缘等的某 种固定类型的特征。 Ko ve si 采用了不同尺度和不同方向下的 lo g2Ga2 bo r 滤波器来计算 PC的值。二维 lo g2Ga bo r 滤波器比 2 较特殊 ,它在频率域中构造并由 2 个部分组成 ,分别是 如下式所示的半径滤波器和角度滤波器。 2 ω() - [ log / w] 0 2(ω) ( ) G= e 2 [ lo g k/ w] 0 ( )23 θ(θ ) - - 0 2(θ) σG= e 2 θ ωωω 式中 : 是滤波器的中心频率 , 随着的变化 , k/ 的0 0 0 值应该保持不变 , 这样可以得到固定形状的比例滤波 图 1 图像预处理的结果θσ器 ;是滤波器的方向角 ,θ 是角度方向高斯函数的标 0 准Mo r ro ne 和 Owe n s 以 信 号 中 某 一 位 置 x 处 的 偏差。 Fo urie r 级数展开的形式给出 了如 下的相 位一致 性 函数 : 3 特征提取φ( )A n co s [n xφ( ) - x] ? n ( )( )PC x ma x 1 = 为了尽量提高虹膜识别的准确性 ,本文提出了一种φ( ) π x?[ 0 , 2]A n ?n 基于相位一致性的虹膜特征提取方法 。该方法利用相φ( ) 式中 : A 表示第 n 个 Fo urier 成分的幅值;x表示位n n 位一致所具有的较强的特征检测能力 ,提取虹膜纹理的 φ( ) 置 x 处第 n 个 Fo urie r 成分的局部相位;x表示当前边缘点来描述纹理的位置信息。 点的所有 Fo urier 成分的幅度加权平均局部相位角。 () 。对于虹膜图像中的每个点 ,用一组计算 PC12 尽管 Mo r ro ne 和 Owe n s 定义的这种相位一致性表 ( ) 不同方向的二维 lo g2Ga bo r 滤波器按式 4计算其相位 述清晰、容易理解 ,但是由于其所具有的以下几个问 , 一致性 PC:2 导致其不能成功地用于特征检测 :( ) ( ) ΔΦ( ) W x| A xx- T |no no o ??() 1若所有 Fo urie r 成分的幅值都非常小 ,将不利 o n ( )PCx 2 = 于相位一致性的计算 ; ( ) ε A x+no ??o n () 2由于相位一致性是一种归一化的量 ,因此对噪( ) 4 声是非常敏感的 ;式中 : o 表示二维滤波器的方向 , 其他参量的含义与 () 3如果信号中只有 1 个频率成分 ,那么相位一致 () 式 1相同。 性将始终是“1”; () 2提取边缘点。将虹膜有效区域中全部点的 () 4上式定义的相位一致性不能提供很好的定位 , PC值按从大到小的顺序排列 , 将 PC值较大的前 2 2 Col ×Ro w ×Per 个点的编码位置为 1 ,将其余点的编码 因为它是随着相位偏差的余弦变化 ,而不是随着相位偏 位置为 0 。其中 , Col 表示有效区域的长度 , 即包含 差本身变化。 Col 列 ; Ro w 表示有效区域的宽度 ,即包含 Ro w 行 ; Per [ 10 ] 为了解决以上问题 , Ko ve si对相位一致性的定 是一个百分比 ,表示提取出来的边缘点在有效区域内所 义进行了改进 ,给出了相位一致性的新的定义 ,为了与 有点中所占的比例。于是得到 Col ×Ro w 位二进制虹 Mo r ro ne 和 Owe n s 所定义的相位一致性加以区别 , 膜代码 ,其中 1 的个数是 Col ×Ro w ×Pe r 个 ,代表纹理 Ko ve si 将自己定义的相位一致性函数称为 PC:2 () 特征点 ,0 的个数是 Col ×Ro w ×1 - Pe r个 ,代表非特 征点。图 2 给出了该方法提取特征点时生成的 2 幅中 ( )ΔΦ( )( ) W x[ A xx- T ] n n ? n ( ) () 间结果图像 。其中 ,图 2 a是按式 4计算得到的相位 ( )PCx = 2 ( ) εA x+n ?( ) 一致性图像 ;图 2 b中的黑色像素表示纹理特征点。 n ΔΦ( ) φ( ) φ( ) xφ( )φ( )- x] | - x] - | n = co s[xsi n[xn n ( )2 等时二者的值 ; CR R 是指在给定的距离阈值下 ,正确给 出了接受或者拒绝识别结果的概率 。 本文利用基于相 位一致性的特征提取和匹配方法 对 1 295 幅虹膜图像进行了实验。实验中 , 二维 lo g2 Ga bo r 滤波器的方向数 o = 6 , 尺度数 n = 4 ;纹理特征点 占像素总数量的百分比 Per = 45 % ; 调整旋转失真时 , 图 2 特征提取过程中生成的 2 幅中间结果图像 取 t = 21 ,相当于地发生在 ?15 o 范围内的旋转失真进 4 模式匹配 行了调整。当 n = 4 且 o = 6 时 , 可以得到 256 ×32 = 8 192位二进制虹膜代码 。具体实验结果如图 3 所示。( ) 在该方法中 ,用式 5计算 2 个虹膜代码 Co de和1 ( Co de 2之 间 的 逻 辑“与”距 离 lo gical a nd di st a nce , ) L AD: 1 ?L AD = 1 - Col ×Ro w ×Pe r Col Row ( )Co de1 [ i ] [ j ] &Co de2 [ i ] [ j ]5 ??i = 1 j = 1 式中 : Co de[ i ] [ j ] 和 Co de[ i ] [ j ] 分别表示 Co de和1 2 1 ( ) Co de在位置 i , j上的代码“;&”表示逻辑与运算 。2 图 3 N MD 分布和 ROC 曲线 ,可能会因为头部的旋转使人眼在获取人眼图像时 ( )从图 3 中可以得到以下一些实验数据 : 从图 3 a 图像发生旋转失真 ,因此需要对旋转失真进行一定的调 可以看出 , 类内距离分布与类间距离分布在 N MD =整。人眼图像中的旋转失真在虹膜图像中就变成了平 0 . 687 5处发生交叉 , 此时 FA R = 0 . 329 8 % , F R R = 移失真 , 因 此 要 在 匹 配 过 程 中 保 持 Co de不 变 , 将1 2 . 244 1 % 。若令判别阈值 T = 0 . 687 5 ,则正确识别率 Co de沿水平方向分别向左右各平移 t 次 ,每平移 1 次 2 ) CR R = 98 . 941 8 % , 从 图 3 b 可 以 看 出 , 该 方 法 的 进行 1 次匹配 ,加上不平移而直接匹配的 1 次 ,共得到 E ER = 1 . 191 7 % ,发生等错率时的 N MD = 0 . 695 8 。 2 t + 1 个 L AD ,选择其中的最小值作为最终的归一化匹 ( ) 配距离 no r malized mat chi ng di st a nce ,N MD即可 。由 6 结 语 于正常使用虹膜识别系统时不可能发生很大程度的旋 利用相位一致性所具有的较强的特征检测能力 ,提转 ,因此调整的范围不必太大。 取虹膜图像中的纹理边缘点作为位置特征 ,并将位置特 5 实验结果征编码为简单易处理的二进制虹膜代码 ,最后通过计算 虹膜代码之间的逻辑“与”距离对不同的虹膜模式进行 为了保证用于实验的虹膜纹理没有任何干扰 ,本文 分类。在 CA SIA2Iri sV32Int er val 图像库上进行的大量 从 CA SIA2Iri sV32Int e r val 图像库中抽取了 185 个类 , 实验证明了该方法的可行性和有效性 ,并且证明该方法 每类 7 幅图像 ,共 1 295 幅图像用于实验 。这些图像的 能够在虹膜纹理有效区域不完整的情况下提取出足够 共同特点是 , 经过图像预处理以后 , 虹膜图像右上角 的可区分性特征 ,以实现具有高准确性的虹膜识别。 ( 256 ×32 大小的区域内没有眼睑和眼毛等干扰 如 ) () 图 1 c中的白色矩形区域所示。并且 ,这些图像的数 参 考 文 献 量和可用纹理区域的面积完全能够满足特征提取和匹 [ 1 ] J A IN A K , RO SS A , PRAB HA KA R S. A n int ro ductio n to 配实验的要求。 bio met ric reco gnitio n [ J ] . IE E E Tra nsactio ns o n Circuit s 在进行特征提取和匹配实验时 ,可以用错误接受率 () and System fo r Video Technolo gy , 2004 , 14 1: 4220 . () ( f al se accep t rat e , FA R 、错 误 拒 绝 率 f al se accep t [ 2 ] DAU GMAN J G. Statistical richness of visual p hase informa2 ) ( ) rat e , F R R、等错率 equal e r ro r rat e , E ER、正确识别 tion : Update o n recognizing perso ns by iris patterns [J ] . Inter2 () 率 co r rect reco gnitio n rat e ,CR R等数据来衡量方法的 () natio nal Journal of Comp uter Visio n , 2001 , 45 1: 25238. 性能。其中 , FA R 是指假冒者被错误地接受为真实者 [ 3 ] DA U GMA N J G. Ho w iri s reco gnitio n wo r k s [ J ] . IE E E 的概率 ; F R R 是指真实者被误判为假冒者而被拒绝的 Transactio ns o n Circuit s and Systems fo r Video Technolo2 () gy , 2004 , 14 1: 21230 . ( 概率 ;等错率 E ER 是指在接受者操作特征 receiver op2 ()下转第 110 页 ) erati ng c ha ract eri stic , RO C曲线上当 FA R 和 F R R 相 靠 ,这些正是该系统的要求 。,无电磁发射 ,功耗极低 ;抗干扰性好 ,无错号 ;以频率低 此外 ,由于系统所传输的数据为 8 位数据 ,根据串 单片机为核心 ,所用器件数量少 ,成本低 ,生产调试 行口的工作方式 ,选择方式 1 ,即 8 位异步数据接收器/ 简便 ;可通过 8155 芯片实现功能扩展 。但该呼叫系统 发送器。综合以上 4 个方面的叙述可知 ,该系统的通信 对电路制作工艺要求较高 ,软件编程工作量大。 方式选用串行异步半双工通信的方式 , 串行口工作方 式 1 ,即采用具有R S 232 C标准的点对点双机串行通信 , 参 考 文 献这是因为利用单片机本身的串行口 ,其数据传输距离不 超过 1 . 5 m ,而采用 R S 232C 标准可以进行远距离传 输。该系统采用单片机 A T89 C51 提供的串行口 ,通过 [ 1 ] 范立南 ,李雪飞 ,尹授远 ,等. 单片微型计算机控制系统设计对单片机功能寄存器 SCON 和 PCON 设置 ,来控制串 [ M ] . 北京 :人民邮电出版社 ,2004 . 行口的工作方式及传输波特率 。 [ 2 ] 曹天汗. 单片机原理与接口技术 [ M ] . 北京 : 电子工业出版 社 ,2006 . 在 AT 89C51 的 发 送 端 TXD 、接 收 端 RXD , 采 用 [ 3 ] 唐颖. 单片机原理与应用及 C51 程序设计[ M ] . 北京 : 北京 RS 232C电平传输 ,采用 2 片电平转换芯片 MA X232 ,由 大学出版社 ,2008 . 于单 片 机 为 T TL 电 平 , 一 片 MA X232 实 现 T TL2 [ 4 ] 何立民. 单片机原理与接口技术 [ M ] . 北京 : 清华大学出版 RS 232C电平的转换 ,另一片实现 RS 232C2T TL 电平的 社 ,2004 . 转换。 [ 5 ] 刘同法 ,陈忠平 ,彭继卫 ,等. 单片机外围接口电路与工程实 践[ M ] . 北京 :北京航空航天大学出版社 ,2009 . 2 . 4 软件系统设计[ 6 ] 谢宜仁. 单片机硬件接口电路及实例解析 [ M ] . 北京 : 电子 软件是系统设计的灵魂 ,其在系统中的作用无可取 工业出版社 ,2009 . 代。该系统的软件主要包括 2 方面 :主机程序和分机程 [ 7 ] 高峰. 单片微机应用系统设计及实用技术 [ M ] . 北京 : 机械 工业出版社 ,2004 . 序。而主机程序又包括 L ED 数码显示程序、串行数据 [ 8 ] 吴黎 明. 单 片机 原 理 及 应 用 技 术 [ M ] . 北 京 : 科 学 出 版 () 传输程序 包括接收程序和发送程序;分机程序包括键 社 ,2005 . 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