機器視覺技術在虹膜識別中的創新應用

楊密凱

摘 要 隨著計算機技術的發展，機器視覺技術也在各個行業和領域得到了應用。而在虹膜識別中進行該技術的創新應用，則能夠推動生物特征識別技術的發展。基于這種認識，本文對機器視覺技術在虹膜識別中的創新應用問題展開了研究，以期為關注這一話題的人們提供參考。

【關鍵詞】機器視覺技術 虹膜識別 創新應用

在信息時代，身份識別困難的問題變得更加突出。僅僅利用身份證進行身份識別，容易出現身份信息被偽造和丟失的問題，所以無法滿足社會的發展需要。而虹膜具有唯一性和防偽性，運用機器視覺技術實現虹膜識別，則能夠根據人體生物特征完成個人身份認證，繼而更好的促進相關技術的發展。

1 機器視覺技術概述

所謂的機器視覺技術，其實就是利用計算機實現人的視覺功能，是可以利用計算機代替人眼認識客觀三維世界的一種技術。從特點上來講，機器視覺技術具有較高的測量精度和靈敏度，并且具有抗電磁干擾能力強、噪聲低等有點，能夠在惡劣環境條件下得到使用。將該技術引入到圖像采集處理系統中，則能夠利用機器代替人眼進行判斷和測量，可以利用圖像攝取裝置完成目標檢測，然后將檢測得到的信號轉換為數字信號，并利用圖像處理系統完成信號的判斷和處理。

2 機器視覺技術在虹膜識別中的創新應用

利用機器視覺技術，無需與被觀測對象接觸就能夠完成被檢測對象的特征的準確提取，所以不會對被觀測者造成損傷。因此，可以在虹膜識別中進行機器視覺技術的創新應用，從而增強虹膜識別的安全可靠性。

2.1 虹膜圖像的采集

利用機器視覺技術進行虹膜識別時，首先需要完成虹膜圖像的采集。具體來講，就是需要完成虹膜圖像的清晰、準確采集，并且將圖像信息以數字化形式存儲，從而為后續圖像識別打下良好的基礎。而機器視覺系統中包含光源、光學系統和圖像捕捉系統，能夠從15-46mm距離完成虹膜圖像的采集。在圖像捕捉的過程中，用戶需要在攝像頭前進行眼睛位置的移動，以便獲得虹膜最佳的對焦位置。此時，攝像頭將連續完成虹膜圖像的采集，而系統也會提示用戶進行眼鏡位置的移動。直至成像有足夠銳度時，系統將會完成虹膜圖像樣本的自動采集。在圖像存儲上，機器視覺系統中包含有圖像采集卡，其具有接收圖像信號和實現A/D轉換的功能，能夠完成圖像信號的放大和數字化輸出。而該功能模塊還能夠實現攝像機的同步或異步拍攝控制，能夠通過PC機內部總線完成數字數據的高速傳輸，傳輸速率能夠達到130MBPS。

2.2 虹膜圖像的提取

實際上，利用視覺識別系統初步采集的圖像是人眼圖像，想要實現虹膜識別還有完成圖像的預處理，以便從人眼圖像中完成虹膜區域圖像的提取。具體來講，就是需要先進行虹膜定位，然后對圖像進行歸一化處理。所謂的虹膜定位，實際上就是從人眼圖像中完成虹膜區域圖像的分割。從原理上來看，由于瞳孔和虹膜在交界處會形成內邊界和外邊界，所以只要完成虹膜內外邊界的查找，就能夠實現虹膜區域的提取。使用微積分算法，可以使用圓形邊緣檢測器完成虹膜內外邊緣的反復查找，從而獲得最佳匹配的兩個圓。通過將曲線積分路徑轉換為弧形，并且完成相應信息參數的調整，就可以完成上下眼瞼的邊緣檢測。在圖像歸一化處理方面，需要從虹膜內邊界中心右側水平半徑開始沿著逆時針方向將環形虹膜展開，從而得到矩形虹膜。在此基礎上，通過對虹膜大小進行標準化處理，則能夠完成虹膜不同心和虹膜與瞳孔不同心的問題的處理。經過處理，得到的圖像的虹膜邊界與瞳孔邊界線應該為水平線。

2.3 虹膜圖像的識別

完成虹膜圖像的歸一化處理后，系統還要進行虹膜圖像特征的提取，從而實現虹膜識別。具體來講，就是需要使用2DGabor濾波器完成虹膜紋理的局部量化和編碼，從而實現紋理二維信息的處理。除了使用該種方法，使用機器視覺技術也可以在不同分辨率下完成虹膜圖像的分解，然后將分解后的圖像與對應圖像進行比較。值得注意的是，在進行虹膜圖像特征提取時，需要確保圖像縮放、位移和旋轉的不變形。如果獲得的特征無法實現虹膜復雜紋理的全面反映，還要從頻率域和空間分別展開分析，以便進行紋理信息的完整表達。所以，虹膜特征提取過程就是一個數據分析和處理的過程，能夠將大量原始圖像數據轉換為若干特征，并且從中進行具有代表性的特征的提取，繼而為圖像的分類處理打下基礎。在虹膜分類中，系統將使用神經網絡方法和CASIA（中科院自動化所提供的公開免費虹膜數據庫）完成虹膜分類機制的構建。利用反復訓練和調整得到的決策函數，則能夠完成識別模式和已知庫中模式的比較，繼而實現虹膜圖像的識別。

3 結論

總之，機器視覺技術在農業、工業等多個領域都得到了應用。而在虹膜識別上實現該技術的創新應用，則能夠促使該技術進一步向著高精度、實時在線和智能化檢測的方向發展，并且也能夠使生物識別技術得到進一步發展。

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