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虹膜識別在網絡身份認證中的運用

2017-03-14 19:46:46彭弘婧
科技視界 2016年27期
關鍵詞:網絡

彭弘婧

【摘 要】虹膜識別的網絡身份認證方式越來越受到人們的關注。本文首先介紹了虹膜識別技術,然后論述了,網絡身份認證需要客戶端和服務器配合完成,客戶端主要管理虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取,服務器端主要管理虹膜匹配與認證。

【關鍵詞】虹膜識別;網絡;身份認證

隨著互聯網的日益普及和各領域的廣泛應用,網絡信息安全越來越重要,其中,網絡身份認證是保護網絡信息安全的重要一環。與傳統的賬戶+密碼、認證卡等身份認證方式相比,虹膜識別具有不易遺忘或丟失、防偽性、唯一性和非侵犯性等特點,因此,虹膜識別的網絡身份認證方式越來越受到人們的關注。

1 虹膜識別技術

虹膜是眼球中處于瞳孔四周,鞏膜之內的部分。虹膜識別包括虹膜圖像采集,虹膜圖像的定位和歸一化,模式匹配和做出決策。

1.1 虹膜圖像采集

虹膜識別的首要問題是采集虹膜圖像,其采集裝置采集人眼虹膜圖像,主要由光學設備、影像傳感器、USB接口芯片等組成。它的處理過程如下圖。

圖1 虹膜圖像采集過程

采集到清晰、高質量的虹膜圖像是困難的,要求自動調焦精確。圖像灰度處理的自動調焦方式,具有調焦更加智能化和對運動對象控制方便化兩大優點。對聚焦評價方法一般是高頻分量法、平滑法、閾值積分法和灰度差分法??刂葡到y結構如下圖所示。

圖2 虹膜采集系統結構

1.2 虹膜定位和歸一化

虹膜定位算法有兩大類:一是,基于灰度梯度的算法,如微積分方法;一是,基于二值邊界點的算法,如Hough變換、最小二乘法。

John Daugman提出的微積分方法,主要考察人眼圖像,首先設定點(x0,y0),以它為中心、在以r為半徑的弧度ds上積分,如下式,最值位置(r,x0,y0)就是人眼圖像的界定邊界。

其中:I(x,y)為人眼圖像函數,G?滓(r)為高斯型光滑函數。

最小二乘法是根據二值化邊緣圖像進行邊界定位。Hough變換首先產生邊界點,然后通過邊界點投票來確定虹膜邊界參數。另外還有粗定位、精定位結合方法,先確定虹膜大概位置,然后用精確定位虹膜邊界。

虹膜圖像歸一化是為了消除不同的操作對于圖像的影響,將每幅虹膜圖像調整到統一的尺寸和位置。具體說,是根據定位虹膜內、外邊界圓周的參數(r1,x1,y1)和(r2,x2,y2),采用極坐標變化方法歸一化,再用雙線性內插值強化歸一化效果,然后將其展開成矩形的虹膜圖像,最后把其中的噪音以規定尺寸歸一化。

1.3 虹膜特征提取與匹配

虹膜圖像有豐富的細節特征,虹膜特征提取與匹配是虹膜識別中的關鍵部分,它是通過特定算法對預處理過的圖像進行編碼或匹配。虹膜特征提取的算法主要有Gabor變換、傅里葉變換和小波變換。大多數虹膜識別系統在性能上的區別就在于虹膜特征提取和匹配的算法不同。

Gabor變換是一種短時傅立葉變換,其核心是Gabor濾波器(根據頻率函數(U,V)和Gauss函數設計)。本質上是,使用Gauss函數作為窗函數,提取信號Fourier變換的局部信息。Gabor變換可以反映很多紋理特征,能較好地同時滿足在時域和頻域中對信號分析的分辨率要求。而由此演進的2D-Gabor濾波器可以最大限度地滿足空域和頻域的聯合分辨率。

傅里葉變換是將圖像從圖像空間變換到頻率空間,利用傅里葉頻譜特性進行處理。包括2-D傅里葉變換和快速傅里葉變換。2-D傅里葉變換涉及正反傅里葉變換,快速傅里葉變換是在離散傅里葉變換基礎上,根據它的虛、實、奇、偶等特性,對它的算法進行改進而來。

小波變換包括1-D小波變換和2-D小波變換。1-D小波變換有兩種情況:一是,將連續變量函數映射為一展開系數系列;一是,將系列離散數據變換為一系列的系數。2-D小波變換首先構造一個2-D縮放函數u(x,y)和三個2-D小波函數vH(x,y),vV(x,y),vD(x,y)(H為水平方向、V為垂直方向、D為對角方向);通過離散小波反變換得到大小為M×N的2-D圖像f(x,y):

特征匹配分驗證和辨識兩類,依此思路,虹膜圖像匹配的算法比較多,常用算法有Hamming距離算法、函數測度算法、系數測定算法、差平方和測度算法、分層收斂判決算法。通常Hamming距離算法使用最多。

2 基于虹膜識別技術的網絡身份認證

網絡身份認證系統涉及客戶機和服務器結構,用戶在客戶機上完成注冊、虹膜圖像采集、圖像定位和歸一化處理、虹膜特征提取,然后傳到服務器進行匹配認證。如果對于新加入的用戶,服務器還需要有添加功能,將把新用戶的虹膜特征和相應信息錄入數據庫中,以備以后認證。同時身份信息在客戶端和服務器之間的傳輸要經過加密,其認證體系如下圖。

圖3 基于虹膜識別的網絡身份認證結構

這里有幾點要說明。一是,虹膜圖像采集由虹膜采集儀實現,虹膜采集儀可以自動調焦,捏手抓拍高質量虹膜圖像;二是,虹膜圖像預處理與特征提取模塊,該模塊通過若干進程與函數實現;三是,服務器端身份認證模塊,由虹膜匹配若干函數實現。這些是虹膜識別技術在網絡身份認證中的關鍵模塊。

3 結語

網絡身份認證方式比較多,但因為虹膜的諸多優點,虹膜識別的網絡身份認證方式越來越受到人們的關注。本文介紹了虹膜識別技術,包括如下幾方面:虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取與匹配;在網絡環境下,需要客戶端和服務器配合完成網絡身份認證,客戶端主要管理虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取,服務器端主要管理虹膜匹配與認證。

【參考文獻】

[1]袁曉飛,李臨生.基于TMS320DM6437的虹膜采集和識別系統設計[J].單片機與嵌入式系統應用,2014(8):66-69.

[2]郭曙光.基于虹膜識別的網絡身份認證系統[J].南寧職業技術學院學報,2010 (5):93-96.

[3]張亞濤,魏凱斌.基于虹膜的網絡身份驗證系統研究[J].計算機工程與設計,2008(5):2217-2219.

[4]陳芋文,向林泓,張昱琳.基于虹膜的網絡身份驗證系統研究[J].計算機與現代化,2012(7):100-103.

[責任編輯:田吉捷]

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