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大型动物虹膜识别文献综述 —— 以牛眼为例

东南大学系统工程研究所张梦露

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目 录

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背景简介

目前研究成果

5

4

虹膜识别系统的流程及算法

未来研究方向

国内外研究现状

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1 背景简介 生物特征识别技术是依据人类自身所

固有的生理或行为特征而进行识别的一种技术。

虹膜识别作为一种稳定有效的生物特征识别方式，具有高稳定性、高防伪性和非入侵性等优点，被广泛应用于人类身份识别。

近年来，频频发生的恶性事件严重威胁人类健康，疯牛病、口蹄疫、禽流感、瘦肉精等一系列事件给社会造成巨大损失，肉类食品安全问题成了全球关注的重大课题。利用虹膜识别技术建立和完善肉食品溯源体系就具有十分重要的理论价值和现实意义。

光斑

瞳孔 虹膜巩膜

光斑（覆盖瞳孔区域）

虹膜巩膜

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2 国内外研究现状年份 作者 贡献1987 Flom 首次提出虹膜识别的概念 [1]1995 Hyun-Jung Kim 对生物特征用于身份认证和安全控制

的可行性进行了研究分析 [2]1993 John Daugman 首次提出虹膜识别算法，实现了第一

个自动虹膜识别系统 [3-4]1996 Wildes R 提出新的算法，成功研制了基于虹膜

识别的身份认证系统 [5]2000 中科院自动化研究

所开发出具有我国自主知识产权的虹膜识别原型系统，建立公开的 CASIA 虹膜图像数据库 [6-7]

2001 Masahiko Suzaki, et al

针对虹膜识别在赛马身份鉴别中的应用进行研究 [8]

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年份 作者 贡献2003 上海交通大学图

像处理与模式识别研究所

开发出国内第一套商用虹膜识别系统[9-10]

2003-

2007

John Daugman 对虹膜识别技术进行大量研究，提出了虹膜识别各个步骤的具体算法，并不断改进 [11-13]

2007 A. Allen, et al 运用虹膜图像对动物进行生物特征识别进行身份认证 [14]

2008 方超 ,赵林度 以牛眼为例，构建了基于虹膜识别的肉食品可追溯系统 [15]

2009 孔强 , 赵林度 对虹膜识别在肉类食品安全追溯系统中的应用及关键技术进行了研究 [16]

2009 赵林度 , 孙胜楠 应用虹膜中间件技术构建了肉类食品安全溯源系统 [17]

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3 虹膜识别系统的流程及算法 目前 Daugman 开发的虹膜识别算法应用广泛 ,将整个虹膜识别过程大致分为虹膜定位、虹膜归一化、虹膜特征提取及虹膜匹配4个步骤，虹膜识别流程如下图所示：

图 1 虹膜识别技术相关过程分析图

图像预处理 特征提取

图像采集

特征编码

虹膜定位

图像归一化

虹膜识别

阈值变换

边缘检测

精确定位图像去噪

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3.1 虹膜图像定位

目的 将虹膜从眼睛图像中提取出来，确定虹膜的内外边缘的位置。

常用的虹膜定位技术 ◆ Hough变换 [18,19] ◆ Daughman 定位算法 [3,5] ◆ Wildes 定位算法 [20,21] ◆ 基于数学形态学和 Hough变换相结合的定位法 [22,23] ◆ 两步定位法 [24,25] ◆ 几何特征定位法 [23]

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目的 将定位后的虹膜区域图像调整到相同的尺寸和对应的位置，从而消除平移、缩放等因素对于虹膜识别的影响。

常用的虹膜归一化方法 ◆ 极坐标处理 [3,25,26] ◆ 仿射变换的映射方法 [27] ◆ 线性映射的方法 [28]

3.2 归一化

图 2 虹膜归一化原理图

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3.3 虹膜特征提取

目的 提取虹膜纹理的幅度信息和相位信息，是虹膜识别的关键。

常用的特征提取方法 ◆ 基于相位分析的方法 [3,26,28,29] ◆ 基于过零点检测的方法 [30,31] ◆ 基于纹理分析的方法 [32,33] ◆ 基于局部特征分析的方法 [29,34]

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3.4 编码匹配

根据特征编码与数据库中事先存储的虹膜图像特征编码进行比对和验证，从而达到识别的目的，通常是通过比较两个虹膜编码的海明距来实现。

编码 A 与 B的海明距离为：

1

1 L

i ii

HD A BL

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4 目前研究成果

图像采集 阈值变换 边缘检测 虹膜定位

区域分割归一化编码匹配

在对人眼虹膜识别算法进行研究的基础上，我们结合牛眼特点对虹膜识别相关算法进行改进并加以实现。

图 2 牛眼虹膜识别过程

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发明专利：一种大型动物虹膜识别方法发明专利：一种大型动物虹膜识别方法

实用专利：一种大型动物个体溯源虹膜识别中间件实用专利：一种大型动物个体溯源虹膜识别中间件

大型动物个体虹膜识别系统大型动物个体虹膜识别系统

大型动物个体虹膜信息管理平台大型动物个体虹膜信息管理平台

我们的成果我们的成果

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5 未来研究方向未来研究方向

◆ 建立大规模的虹膜数据库进行验证

◆ 建立科学严谨统一的性能评价体系

◆ 进一步对动物虹膜识别相关算法进行改进和完善

存在的问题

◆ 系统的可行性有待验证

◆ 性能评价体系尚待建立

◆ 虹膜识别算法不够精确

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参考文献

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