前言

第一章绪论

1.1生物认证概述

1.1.1生物认证技术简介

1.1.2生物认证的优点

1.1.3生物认证的特征和分类

1.1.4生物认证系统的处理流程

1.1.5生物认证的发展状况

1.2虹膜识别

1.2.1虹膜的结构与生物特征

1.2.2虹膜识别系统的性能指标

1.2.3虹膜识别的实用价值

1.3本书的组织结构

第二章虹膜身份识别系统概述

2.1模式识别简介

2.2虹膜识别系统的工作流程

2.2.1虹膜图像获取

2.2.2虹膜图像预处理

2.2.3虹膜图像的特征提取

2.2.4虹膜图像的模式匹配及分类器设计

2.3虹膜识别系统的研究现状

2.4小结

第三章虹膜图像预处理

3.1 预备知识

3.1.1灰度直方图

3.1.2边缘检测算子

3.1.3 Hough变换

3.2虹膜定位算法概述

3.2.1 Daugman的虹膜定位算法

3.2.2 Wildes的虹膜定位算法

3.2.3 中科院自动化所王蕴红、谭铁牛等的虹膜定位算法

3.2.4常用虹膜定位算法比较

3.3基于统计原理的虹膜定位算法

3.3.1 瞳孔圆心与半径的定位

3.3.2基于统计原理的边缘检测阈值分析方法

3.3.3虹膜外边界的定位

3.4基于水平集方法的虹膜定位算法

3.4.1内边缘定位算法

3.4.2外边缘定位算法

3.5虹膜图像的噪声处理

3.5.1眼睑噪声处理

3.5.2眼睫毛噪声处理

3.5_3光斑噪声处理

3.6虹膜图像的归一化

3.7虹膜图像的增强

3.8小结

第四章虹膜特征提取与编码

4.1 预备知识

4.1.1小波分析简介

4.1.2多分辨分析

4.1.3有限正交小波基

4.1.4具有有限支集的规范正交小波基的刻画

4.2基于复值二维Gabor变换的虹膜纹理相位编码

4.2.1二维Gabor变换

4.2.2虹膜纹理相位编码

4.3基于二维小波变换的特征提取

4.3.1 小波变换

4.3.2 Daubechies小波滤波系数

4.3—3 离散小波变换

4.3.4二维DWT

4.3.5积分图像

4.3.6编码

4.4基于零谱矩滤波器的特征提取

4.4.1零谱矩滤波器

4.4.2低通平衡式零谱矩滤波器

4.4.3基于LSZSMF的虹膜特征提取与编码

4.5一种一维信号的特征提取方法

4.5.1局部纹理图像

4.5.2一维虹膜特征提取与编码

4.6虹膜图像注册

4.7小结

第五章模式匹配及分类器设计

5.1模式匹配的一些基本问题

5.2最小距离分类器

5.3海明距离

5.3.1分类器设计

5.3.2阈值分析

5.3.3 Daugman虹膜识别系统的速度性能总结

5.4方差倒数加权欧氏距离

5.4.1分类器设计

5.4.2实验结果及分析

5.5基于SIDASAM的虹膜分类方法

5.5.1熵函数

5.5.2相对熵与判别熵

5.5.3 SIDASAM方法

5.5.4实验结果分析

5.6识别速度比较

5.7小结

第六章基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法

6.1奇异值分解定理

6.2奇异值向量作为观察向量的优点

6.3虹膜奇异值特征向量提取

6.4奇异值观察向量数值化

6.5隐马尔可夫模型的发展概况

6.6隐马尔可夫模型理论基础

6.6.1 隐马尔可夫模型的定义

6.6.2隐马尔可夫模型的三个基本问题

6.6.3 隐马尔可夫模型的算法

6.7基于HMM的虹膜图像识别系统

6.7.1 HMM模型评价

6.7.2 HMM模型训练

6.7.3基于多观测值序列的模型参数重估算法

6.8模型参数的选择及初始化

6.8.1 隐马尔可夫模型的类型

6.8.2 隐马尔可夫的拓扑结构

6.8.3 隐马尔可夫模型参数的确定

6.8.4隐马尔可夫模型参数的初始化

6.9基于隐马尔可夫模型的识别决策方法

6.10实验结果

第七章复合生物特征识别技术

7.1 概述

7.2复合生物特征识别技术的研究概况

7.2.1 国外复合生物特征识别技术研究状况

7.2.2 国内复合生物特征识别技术研究状况

7.3复合生物特征识别技术的算法介绍

7.3.1 复合生物特征识别技术

7.3.2数据融合算法

7.4人脸与虹膜识别

7.4.1人脸识别

7.4.2人脸检测与定位

7.4.3人脸特征提取

7.5人脸和虹膜特征融合系统

7.6 Fisher判别和多数投票法融合

7.6.1 Fisher判别

7.6.2多数投票法确定Fisher判别结果

7.7融合算法实验

7.8实验结果分析

7.9小结

参考文献

本书主要介绍人体虹膜图像信息处理技术的基本理论和方法，首先介绍了生物特征识别技术的基本概念和方法，然后介绍了虹膜识别系统的处理流程，最后介绍了虹膜识别系统中各个阶段的算法和原理实现，并给出算法仿真实验及结果分析。

本书内容主要包括：绪论、虹膜身份识别系统概述、虹膜图像预处理、虹膜特征提取与编码、模式匹配及分类器设计、基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法、复合生物特征识别技术。

本书可作为高等学校计算机科学与技术、电气与电子信息类专业高年级本科生、研究生和研究人员的科研用书，也可作为信息安全、生物识别系统、图像处理和模式识别系统等研究开发人员和工程技术人员的参考书。

虹膜识别是与眼睛有关的生物识别中对人产生较少干扰的技术。它使用相当普通的照相机元件，而且不需要用户与机器发生接触。另外，它有能力实现更高的模板匹配性能。因此，它吸引了各种人的注意。

虹膜识别技术与相应的算法结合后，可以到达十分优异的准确度，即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据中，出现认假和拒假的可能性也相当小，两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:1 000 000,两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:10^52（10的52次方）。比其他任何生物认证技术的精确度高几个到几十个数量级。

虹膜识别的特点

生物活性: 虹膜是人眼的可见部分，处在巩膜的保护下，具有极强的生物活性。例如，瞳孔的大小随光线强弱变化；视物时有不自觉的调节过程；有每秒可达十余次的无意识瞳孔缩放；在人体脑死亡、处于深度昏迷状态或眼球组织脱离人体时，虹膜组织即完全收缩，出现散瞳现象。这些生物活性与人体生命现象同时存在，共生共息，所以想用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都是不可能的，从而保证了生理组织的真实性。

非接触性:从一定距离即可获得虹膜数字图像,无需用户接触设备,对人身没有侵犯，因而容易被公众接受

唯一性:唯一性是指每个虹膜所包含的信息都不相同，出现形态完全相同的虹膜组织的可能性远远低于其他组织。虹膜的纤维组织细节复杂而丰富，并且它的形成与胚胎发生阶段该组织局部的物理化学条件有关，具有极大的随机性，即便使用克隆技术也无法复制某个虹膜。同卵双胞胎的虹膜纹理信息不同，同一个人左右眼的虹膜纹理都不会相互认同。

稳定性:虹膜在人的一生中都极其稳定，出生前（胎儿 7个月时）已经形成，出生6—18个月后定型，此后终身不变. 一般性疾病不会对虹膜组织造成损伤，不会因职业等因素造成磨损。

防伪性:不可能在对视觉无严重影响的情况下用外科手术改变虹膜特征，更不可能将一个人的虹膜组织特征改变得与某个特定对象的特征相同，用照片、录像、尸体的虹膜代替活体的虹膜图像都可被被检验出来。

系统中央控制部分由1台PC主机和主机管理软件组成，由此连接控制器。控制器连接虹膜识别设备、电控锁、开门按钮等组成部件构成基本的门禁控制单元。虹膜识别设备可接密码键盘、读卡器等，用于对系统功能的设置和查询，并可用作密码输入器。

1、虹膜识别特点

虹膜识别技术是先有生物识别手段中公认的最为精准的识别方式，和其他身份识别技术相比，虹膜识别具有以下特点：

准确性

准确性是生物识别技术的关键性能。受英国政府委托，英国国家物理实验室（NPL）测试比较了视网膜、虹膜、指纹、掌纹、面部、声音、手书动力学等七种技术。报告认为：虹膜、视网膜准确度最高，面部“是最不准确的”，指纹要提高准确性须采集十个手指的指纹。此外，日本自动识别专题研讨会（AIM）给出了不同技术的错误接受率，虹膜比指纹准确1200倍，比面部准确12000，比声音准确40000倍。AIM认为，准确度最低的是声音识别。

抗欺骗性

NPL认为，虹膜、视网膜最强，指纹、掌纹容易伪造，签名可以模仿，声音可以用录音代替，面部是“最容易被欺骗的”。例如：指纹每次使用时都会留下印膜，很容易被他人获取，用以制造假指纹。

实用性

视网膜在眼底，取像困难，没有发展前景；深色虹膜难于采集可用图像（实际是所采图像难于正确识别）；声音需要高保真度的麦克风；面部、掌纹需要高精度摄像机；手书需要专用写字板，不能使用计算机上的已有配置；指纹取像容易，但属于接触式采集（均来源于NPL）。接触式采集的弊端是易污染设备，影响准确性。此外，对指纹识别来说，还有体力劳动纹理磨损、老年人手指干涩影响使用等问题。而虹膜采用普通摄像头即可取得，对人体无伤害且便捷 。

2、控制中心

控制中心通过电脑可分部门建立员工资料库，如：动力中心、维护中心、管 理中心等，定期或实时采集每个门的进出资料，同时按部门进行汇总、查询、分类及打 印等。主机的各种参数均可由电脑进行设置，也可在各主机直接设定。

3、多级管理

本系统能很方便地实现多级管理功能，控制中心可通过电脑可设置每个在册登记人员的进出权限、时间范围、节假日限制等；如：高级管理者可随时进出任何 一扇门、部门管理者可进出本部门所有门、而一般职员只能在上班时间内进出本部门的门，超出上班时间将无法进出，还可以结合密码输入来确认持卡者的合法性，然后决定是否开门，各种权限可由用户自由设置。

4、考勤

如客户有需求可提供部分考勤功能，如设置好人事资料、班次、出勤时间、假日等，并可对识别信息进行计算、统计 、汇总，生成人事出勤报表由电脑或打印机输出。

5、系统扩充

本系统最基本的配置是1个虹膜识别设备、1个控制箱、1把电锁就可达到门禁管制目的，当用户需要扩充功能时，系统可按照所需功能增加相应的扩充模块来 达到目的。如：单门、多门、联动等