
與現在主流的虹膜識別算法不同,我們自主研發的PhaseIris?虹膜識別軟核算法具有以下幾個特點:
1)快速虹膜圖像抓?。翰捎萌搜蹌討B跟蹤和虹膜動態抓取的算法,解決固定窗口圖像抓取而導致聚焦時間過長的問題;
2)專用預處理算法:針對人眼圖像特性設計的專用預處理算法,在保留虹膜紋理特性的基礎上,消除噪點、光斑等圖像噪聲;
3)高精度虹膜分割:利用灰度、梯度等多維信息實現了精度高、魯棒性強的虹膜分割;
4)可靠的噪音消除:根據眼皮、睫毛的灰度、梯度、紋理等特點設計了高效、高可靠性的噪聲過濾算法,有效去除眼皮、睫毛等噪聲信息;
5)具有高可靠性的虹膜編碼:采用改進的二維gabor濾波器在頻域內利用幅度和相位角的雙重信息對虹膜進行特征編碼,構成虹膜特征矢量;
6)快速可靠的虹膜比對:設計了基于相位一致性密度函數,取代漢明函數來進行模板匹配,增加了識別準確率。
同時,全面的增加了活體檢測和圖像質量評估的過程:
A)活體檢測:采用紅外檢測活體的算法,有效地保證了進行身份認證的是活體本人,而不是照片、合成圖片等;
B)圖像質量評估:采用對圖像的灰度積分直方圖和對比度分析的算法,保證高清圖像采集。
1)采集優勢:增加圖像質量評估和活體檢測,保證高清圖像采集及真人識別認證;
2)編碼優勢:采用64kb(8kB)編碼,保存了更多的虹膜細節,保證識別準確率;
3)準確率優勢:單眼的誤識別率達到10-7,雙眼的誤識別率達到10-9;
4)穩定性優勢:根據識別系統性能評價ROC曲線的測試結論,PhaseIris?算法從小樣本到大樣本(107量級)的FAR和FRR均保持穩定;
5)速度優勢:根據大量的樣本數據測試,PhaseIris?算法同步處理速度超過業界標準,達到10倍速編碼、100倍速比對;