基于灰度曲面匹配的虹膜识别方法

目前的虹膜识别都是采用在图像上提取特征点,并将特征点编码为固定长度的特征数据用于匹配的方式。这种方式使虹膜识别系统易受攻击。为了进一步提高虹膜识别系统的安全性和识别速度,提出了一种基于灰度曲面匹配的虹膜识别方法。该方法抛弃了特征提取和编码等传统操作,在特征分析的基础上直接利用了灰度曲面匹配的思想,首先对两幅图像中的像素灰度做差,得到灰度差曲面,然后求出该灰度差曲面的方差。将此方差作为衡量两个虹膜特征曲面之间距离的依据,并据此判定两个虹膜是否来自同一只眼睛。在给定阈值为40的前提下,正确识别率为96.89%,识别时间为53.2 ms。实验结果证明,该方法识别准确率高,识别速度快。     

手机虹膜识别镜头设计

随着近年来图像传感器的快速商用化以及生物识别算法的发展,虹膜识别功能得以应用于移动终端设备。获取虹膜图像是虹膜识别的关键一步,运用ZEMAX光学设计软件设计了一款适用于手机的虹膜识别镜头。该镜头采用豪威科技公司OmniVision_OV2281传感器,采用三片式非球面光学塑料设计,F数为2.3,全视场角为34°,在1/2奈奎斯特频率220 lp/mm处MTF值均大于0.39,且系统总长仅3 mm。根据ZEMAX像质评价方法以及公差分析结果可知,该镜头各项光学指标优良,具有像质好、体积小,质量轻、价格低、容易加工等特点。     

Effects of metal irises on the guided-mode properties in asymmetrical slab waveguides

The diffraction phenomenon caused by metal transverse irises placed into an asymmetrical slab waveguide is examined by using the integral equation method. We concentrate on the possibility of controlling the radiation characteristics of the structure by changing the irises positions and the slab waveguide asymmetry. The aperture electric-field distribution is expressed in terms of a finite series of Chebyshev polynomials. The dominant TE guided-mode reflection and transmission coefficients, the near-field distribution and the far-field radiation pattern are calculated, while numerical results are presented for several cases of asymmetrical slab waveguides and different irises’ positions.     

相对孔径与曝光量

本文对照相物镜相对孔径的定义、光圈数、像面照度、像面曝光量以及它们之间的关系进行了讨论。     

Exact Misclassification Probabilities for Plug-In Normal Quadratic Discriminant Functions: II. The Heterogeneous Case

We consider the problem of discriminating between two independent multivariate normal populations, N_p(μ₁, Σ₁) and N_p(μ₂, Σ₂), having distinct mean vectors μ₁ and μ₂ and distinct covariance matrices Σ₁ and Σ₂. The parameters μ₁, μ₂, Σ₁, and Σ₂ are unknown and are estimated by means of independent random training samples from each population. We derive a stochastic representation for the exact distribution of the “plug-in” quadratic discriminant function for classifying a new observation between the two populations. The stochastic representation involves only the classical standard normal, chi-square, and F distributions and is easily implemented for simulation purposes. Using Monte Carlo simulation of the stochastic representation we provide applications to the estimation of misclassification probabilities for the well-known iris data studied by Fisher (Ann. Eugen.7 (1936), 179–188); a data set on corporate financial ratios provided by Johnson and Wichern (Applied Multivariate Statistical Analysis, 4th ed., Prentice–Hall, Englewood Cliffs, NJ, 1998); and a data set analyzed by Reaven and Miller (Diabetologia16 (1979), 17–24) in a classification of diabetic status.     

高精度虹膜识别光学镜头的研制

针对虹膜识别系统中难于获取高分辨率的虹膜图像问题,设计一款高精度虹膜图像采集摄像镜头。镜头焦距14.2 mm, 畸变小于0.15%,像方数值孔径为0.26,像面直径为5.35 mm,工作距离130 mm,物像共轭距为150 mm。光学系统可获得高分辨率图像,在0.7视场光学传递函数MTF在120 lp/mm时大于30%。镜头由4片球面透镜构成,结构简单,适合产业化生产,各项光学指标检测结果达到设计要求。     

虹膜识别在基于物联网的肉类食品溯源中的研究

依托物联网平台,构建"从源头到餐桌"的信息溯源体系是肉类食品安全当前亟待解决的重要问题.大型动物个体识别在肉类食品溯源系统中起着非常关键的作用.鉴于传统动物识别方法对于个体溯源准确度不高,将大型动物的虹膜特征提取与编码作为个体鉴别的关键技术引入溯源体系中.将虹膜编码信息与饲养、屠宰加工、配送和分割销售信息结合起来并转化成电子编码储存于RFID标签,以实现大型动物的活体与分割肉块的信息衔接.方法能有效地解决传统动物识别系统中的欺骗及设备功能异常现象等问题,达到肉类食品信息查询和出现安全问题后个体溯源的目的.     

虹膜身份识别技术

介绍了现在最有发展前景的生物特征识别技术——虹膜身份识别技术。在整体介绍了其技术的基础上,详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法,最后针对虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向：精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法,高效的特征提取方法,机器学习的分类方法,虹膜图像的质量评价,不完整、不合作情况下的虹膜识别以及活体虹膜检测。     

一种基于局部信息统计的虹膜分块编码方法

由于虹膜自身的稳定性、非侵犯性、不可更改性等优点,虹膜识别已经成为生物特征身份鉴别领域中的研究热点。但虹膜丰富的纹理和复杂的结构给特征提取和编码带来了很大困难。为尽可能地简化特征提取和编码方法,提高虹膜识别效率,提出了一种基于局部信息统计的虹膜分块编码方法。对原始人眼图像进行虹膜定位等预处理操作,得到归一化的虹膜纹理图像;分别根据虹膜局部信息与全局信息、局部信息与局部信息之间的比较关系进行分块编码;计算了不同虹膜代码之间的汉明(Hamming)距离。根据汉明距离给出识别结果。实验证明该方法有效、可行,具有较高的识别率和识别速度。     

基于K-L变换的虹膜识别方法

提出了一种基于K-L变换和最近邻分类器的虹膜识别方法。该方法采用K-L变换得到一组虹膜图像基,并利用这组基图像构造一子空间,将待识别图像在这个空间上的投影系数作为待识别图像的特征向量。采用最近邻分类器进行了分类。基于CASIA虹膜数据库的试验表明,将K-L变换应用在虹膜特征提取上可以取得较高的识别率。