[发明专利]用于运动模糊虹膜识别的加权比对方法

权利要求书

1.一种用于运动模糊虹膜识别的加权比对方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S1、收集并构建训练集，使训练集包含多个虹膜图像对，每个虹膜图像对包括来源于同一虹膜的一幅清晰的虹膜图像和一幅人工模糊的虹膜图像，接着，对训练集中的所有虹膜图像进行预处理得到ROI，并将其转换到极坐标系下，再对各ROI进行特征提取，得到训练集中各虹膜图像的二值特征编码，然后在得到的二值编码中使用所述各虹膜图像对中的清晰虹膜图像和人工模糊的虹膜图像进行比对，得到一般的运动模糊虹膜图像编码的可信图，并归一化得到针对运动模糊的加权匹配模板；

步骤S2、对需要识别的测试虹膜图像进行预处理得到ROI同时判定运动模糊的长度和方向，再将ROI转换到极坐标系后进行特征提取，根据虹膜图像运动模糊的长度和方向自适应的利用步骤S1得到的针对运动模糊的加权匹配模板与注册虹膜图像库中的虹膜图像样本进行加权比对。

2.根据权利要求1所述的用于运动模糊虹膜识别的加权比对方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S11、收集和构建包含运动模糊虹膜图像的训练集，将收集到的清晰虹膜图像人工合成运动模糊虹膜图像，并使清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊图像具有一一对应关系，对应的清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊图像构成虹膜图像对，然后对训练集中所有虹膜图像进行预处理，得到各虹膜图像的ROI；

步骤S12、对所述训练集中清晰和运动模糊的虹膜图像的ROI进行归一化，将训练集中清晰和运动模糊的虹膜图像的ROI从直角坐标系转换到极坐标系，得到训练集中的清晰虹膜图像和运动模糊虹膜图像的ROI在极坐标系下的虹膜图像；

步骤S13、使用特征提取算法对在训练集中极坐标系下的清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊虹膜图像的ROI进行编码，得到训练集中清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊虹膜图像的二值特征编码；

步骤S14、在训练集中的清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊的虹膜图像的二值编码上，使用所述训练集的虹膜图像对的清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊虹膜图像的编码进行比对，得到虹膜编码中不同位置的编码位对于运动模糊的可靠性，即可信图，并将此可信图归一化得到一般的针对运动模糊的加权匹配模板。

3.根据权利要求2所述的用于运动模糊虹膜识别的加权比对方法，其特征在于，

步骤S11中人工合成运动模糊的虹膜图像的过程看作是一个卷积的过程，其具有如下形式：

y=x⊗f+n,]]>

其中，y代表经过人工合成得到的模糊图像，x代表已知的清晰虹膜图像，f是点扩散函数表示图像的模糊原因，n是加性白噪声，为卷积操作子。

4.根据权利要求3所述的用于运动模糊虹膜识别的加权比对方法，其特征在于，

所述步骤S14中，根据训练集中的清晰虹膜图像是否具有类别标记，有两种不同的方法用于得到虹膜编码的可信图，当不具有类别标记时，仅使用所述训练集中成对的清晰虹膜图像和人工合成的运动模糊虹膜图像的编码进行比对；当具有类别信息时，在属于同一类的多幅清晰虹膜图像和模糊虹膜图像的编码间进行比对，每一类都能得到一个对应的比对结果，然后再对多类的结果求取平均值，得到一般情况下的不同位置上的虹膜编码位对于运动模糊的可靠性。