[发明专利]一种应用于智慧城市技术领域的生物特征识别方法

权利要求书

1.一种应用于智慧城市技术领域的生物特征识别方法，其特征在于：利用摄像机拍摄眼睛图像，之后将所拍摄的眼睛图像进行图像预处理，并从预处理后所得的虹膜图像的虹膜特征进行分析，经分析处理后的虹膜特征与存储在虹膜特征库内的虹膜特征进行模式匹配，最后得出识别结果；包括以下具体步骤：

1）眼图拍摄，采用虹膜摄像机拍摄到细节较清晰的眼睛图像；

2）虹膜定位，确定虹膜的内外边缘，包括以下具体步骤：

2-1）先以步骤1）所拍摄眼睛图像的灰度平均值为尺度，取得眼睛图像的二值化图像；

2-2）再选取合适的较小的阈值就可粗略定出瞳孔的边界；

2-3）用取图像最大连通域和二值图像形态学的方法较精确地定出瞳孔的边缘范围；

2-4）最后将图像进行适当的旋转和逻辑运算，可消除瞳孔内部的光照的影响；

3）虹膜特征提取及分析，经步骤2）后，将该眼睛图像的虹膜图像特征进行分析并提取虹膜特征，形成实时虹膜图；

4）库内资源调用及对比，将存储在虹膜特征库内的既有虹膜基准子图调出，并与步骤3）所得实时虹膜图采用基于低通滤波和傅里叶频谱的相位相关算法进行模式匹配，包括以下步骤：

4-1）对基准子图和实时图分别求出离散傅里叶变换；

4-2）将两图变换结果的乘积取复共轭得到它们的功率谱，归一化后，便得到对应于这个功率谱的相位谱；

4-3）然后对相位谱求逆傅里叶变换，得到相位相关函数；

　　5）识别结果确认：经过步骤4）后，所得功率谱的相位谱包含了两图之间差异的信息，当两图一样时，相位相关函数是δ脉冲函数；当两图不一样时，相位相关函数不能形成δ脉冲函数。

2.根据权利要求1所述的一种应用于智慧城市技术领域的生物特征识别方法，其特征在于：在进行基于低通滤波和傅里叶频谱的相位相关算法进行模式匹配时，取低频部分信息进行模式匹配，当为同一人的虹膜图像时，相位相关函数幅值最大值为1。