[发明专利]一种虹膜识别方法和终端

说明书

本申请实施例提供一种虹膜识别方法和终端，涉及终端技术领域，能够提升虹膜识别的准确性和鲁棒性。其方法为：终端对眼睛的虹膜区域进行轮廓检测，通过眼睛的瞳孔间的连线与水平方向的角度确定双眼的旋转角度，并基于旋转角度和外轮廓的位置得到眼睑的抛物线；根据外轮廓的位置和眼睑的抛物线去除眼睑区域，并进行睫毛检测和高亮干扰检测，以去睫毛区域和高亮点，得到虹膜图像；根据虹膜图像生成掩膜图像，得到虹膜展开图像和掩膜展开图像；根据虹膜展开图像提取局部加权直方图特征，计算外积张量序特征，将外积张量序特征作为虹膜图像的虹膜纹理；根据建模得到的虹膜纹理和掩膜展开图像进行特征匹配，以确定匹配结果。本申请实施例用于识别虹膜。

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种虹膜识别方法和终端。

背景技术

目前，终端可通过虹膜识别对用户的身份进行验证。对于虹膜识别，主要应用于理想场景下，对于用户的配合度有较高的依赖性，要求用户在识别过程中对于采集设备高度配合，在静止条件下按照要求注视摄像头进行图像采集。随着终端的广泛应用，用户迫切希望能够在较为随意的姿态和多变的实际环境中方便地进行身份认证。在这种情况下，采集到的图像质量显著下降，存在旋转、斜视和光照变化显著以及运动模糊、图像失焦等干扰，这些对于虹膜分割、特征提取和识别都提出了新的挑战。

在非理想场景下，适用于终端的虹膜识别技术的难点在于如何在质量较低的虹膜图像中很好的进行分割、如何设计算法提取虹膜纹理特征以及如何在移动设备资源受限的情况下既保证性能又能提高速度。由于采集设备和采集条件的限制，以及用户采集姿态的随意，采集到的图像质量较低，虹膜纹理清晰度降低，虹膜边缘变模糊，也引入了眼睑遮挡、眼睛斜视、睫毛干扰以及眼镜干扰等诸多噪声，使得虹膜分割非常困难，而虹膜特征提取是建立在良好的虹膜分割效果基础上的，这样对之后的特征提取和匹配都造成了很大的困难。因此，亟需一种准确性大、鲁棒性高的虹膜识别系统。

发明内容

本申请实施例提供一种虹膜识别方法和终端，能够提升虹膜识别的准确性和鲁棒性。

第一方面，提供一种虹膜识别方法，包括：终端对眼睛的虹膜区域进行内轮廓检测，根据得到的内轮廓的位置确定外轮廓的位置，通过眼睛的瞳孔间的连线与水平方向的角度确定双眼的旋转角度，并基于旋转角度和外轮廓的位置对眼睛的眼睑进行检测，以得到眼睑的抛物线；根据外轮廓的位置和眼睑的抛物线去除虹膜区域中的眼睑区域，并对去除眼睑区域以外的虹膜区域进行睫毛检测和高亮干扰检测，以去除虹膜区域中的睫毛区域和高亮点，得到虹膜图像；根据虹膜图像生成掩膜图像，并展开虹膜图像得到虹膜展开图像，以及展开掩膜图像得到掩膜展开图像；根据虹膜展开图像提取局部加权直方图特征，对局部加权直方图特征计算外积张量序特征，将外积张量序特征作为虹膜图像的虹膜纹理；根据建模得到的虹膜纹理和掩膜展开图像进行特征匹配，以确定虹膜匹配结果。在本申请中，进行虹膜识别时考虑到了多种因素下的自然场景，例如眼睛的旋转、戴眼镜和睫毛干扰等，能够适用于室内场景下直视手机的情况，也可以适用于眼睛旋转例如斜视等情况，对图像中眼睑遮挡、高亮、眼睛旋转等场景具有很强的鲁棒性。

在一种可能的设计中，终端对眼睛的虹膜区域进行内轮廓检测，根据得到的内轮廓的位置确定外轮廓的位置包括：终端利用虹膜检测器获取眼睛的虹膜区域；终端对虹膜区域进行边缘检测并进行筛选，以剔除虹膜区域的干扰点，确定内轮廓的圆心位置和半径；终端利用内轮廓的圆心和半径确定检测外轮廓所用的子图像，在子图像上确定外轮廓的圆心位置和半径。这种基于边缘检测图像边缘点并利用圆形轮廓边缘的特点进行边缘点筛选可以减少虹膜区域轮廓检测的噪声点干扰。