[发明专利]一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法

说明书

本发明公开了一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法。本方法首先对虹膜上下区域进行分块，然后计算关于虹膜圆心对称的上下俩分块的变异系数，通过比较上下分块变异系数大小，判断虹膜上分块是否受睫毛遮挡，通过对比对虹膜上下分块区域的灰度分布差异性，判断各虹膜上分块是否受睫毛遮挡，将受睫毛遮挡的虹膜上分块进行区域整合得到睫毛遮挡区域。本发明方法针对虹膜区域中的睫毛分布范围进行预确定，缩小了后期睫毛检测的搜索范围，提高了检测效率，降低了睫毛误检率。

技术领域

本发明属于生物特征识别及信息安全领域，具体一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法。

背景技术

虹膜识别技术发展至今已经形成了一套较为完整的框架体系，但是决定和影响虹膜识别性能的关键因素在于虹膜的采集质量。在人眼自然睁开的状态下，由于生理结构的原因，虹膜采集难以避免睫毛遮挡的影响，而且极具多样性，因此睫毛检测是虹膜识别性能极限提高，或者泛虹膜检测的核心问题。

目前针对于睫毛检测的相关研究多是对整个虹膜区域通过阈值分割或者形态学的知识实现睫毛检测。Masek利用睫毛与周围虹膜的灰度差异来设置阈值达到睫毛检测的目的。(Masek Libor.Recognition of Human Iris Patterns for BiometricIdentification[D].2003.)来毅等人利用形态学知识，通过灰度开运算得到直方图具有分段特性的虹膜图像，经二值化检测出眼睫毛。(来毅，路陈红，卢朝阳.用于虹膜识别的眼睑及眼睫毛遮挡检测[J].计算机辅助设计与图形学学报.)杨晓生采用自适应双阈值分割的方法对睫毛进行检测，根据不同图像的光照情况，灵活地调整阈值。(杨晓生.虹膜图像预处理及特征编码方法的研究[D].2016)这几种方法都能实现一定程度的睫毛检测，但是由于事先未确定睫毛区域，使得后期的搜索范围过大，检测效率低，睫毛误检情况严重。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法。本方法首先对虹膜上下区域进行分块，然后采用变异系数作为判别准则，通过对比对虹膜上下分块区域的灰度分布差异性，判断各虹膜上分块是否受睫毛遮挡，最后对这些分块进行区域整合得到睫毛遮挡区域。

一种基于变异系数的睫毛遮挡区域预检测方法，步骤如下：

步骤(1).以虹膜圆心为原点，对虹膜区域进行等弧度扇形分块。

步骤(2).判断各虹膜上分块是否受睫毛遮挡，分别计算关于虹膜圆心对称的上下俩分块的变异系数，当上分块的变异系数大于下分块的变异系数，且上分块的变异系数与下分块的变异系数的差值大于等于设定的阈值Thr，(0≤Thr≤0.15)，则该上分块受睫毛遮挡，不满足则上分块不受睫毛遮挡。

步骤(3).将虹膜上半分块区域I₁内受睫毛遮挡的分块区域进行整合获得睫毛遮挡区域。

步骤(1).具体方法如下：

以虹膜圆心为原点，间隔为θ弧度(5≤θ≤20)，将虹膜划分为n(n为偶数)个分块，分块区域S_i＝[(i-1)×θ,i×θ],i＝1,2,…,n；虹膜上半分块区域I₁包括分块区域S_i，i＝1,2,…,n/2，虹膜下半分块区域I₂包括分块区域S_i，i＝n/2+1,n/2+2,…,n。

步骤(2).举个例说明，具体方法如下：

计算虹膜上分块S₁与关于虹膜圆心对称的虹膜下分块的变异系数，具体公式如下；f(p,q)表示分块中第p行、第q列处像素点的像素值。N₁表示虹膜上分块S₁内的像素点个数，表示虹膜下分块内的像素点个数；

计算S₁内的灰度均值μ₁；