[发明专利]眼部多模态生物特征识别方法

摘要

本发明公开了一种眼部多模态生物特征识别方法，包括眼部多模态生物特征训练过程S1和眼部多模态生物特征比对过程S2，本发明与单一模态生物特征识别相比具有更准确的比对性能。而且在硬件实现上结构简单，可采用一套虹膜图像采集设备采集眼部图像，完成虹膜与眼周两种模态的图像采集，无需为每一种生物模态配备专用的图像采集设备。

主权项

1.一种眼部多模态生物特征识别方法，包括眼部多模态生物特征训练过程S1和眼部多模态生物特征比对过程S2，其中眼部多模态生物特征训练过程S1具体包括以下步骤：S11：对训练样本库中的所有图像进行预处理，包括人眼检测、虹膜内外圆定位、眼周区域定位以及归一化处理，得到虹膜图像集合和眼周图像集合；S12：分别提取虹膜特征和眼周特征，构建虹膜特征集合、眼周特征集合；S13：利用Adaboost学习方法对虹膜、眼周特征集合进行特征选择，得到虹膜、眼周强化特征集合，同时存储虹膜、眼周强化特征的参数信息；S14：对训练样本库中每两幅图像的虹膜、眼周强化特征集合的特征进行特征比对，具有两种特征比对方法，计算比对分数，得到比对分数，进行类内、类间比对的标记；S15：通过机器学习分类算法对训练样本库所有样本的比对分数进行训练，构建眼部多模态生物特征识别分类器；眼部多模态生物特征比对过程S2具体包括以下步骤：S21：按照训练过程的预处理方法对参与比对的两幅测试图像进行预处理，得到虹膜归一化图像和眼周归一化图像；S22：根据训练所得虹膜、眼周强化特征的参数信息分别对归一化的虹膜图像和眼周图像进行特征提取，得到虹膜、眼周强化特征；S23：对参与比对的测试图像的虹膜、眼周强化特征集合的特征进行特征比对，采用S14的特征比对方法，计算比对分数，得到比对分数；S24：根据训练所得眼部多模态生物特征识别分类器计算测试图像之间的相似度，即特征之间的比对分数，与阈值进行比较判断是否比对成功；S25：输出比对结果。