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❶ 虹膜识别技术的识别过程

虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：
1．虹膜图像获取
使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。
2．图像预处理
对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。
虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。
虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。
图像增强：针对归一化后的图像，进行亮度、对比度和平滑度等处理，提高图像中虹膜信息的识别率。
3．特征提取
采用特定的算法从虹膜图像中提取出虹膜识别所需的特征点，并对其进行编码。
4．特征匹配
将特征提取得到的特征编码与数据库中的虹膜图像特征编码逐一匹配，判断是否为相同虹膜，从而达到身份识别的目的。

❷ 虹膜识别的原理是什么

原理：人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。

而且虹膜在胎儿发育阶段形成后，在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性，同时也决定了身份识别的唯一性。因此，可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。

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优点：

1、便于用户使用；

2、可能会是最可靠的生物识别技术；

3、不需物理的接触；

4、可靠性高。

快捷方便：拥有本系统，不需要携带任何证件，就能实现门控，可单向亦可双向；既可以被授权控制一扇门，也可以控制开启多扇门；

授权灵活：本系统根据管理的需要，可任意调整用户权限，随时了解用户动态，包括客户身份、操作地点、功能及时间次序等，实现实时智能管理；

缺点：

1、很难将图像获取设备的尺寸小型化；

2、设备造价高，无法大范围推广；

3、镜头可能产生图像畸变而使可靠性降低；

4、两大模块：硬件和软件；

5、一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。

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❹ 虹膜识别的算法是什么

可以再程序员网上看看有什么代码，也可以在那个MATLAB中文网上查找！代码一般都是基于某个滤波器所设计的。

❺ 虹膜识别matlab代码怎么样运行

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错误代码你要不要你看看呗其实主算法都有但不是完整的代码

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您好！请问您的代码是预处理部分的还是特征提取及识别部分的？我或许可以帮到您！

❼ 国内哪家虹膜识别核心算法做的最好呢

北京思源科安信息技术有限公司。他们家现在应用比较多，算法和产品做的不错。

❽ 虹膜识别概念股有哪些虹膜识别概念股票一览表

1、在虹膜识别算法方面，涉及上市公司有林州重机（002535）和汉王科技（002362）；

2、红外LED方面，涉及上市公司有三安光电（600703）、联创光电（600363）、国星光电（002449）、乾照光电（300102）；

3、红外摄像头模组方面，涉及上市公司有欧菲光（002456）、水晶光电（002273）、联创电子（002036）、金龙机电（300032）和硕贝德（300322）；虹膜识别系统方面，涉及的上市公司有神思电子（300479）等。

4、硕贝德（300322）全资子公司惠州凯尔光电有限公司用于扩大高像素图像传感器模组的生产规模、新增投资新一代生物识别传感器模组的研发、设计与制造（包含指纹识别传感器、虹膜识别传感器等）以及新增投资传感器模组及应用集成系统研发中心。

5、新开普（300248）：公司是国内最早从事智能一卡通系统研发、生产和集成业务的企业之一。今年年初，公司在投资者关系互动平台上表示，公司的身份识别技术主要围绕指纹、人脸识别来开展。指纹识别技术目前已相对较为成熟，公司主要是在考勤和门禁上应用。人脸识别技术技术门槛高，未来应用空间广阔，公司目前正在自主研发该项技术。

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虹膜识别技术还有一下几大优势：

1、稳定性。人出生7个月之后，虹膜基本稳定，终身不变；

2、唯一性。每个人的左眼和右眼虹膜都是不一样的，即使是同卵双胞胎的虹膜纹理亦不相同；

3、非接触。跟其他的生物认证技术如指纹、指静脉、掌静脉等相比，虹膜识别在使用上更灵活、更方便；

4、具有天然的活体检测优势。与目前流行的指纹和人脸识别技术相比，虹膜识别在假体攻击上具有很多优势：指纹的复制成本较低，用指纹套可以轻松攻破许多指纹模块；人脸识别尤其是可见光下的人脸识别准确度较低，不适用于精准定位，更无法解决易容、人皮面具和双胞胎等人群的使用。

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❿ 虹膜识别技术的发展历程

追溯至19世纪80年代。1885年，ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中，当时所用的生物特征包括：耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。
1987年，眼科专家ARAN SAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念，到1991年，美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。
1993年，JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。今天，大部分的自动虹膜识别系统使用DAUGMAN核心算法。
虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，由相当复杂的纤维组织构成，包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，这些特征在出生之前就以随机组合的方式确定下来了，一旦形成终生不变。虹膜识别的准确性是各种生物识别中最高的。
·采集
从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
·算法：
第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样的范围。）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学知识。
·精确度：
虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率：1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052。
·录入和识别：
虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的虹膜代码也有25%的变化，这听起来好像是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。

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