虹膜特征
眼睛的虹膜是由相當(dāng)復(fù)雜的纖維組織構(gòu)成，其細(xì)部結(jié)構(gòu)在出生之前就以隨機(jī)組合的方式?jīng)Q定下來了，虹膜識別技術(shù)將虹膜的可視特征轉(zhuǎn)換成一個512個字節(jié)的Iris Code（虹膜代碼），這個代碼模板被存儲下來以便后期識別所用，512個字節(jié)，對生物識別模板來說是一個十分緊湊的模板，但它對從虹膜獲得的信息量來說是十分巨大的。 虹膜從直徑11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4個字節(jié)的數(shù)據(jù)來代表每平方毫米的虹膜信息，這樣，一個虹膜約有266個量化特征點(diǎn)，而一般的生物識別技術(shù)只有13個到60個特征點(diǎn)。266個量化特征點(diǎn)的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術(shù)資料中都有講述，在算法和人類眼部特征允許的情況下， Dr. Daugman指出，通過他的算法可獲得173個二進(jìn)制自由度的獨(dú)立特征點(diǎn)。這在生物識別技術(shù)中，所獲得特征點(diǎn)的數(shù)量是相當(dāng)大的。
算法
第一步是通過一個距離眼睛3英寸的精密相機(jī)來確定虹膜的位置。當(dāng)相機(jī)對準(zhǔn)眼睛后，算法逐漸將焦距對準(zhǔn)虹膜左右兩側(cè)，確定虹膜的外沿，這種水平方法受到了眼瞼的阻礙。算法同時將焦距對準(zhǔn)虹膜的內(nèi)沿（即瞳孔）并排除眼液和細(xì)微組織的影響。
單色相機(jī)利用可見光和紅外線，紅外線定位在700-900mm的范圍內(nèi)（這是IR技術(shù)的低限，美國眼科學(xué)會在他們對macular cysts研究中使用同樣的范圍。） 在虹膜的上方，如上圖所示，算法通過二維Gabor子波的方法來細(xì)分和重組虹膜圖象，第一個細(xì)分的部分被稱為phasor，要想明白二維gabor子波的原理需要懂得很深的數(shù)學(xué)知識。
精確度
由于虹膜代碼（Iris Code）是通過復(fù)雜的運(yùn)算獲得的，并能提供數(shù)量較多的特征點(diǎn)，所以虹膜識別技術(shù)是精確度最高的生物識別技術(shù)，具體描述如下：
·兩個不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
·等錯率：1:1200000
·兩個不同的虹膜產(chǎn)生相同Iris Code（虹膜代碼）的可能性是1:1052
錄入和識別
整個過程其實(shí)是十分簡單的，虹膜的定位可在1秒鐘之內(nèi)完成，產(chǎn)生虹膜代碼（Iris Code）的時間也僅需1秒的時間，數(shù)據(jù)庫的檢索時間也相當(dāng)快，就是在有成千上萬個虹膜信息數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，所用時間也不多，有人可能會對如此快的速度產(chǎn)生質(zhì)疑，其實(shí)虹膜識別技術(shù)的算法還受到了現(xiàn)有技術(shù)的制約。我們知道，處理器速度是大規(guī)模檢索的一個瓶頸，另外網(wǎng)絡(luò)和硬件設(shè)備的性能也制約著檢索的速度。當(dāng)然，由于虹膜識別技術(shù)采用的是單色成像技術(shù)，因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來。但是虹膜識別技術(shù)所采用的算法允許圖像質(zhì)量在某種程度上有所變化。相同的虹膜所產(chǎn)生的Iris Code（虹膜代碼）也有25%的變化，這聽起來好像是這一技術(shù)的致使弱點(diǎn)，但在識別過程中，這種Iris Code（虹膜代碼）的變化只占整個虹膜代碼的10%，它所占代碼的比例是相當(dāng)小的。
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