虹膜識別技術(shù)進展與趨勢

李海青 孫哲南 譚鐵牛 何召鋒, 馬 力

1(中國科學(xué)院自動化研究所 北京 100190)2(北京中科虹霸科技有限公司 北京 100190)(hqli@nlpr.ia.ac.cn)

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虹膜識別技術(shù)進展與趨勢

李海青1孫哲南1譚鐵牛1何召鋒1,2馬 力2

1(中國科學(xué)院自動化研究所 北京 100190)2(北京中科虹霸科技有限公司 北京 100190)(hqli@nlpr.ia.ac.cn)

虹膜識別具有很高的精度和穩(wěn)定性，已廣泛應(yīng)用在金融、邊防和門禁等領(lǐng)域.經(jīng)過20多年的發(fā)展，虹膜識別在成像裝置和識別算法方面均取得了顯著的進展.一方面，虹膜成像裝置的成像距離越來越遠(yuǎn)、成像范圍越來越大、重量體積越來越小，明顯提高了虹膜識別系統(tǒng)的易用性.另一方面，大規(guī)模的應(yīng)用促進了許多低質(zhì)量虹膜圖像處理、快速分類檢索、跨設(shè)備識別和安全隱私保護方法的研究.未來幾年，虹膜識別將在技術(shù)、應(yīng)用和行業(yè)等方面呈現(xiàn)出以下六大發(fā)展趨勢：從近紅外到多光譜、從人工設(shè)計到數(shù)據(jù)驅(qū)動、從人配合機器到機器配合人、從固定設(shè)備到移動互聯(lián)、從可控環(huán)境到復(fù)雜場景、從各行其是到標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范.

虹膜識別；虹膜成像裝置；虹膜分割；質(zhì)量評價；特征分析；跨設(shè)備識別

在信息交互日益密切、人員流動愈發(fā)頻繁的當(dāng)今社會，身份識別與人們的生命和財產(chǎn)安全更加緊密地聯(lián)系在一起.小到個人隱私保護，大到社會福利和穩(wěn)定，身份識別都扮演著重要的角色.相對于傳統(tǒng)身份特征信息，生物特征技術(shù)具有安全、穩(wěn)定、便捷等優(yōu)點，已被廣泛應(yīng)用于金融、邊防、海關(guān)、電子商務(wù)、社會福利、門禁等重要領(lǐng)域.由于極高的精度和穩(wěn)定性，虹膜識別技術(shù)受到用戶的青睞，具有巨大的市場發(fā)展?jié)摿?

1 原 理

虹膜是眼睛內(nèi)的環(huán)狀器官，位于透明的角膜和晶狀體之間，可以根據(jù)外界光照自動調(diào)節(jié)瞳孔的大小，從而調(diào)節(jié)眼睛的進光量.虹膜主要由基質(zhì)層和色素上皮層構(gòu)成，其中富含黑色素細(xì)胞、血管、神經(jīng)和肌纖維.這種復(fù)雜的結(jié)構(gòu)造就了虹膜豐富的顏色和紋理圖案，如斑點、條紋、細(xì)絲和隱窩等.虹膜紋理的形成不僅與基因有關(guān)，還與胚胎所處的母體環(huán)境有關(guān)，所以即使是同卵雙胞胎的虹膜紋理也很不一樣.

虹膜紋理具有很多適合用于身份識別的優(yōu)良特性：

1) 唯一性.生理學(xué)研究表明，虹膜紋理的細(xì)節(jié)特征是由胚胎發(fā)育環(huán)境的隨機因素決定的，這種紋理細(xì)節(jié)的隨機分布特性為虹膜的唯一性奠定了生理基礎(chǔ).即使雙胞胎、同一人左右眼的虹膜圖像之間也具有顯著的差異.

2) 穩(wěn)定性.虹膜從嬰兒胚胎期的第3個月開始發(fā)育，到第8個月其主要紋理結(jié)構(gòu)已經(jīng)形成.除非經(jīng)歷危及眼睛的外科手術(shù)，虹膜紋理幾乎終生不變[1].同時，由于角膜的保護作用，發(fā)育完全的虹膜不易受到外界的傷害.

3) 非接觸性.虹膜是外部可見的內(nèi)部器官，通過非接觸(甚至遠(yuǎn)距離)的采集裝置就能獲取合格的虹膜圖像.相對于指紋等需要接觸采集的生物特征更加衛(wèi)生、方便.

4) 防偽性.清晰虹膜紋理的獲取需要專門的虹膜成像裝置和用戶的配合，所以一般情況下(相對于指紋和人臉)很難盜取其他人的虹膜圖像.

2 國內(nèi)外研究進展

虹膜識別技術(shù)主要包括“感”和“知”兩大部分.“感”是指通過成像裝置獲取虹膜圖像；“知”是指通過圖像處理和模式識別算法從虹膜圖像中提取區(qū)分性特征，進而得到身份識別結(jié)果.20世紀(jì)90年代初美國的科研單位和企業(yè)開始研發(fā)虹膜識別技術(shù)，我國在20世紀(jì)90年代后期開始自主研發(fā)虹膜識別技術(shù).經(jīng)過20多年的發(fā)展，虹膜識別的“感”和“知”方面均取得了顯著的進展.

2.1 虹膜成像裝置

在“感”方面，虹膜成像裝置的成像距離越來越遠(yuǎn)、成像范圍越來越大、重量體積越來越小.

早期虹膜成像裝置受限于低分辨的傳感器，拍攝距離很近，例如日本OKI公司在2001年發(fā)布的IrisPass-H的有效成像距離僅4 cm.隨著傳感器和光學(xué)鏡頭的不斷提升，主流虹膜成像裝置的有效成像距離已提高到30 cm左右.最近10年，多種遠(yuǎn)距離虹膜成像裝置進一步延伸了虹膜識別的可用距離，例如美國AOptix公司的InSight系統(tǒng)和中國科學(xué)院自動化研究所的虹膜成像系統(tǒng)分別可以實現(xiàn)1.5～2.5 m和2.4～3 m遠(yuǎn)的虹膜清晰成像，而美國卡耐基梅隆大學(xué)最近正在研制成像距離為12 m的裝置.

除拍攝距離近之外，早期虹膜成像裝置的拍攝范圍也很小，需要用戶的高度配合，不能自動適應(yīng)各種身高.為擴大成像范圍，常用的技術(shù)包括自動變焦、自動對焦、PTZ云臺和攝像機陣列等.IrisGuard公司的IG-AD100使用自動變焦和自動對焦技術(shù)擴大景深.OKI的IRISPASS-M和松下公司的BM-ET500采用了PTZ云臺調(diào)節(jié)攝像機的俯仰角，從而適應(yīng)不同身高的用戶.攝像機陣列一般應(yīng)用在遠(yuǎn)距離虹膜成像系統(tǒng)中，如Sarnoff公司的IOM系統(tǒng)和中國科學(xué)院自動化研究所的SIR系統(tǒng).上述技術(shù)僅考慮成像而不考慮后續(xù)的圖像處理，而新興的計算成像方法(如波前編碼和光場相機)同時考慮成像和圖像處理，有望突破現(xiàn)有技術(shù)瓶頸，大幅提升成像范圍.

得益于視覺傳感和計算技術(shù)的飛速發(fā)展，虹膜成像裝置逐漸改變了原有笨重的體型，變得越來越輕巧實用.2013年，AOptix開發(fā)了1款手機外置虹膜、人臉、指紋圖像采集模塊，可與iPhone進行無縫連接.2014年，EyeLock推出的myris產(chǎn)品僅鼠標(biāo)大小，適合家居和辦公使用.2015年5月，富士通發(fā)布了1款可使用虹膜識別解鎖、登錄網(wǎng)絡(luò)賬戶和支付的智能手機，極大增強了手機數(shù)據(jù)的安全性.中科虹霸也將于2016年初正式發(fā)布多款集成了虹膜識別的手機和平板電腦.預(yù)計在未來幾年，輕巧的虹膜成像裝置將掀起虹膜識別智能移動設(shè)備的熱潮.

2.2 虹膜識別算法

在“知”方面，虹膜識別算法針對當(dāng)前復(fù)雜、大規(guī)模的應(yīng)用場景，在低質(zhì)量圖像處理、快速分類檢索、跨設(shè)備識別和安全隱私等問題上提出了許多新的解決方案.

復(fù)雜應(yīng)用場景中的光照多變、用戶配合度低，虹膜成像裝置經(jīng)常采集到低質(zhì)量虹膜圖像.當(dāng)前虹膜識別算法主要從圖像質(zhì)量評價、虹膜區(qū)域分割和特征分析3個方面提高系統(tǒng)的魯棒性和精度.圖像質(zhì)量評價算法從單因子(如離焦模糊、運動模糊和遮擋)評價發(fā)展到多因子綜合評價[2].虹膜區(qū)域分割中使用的曲線模型由圓、橢圓等簡單模型[3]發(fā)展到樣條曲線[4]、水平集[5]等復(fù)雜模型.特征分析中的濾波器參數(shù)由依靠經(jīng)驗值設(shè)定發(fā)展到自動從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)[6-7].大規(guī)模虹膜數(shù)據(jù)、先進機器學(xué)習(xí)算法和高性能計算平臺正不斷為圖像質(zhì)量評價、虹膜區(qū)域分割和特征分析提供新的思路和方法，使我們有望突破低質(zhì)量虹膜圖像處理的瓶頸，大幅提升現(xiàn)有虹膜識別系統(tǒng)的性能.

大規(guī)模的生物特征識別應(yīng)用帶來了許多新的挑戰(zhàn)，例如快速檢索和跨設(shè)備識別.截止2015年12月，由印度政府主導(dǎo)的UID身份識別項目已注冊了超過9.4億印度公民的虹膜數(shù)據(jù).雖然虹膜識別一般使用二值特征，其檢索速度遠(yuǎn)快于其他生物特征模態(tài)，但在上億規(guī)模的數(shù)據(jù)庫上依然難以實現(xiàn)實時檢索.除設(shè)計更快的特征比對方法外，另一種可行的加速方法是根據(jù)虹膜的紋理特征將特征模板粗分類為若干個子集，識別時先將測試圖像的特征模板與特定的子集進行比對[8].大規(guī)模虹膜識別項目必將使用多個廠商的虹膜成像裝置，因此不同成像裝置采集到的圖像在對比度、分辨率和噪聲含量等方面都有較大差異，增加了類內(nèi)變化.為減少跨設(shè)備帶來的精度下降，可以從圖像層、特征層和編碼層入手，即處理圖像減小表觀差異，或設(shè)計對不同設(shè)備均有效的特征描述子，實現(xiàn)多源異質(zhì)虹膜圖像的魯棒識別[9].

隨著虹膜識別在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)的安全和隱私問題日益凸顯.虹膜識別系統(tǒng)主要存在2個易攻擊點: 圖像源和特征模板.活體檢測方法用于保證圖像源的真實性.大部分活體檢測采用基于紋理分析的方法，例如頻域分析、局部二值模式和層次化視覺詞典等[8].但是每種活體檢測算法只能處理少數(shù)特定的攻擊源，例如基于紋理分析的方法對打印和美瞳假體有效，但可能對高清視頻回放攻擊失效.不同于可以修改的密碼，虹膜紋理是幾乎終生不變的，所以對生物特征模板的保護比密碼保護更重要也更具挑戰(zhàn).主要有2個指標(biāo)用于衡量生物特征模板的隱私性和安全性，即不可逆性和不可鏈接性.不可逆性是指從保護后的生物特征模板無法反推出原始的生物特征模板.不可鏈接性是指保護后的不同特征模板之間具有很低的相關(guān)性.但是，現(xiàn)有的生物特征模板保護方法在滿足不可逆性和不可鏈接性要求下，會對識別性能產(chǎn)生不利影響[10].因此，加強生物特征識別的隱私保護和數(shù)據(jù)安全還需要更多的理論研究和實踐探索.

3 發(fā)展趨勢

未來幾年，虹膜識別技術(shù)將呈現(xiàn)出以下六大發(fā)展趨勢：

1) 從近紅外到多光譜：虹膜假體給虹膜識別系統(tǒng)帶來了一定的安全隱患.多光譜成像分析可以從物理材質(zhì)的光學(xué)特性上區(qū)分活體和假體，是虹膜活體檢測技術(shù)的突破口之一.而且，多光譜成像挖掘了多層次的生物特征信息，有利于識別精度的提高.

2) 從人工設(shè)計到數(shù)據(jù)驅(qū)動：傳統(tǒng)的虹膜識別算法多采用人工設(shè)計邏輯規(guī)則和算法參數(shù)，導(dǎo)致算法泛化性能欠佳，不能滿足大規(guī)模應(yīng)用場景.數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法從大量訓(xùn)練樣本中自動學(xué)習(xí)最優(yōu)參數(shù)，可以顯著提高算法精度、魯棒性和泛化性能.

3) 從人配合機器到機器配合人：虹膜識別設(shè)備的人機交互智能化程度將進一步提升，用戶體驗明顯改善，從而實現(xiàn)非干擾的虹膜識別, 使得更多用戶愿意使用虹膜識別技術(shù).

4) 從固定設(shè)備到移動互聯(lián)：隨著移動終端成為人們工作生活的重要平臺，虹膜識別技術(shù)有望成為智能手機、平板電腦的標(biāo)配，成為人們便捷進入金融支付、社保福利、證券服務(wù)、教育培訓(xùn)、信息系統(tǒng)等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全入口.

5) 從可控環(huán)境到復(fù)雜場景：在銀行、門禁和考勤等可控場景中，虹膜可以取得很高的識別率，但在通關(guān)和監(jiān)控等復(fù)雜場景下，其性能顯著下降.如何解決復(fù)雜場景下光照變化、遮擋和密集人群帶來的諸多挑戰(zhàn)，是目前研究人員主要考慮的問題.

6) 從各行其是到標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范：虹膜識別技術(shù)日漸成熟，國內(nèi)外相關(guān)企業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn).但不同產(chǎn)品的設(shè)備接口、圖像質(zhì)量、數(shù)據(jù)格式和測試方法等都千差萬別.國際和國內(nèi)正緊鑼密鼓地開展標(biāo)準(zhǔn)制定工作.這將引導(dǎo)虹膜識別產(chǎn)業(yè)規(guī)范化發(fā)展，為虹膜識別的大規(guī)模應(yīng)用掃清壁壘.

[1]Daugman J. How iris recognition works[J]. IEEE Trans on Circuits and Systems for Video Technology, 2004, 14(1): 21-30

[2]Kalka N D, Zuo Jinyu, Schmid N A, et al. Estimating and fusing quality factors for iris biometric images[J]. IEEE Trans on Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, 2010, 40(3): 509-524

[3]Daugman J. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1993, 15(11): 1148-1161

[4]He Zhaofeng, Tan Tieniu, Sun Zhenan, et al. Toward accurate and fast iris segmentation for iris biometrics[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2009, 31(9): 1670-1684

[5]Shah S, Ross A. Iris segmentation using geodesic active contours[J]. IEEE Trans on Information Forensics and Security, 2009, 4(4): 824-836

[6]Liu Nianfeng, Zhang Man, Li Haiqing, et al. DeepIris: Learning pairwise filter bank for heterogeneous iris verification[J]. Pattern Recognition Letters, Available online 31 October 2015

[7]Sun Zhenan, Wang Libin, Tan Tieniu. Ordinal feature selection for iris and palmprint recognition[J]. IEEE Trans on Image Processing, 2014, 23(9): 3922-3934

[8]Sun Zhenan, Zhang Hui, Tan Tieniu, et al. Iris image classification based on hierarchical visual codebook[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014, 36(6): 1120-1133

[9]Pillai J K, Puertas M, Chellappa R. Cross-sensor iris recognition through kernel learning[J]. IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2014, 36(1): 73-85

[10]Patel V M, Ratha N K, Chellappa R. Cancelable biometrics: A review[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2015, 32(5): 54-65

李海青

助理研究員，主要研究方向為生物特征識別、計算機視覺和機器學(xué)習(xí).

hqli@nlpr.ia.ac.cn

孫哲南

研究員，主要研究方向為生物特征識別、人工智能和機器學(xué)習(xí).

znsun@nlpr.ia.ac.cn

譚鐵牛

研究員，主要研究方向為生物特征識別、圖像與視頻理解和信息取證與安全.

tnt@nlpr.ia.ac.cn

何召鋒

副教授，主要研究方向為生物特征識別、計算機視覺和機器學(xué)習(xí).

hezhf@irisking.com

馬 力

教授級高級工程師，主要研究方向為生物特征識別、語義網(wǎng)和人工智能.

mali@irisking.com

Progress and Trends in Iris Recognition

Li Haiqing1, Sun Zhenan1, Tan Tieniu1, He Zhaofeng1,2, and Ma Li2

1(InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190)2(BeijingIrisKingCompanyLimited,Beijing100190)

Iris recognition is very accurate and stable and has been widely applied in finance, border control and access control, etc. Much progress has been achieved both in iris imaging and recognition algorithms in the past two decades. On one hand, iris imaging devices are with further standoff distance, larger capture volume and smaller size, which greatly improves the ease of use of iris recognition systems. On the other hand, large scale applications promote the research in low quality iris image processing, fast classification and retrieval, cross-sensor recognition, data security and privacy protection. In the next several years, iris recognition will present the following six trends in technology, application and industry: from near infrared to multispectral illumination, from rule based to data driven algorithm development, from passive to active user interaction, from fixed and standalone devices to mobile and connected devices, from constrained to complex applications, from disordered to standardized industry.

iris recognition; iris imaging devices; iris segmentation; quality assessment; feature analysis; cross-sensor recognition

2015-12-30

國家自然科學(xué)基金項目(61403389)；北京市新星計劃基金項目(Z141101001814090)

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