虹膜識(shí)別在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證中的運(yùn)用

彭弘婧

【摘 要】虹膜識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方式越來(lái)越受到人們的關(guān)注。本文首先介紹了虹膜識(shí)別技術(shù)，然后論述了，網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證需要客戶(hù)端和服務(wù)器配合完成，客戶(hù)端主要管理虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取，服務(wù)器端主要管理虹膜匹配與認(rèn)證。

【關(guān)鍵詞】虹膜識(shí)別；網(wǎng)絡(luò)；身份認(rèn)證

隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益普及和各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)信息安全越來(lái)越重要，其中，網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證是保護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全的重要一環(huán)。與傳統(tǒng)的賬戶(hù)+密碼、認(rèn)證卡等身份認(rèn)證方式相比，虹膜識(shí)別具有不易遺忘或丟失、防偽性、唯一性和非侵犯性等特點(diǎn)，因此，虹膜識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方式越來(lái)越受到人們的關(guān)注。

1 虹膜識(shí)別技術(shù)

虹膜是眼球中處于瞳孔四周，鞏膜之內(nèi)的部分。虹膜識(shí)別包括虹膜圖像采集，虹膜圖像的定位和歸一化，模式匹配和做出決策。

1.1 虹膜圖像采集

虹膜識(shí)別的首要問(wèn)題是采集虹膜圖像，其采集裝置采集人眼虹膜圖像，主要由光學(xué)設(shè)備、影像傳感器、USB接口芯片等組成。它的處理過(guò)程如下圖。

圖1 虹膜圖像采集過(guò)程

采集到清晰、高質(zhì)量的虹膜圖像是困難的，要求自動(dòng)調(diào)焦精確。圖像灰度處理的自動(dòng)調(diào)焦方式，具有調(diào)焦更加智能化和對(duì)運(yùn)動(dòng)對(duì)象控制方便化兩大優(yōu)點(diǎn)。對(duì)聚焦評(píng)價(jià)方法一般是高頻分量法、平滑法、閾值積分法和灰度差分法?？刂葡到y(tǒng)結(jié)構(gòu)如下圖所示。

圖2 虹膜采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.2 虹膜定位和歸一化

虹膜定位算法有兩大類(lèi)：一是，基于灰度梯度的算法，如微積分方法；一是，基于二值邊界點(diǎn)的算法，如Hough變換、最小二乘法。

John Daugman提出的微積分方法，主要考察人眼圖像，首先設(shè)定點(diǎn)（x0，y0），以它為中心、在以r為半徑的弧度ds上積分，如下式，最值位置（r，x0，y0）就是人眼圖像的界定邊界。

其中：I（x，y）為人眼圖像函數(shù)，G？滓（r）為高斯型光滑函數(shù)。

最小二乘法是根據(jù)二值化邊緣圖像進(jìn)行邊界定位。Hough變換首先產(chǎn)生邊界點(diǎn)，然后通過(guò)邊界點(diǎn)投票來(lái)確定虹膜邊界參數(shù)。另外還有粗定位、精定位結(jié)合方法，先確定虹膜大概位置，然后用精確定位虹膜邊界。

虹膜圖像歸一化是為了消除不同的操作對(duì)于圖像的影響，將每幅虹膜圖像調(diào)整到統(tǒng)一的尺寸和位置。具體說(shuō)，是根據(jù)定位虹膜內(nèi)、外邊界圓周的參數(shù)（r1，x1，y1）和（r2，x2，y2），采用極坐標(biāo)變化方法歸一化，再用雙線(xiàn)性?xún)?nèi)插值強(qiáng)化歸一化效果，然后將其展開(kāi)成矩形的虹膜圖像，最后把其中的噪音以規(guī)定尺寸歸一化。

1.3 虹膜特征提取與匹配

虹膜圖像有豐富的細(xì)節(jié)特征，虹膜特征提取與匹配是虹膜識(shí)別中的關(guān)鍵部分，它是通過(guò)特定算法對(duì)預(yù)處理過(guò)的圖像進(jìn)行編碼或匹配。虹膜特征提取的算法主要有Gabor變換、傅里葉變換和小波變換。大多數(shù)虹膜識(shí)別系統(tǒng)在性能上的區(qū)別就在于虹膜特征提取和匹配的算法不同。

Gabor變換是一種短時(shí)傅立葉變換，其核心是Gabor濾波器（根據(jù)頻率函數(shù)（U，V）和Gauss函數(shù)設(shè)計(jì)）。本質(zhì)上是，使用Gauss函數(shù)作為窗函數(shù)，提取信號(hào)Fourier變換的局部信息。Gabor變換可以反映很多紋理特征，能較好地同時(shí)滿(mǎn)足在時(shí)域和頻域中對(duì)信號(hào)分析的分辨率要求。而由此演進(jìn)的2D-Gabor濾波器可以最大限度地滿(mǎn)足空域和頻域的聯(lián)合分辨率。

傅里葉變換是將圖像從圖像空間變換到頻率空間，利用傅里葉頻譜特性進(jìn)行處理。包括2-D傅里葉變換和快速傅里葉變換。2-D傅里葉變換涉及正反傅里葉變換，快速傅里葉變換是在離散傅里葉變換基礎(chǔ)上，根據(jù)它的虛、實(shí)、奇、偶等特性，對(duì)它的算法進(jìn)行改進(jìn)而來(lái)。

小波變換包括1-D小波變換和2-D小波變換。1-D小波變換有兩種情況：一是，將連續(xù)變量函數(shù)映射為一展開(kāi)系數(shù)系列；一是，將系列離散數(shù)據(jù)變換為一系列的系數(shù)。2-D小波變換首先構(gòu)造一個(gè)2-D縮放函數(shù)u（x，y）和三個(gè)2-D小波函數(shù)vH（x，y），vV（x，y），vD（x，y）（H為水平方向、V為垂直方向、D為對(duì)角方向）；通過(guò)離散小波反變換得到大小為M×N的2-D圖像f（x，y）：

特征匹配分驗(yàn)證和辨識(shí)兩類(lèi)，依此思路，虹膜圖像匹配的算法比較多，常用算法有Hamming距離算法、函數(shù)測(cè)度算法、系數(shù)測(cè)定算法、差平方和測(cè)度算法、分層收斂判決算法。通常Hamming距離算法使用最多。

2 基于虹膜識(shí)別技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證

網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證系統(tǒng)涉及客戶(hù)機(jī)和服務(wù)器結(jié)構(gòu)，用戶(hù)在客戶(hù)機(jī)上完成注冊(cè)、虹膜圖像采集、圖像定位和歸一化處理、虹膜特征提取，然后傳到服務(wù)器進(jìn)行匹配認(rèn)證。如果對(duì)于新加入的用戶(hù)，服務(wù)器還需要有添加功能，將把新用戶(hù)的虹膜特征和相應(yīng)信息錄入數(shù)據(jù)庫(kù)中，以備以后認(rèn)證。同時(shí)身份信息在客戶(hù)端和服務(wù)器之間的傳輸要經(jīng)過(guò)加密，其認(rèn)證體系如下圖。

圖3 基于虹膜識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證結(jié)構(gòu)

這里有幾點(diǎn)要說(shuō)明。一是，虹膜圖像采集由虹膜采集儀實(shí)現(xiàn)，虹膜采集儀可以自動(dòng)調(diào)焦，捏手抓拍高質(zhì)量虹膜圖像；二是，虹膜圖像預(yù)處理與特征提取模塊，該模塊通過(guò)若干進(jìn)程與函數(shù)實(shí)現(xiàn)；三是，服務(wù)器端身份認(rèn)證模塊，由虹膜匹配若干函數(shù)實(shí)現(xiàn)。這些是虹膜識(shí)別技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證中的關(guān)鍵模塊。

3 結(jié)語(yǔ)

網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方式比較多，但因?yàn)楹缒さ闹T多優(yōu)點(diǎn)，虹膜識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證方式越來(lái)越受到人們的關(guān)注。本文介紹了虹膜識(shí)別技術(shù)，包括如下幾方面：虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取與匹配；在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，需要客戶(hù)端和服務(wù)器配合完成網(wǎng)絡(luò)身份認(rèn)證，客戶(hù)端主要管理虹膜圖像采集、虹膜定位和歸一化、虹膜特征提取，服務(wù)器端主要管理虹膜匹配與認(rèn)證。

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[責(zé)任編輯：田吉捷]