虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展綜述

馬文杰，黃彥天

（1. 寧夏大學(xué)前沿交叉學(xué)院，銀川 750000；2. 寧夏大學(xué)博雅書院，銀川 750000）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)理論的不斷進(jìn)步與計(jì)算機(jī)算力的逐步提升，對(duì)身份認(rèn)證和識(shí)別的準(zhǔn)確性要求越來(lái)越高。傳統(tǒng)的采用身份證件、用戶名和密碼進(jìn)行身份鑒別的方式已經(jīng)顯露出一些問(wèn)題。在互聯(lián)網(wǎng)信息化時(shí)代，個(gè)人身份信息的數(shù)字化表示成為一項(xiàng)重要特點(diǎn)，因此如何正確地識(shí)別個(gè)人身份成為一項(xiàng)關(guān)鍵問(wèn)題。在應(yīng)用需求的推動(dòng)下，生物特征識(shí)別技術(shù)逐漸得以發(fā)展。虹膜作為許多生物特征中最持久且抗干擾性最強(qiáng)的特征之一，相較于其他特征而言，具有許多良好的特性： ①普遍性——人人都有虹膜；②獨(dú)特性——研究顯示［1］，任意虹膜圖像都具有獨(dú)特性，與其遺傳基因無(wú)關(guān)；③穩(wěn)定性——在信息主體的整個(gè)生命過(guò)程中，當(dāng)虹膜完全形成之后，將終生保持穩(wěn)定不變；④保護(hù)性——虹膜外側(cè)有一層透明的角膜，使其與外界隔離，不會(huì)因外界的傷害而變化；⑤非入侵性——虹膜識(shí)別在檢測(cè)過(guò)程中不要求有身體接觸，屬于無(wú)接觸式識(shí)別；⑥良好的防欺騙性——瞳孔對(duì)光線的響應(yīng)使得其能夠分辨出虛假的虹膜，因此虹膜照片或死者的虹膜是很難被系統(tǒng)識(shí)別的；⑦良好的防偽性——人眼是一種很精細(xì)的組織，很難通過(guò)外科手術(shù)來(lái)改變虹膜的特征。

虹膜作為一種生物特征識(shí)別技術(shù)與其他生物特征識(shí)別技術(shù)的對(duì)比［2］見(jiàn)表1。

表1 各種生物特征識(shí)別的比較

虹膜是一種生物特征，在對(duì)多種特征識(shí)別進(jìn)行綜合分析的過(guò)程中，虹膜識(shí)別是一種更實(shí)用、更可靠的身份識(shí)別技術(shù)，因其具備良好的穩(wěn)定性、唯一性、可收集性、非入侵性、防偽性等特點(diǎn)而被認(rèn)為是一種極具發(fā)展?jié)摿Φ淖R(shí)別技術(shù)，有著重要的經(jīng)濟(jì)與科研價(jià)值。

1 虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展歷程

虹膜識(shí)別是一種將數(shù)學(xué)、光學(xué)、電子學(xué)、生理學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)合在一起的高新技術(shù)，其通過(guò)對(duì)人眼虹膜圖像的采集和處理，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)信息主體的身份認(rèn)證［3］。其發(fā)展歷程可分為以下幾個(gè)時(shí)期：

（1）起步期（1990—1999 年）。上世紀(jì)九十年代，人們開(kāi)始了對(duì)虹膜圖像的獲取和處理技術(shù)的探討，并建立了虹膜圖像庫(kù)。在此基礎(chǔ)上，美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)約翰·達(dá)夫教授發(fā)明了第一個(gè)虹膜識(shí)別系統(tǒng)［4］。

（2）中期（2000—2009 年）。隨著社會(huì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，人們對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也越來(lái)越多，其研究的重點(diǎn)已經(jīng)從虹膜圖像的采集與處理，逐漸轉(zhuǎn)移到了對(duì)虹膜特征的提取、虹膜匹配算法、虹膜防偽等方面，并在準(zhǔn)確度與穩(wěn)定性上得到了不斷的提高。

（3）晚期（2010 至今）。虹膜識(shí)別作為一種新興的應(yīng)用技術(shù)，其在公共安全、金融醫(yī)療、政府管理等多個(gè)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。同時(shí)，它的安全性、實(shí)用性、用戶體驗(yàn)等方面也在不斷地提高。總體而言，我國(guó)的虹膜識(shí)別技術(shù)已日趨成熟，其技術(shù)層次與應(yīng)用范圍也在不斷地?cái)U(kuò)大與提高。

2 虹膜識(shí)別的原理和方法

虹膜識(shí)別技術(shù)通過(guò)對(duì)獲取到的虹膜圖像進(jìn)行分類、整理、編號(hào)、比對(duì)來(lái)判斷要識(shí)別的身份。一般來(lái)講，可將其分為兩個(gè)階段：一是身份注冊(cè)，二是身份識(shí)別，其具體的工作流程如圖1所示。

圖1 虹膜識(shí)別系統(tǒng)的工作原理圖

各個(gè)步驟的功能概括如下：

（1）虹膜圖像采集：其主要功能是借助虹膜圖像獲取裝置，以友好的人機(jī)接口、非物理接觸的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜圖像的采集。

（2）虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)：虹膜影像品質(zhì)的優(yōu)劣，對(duì)辨識(shí)系統(tǒng)的效能有相當(dāng)重要的影響，這就要求選擇出符合評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)的影像作為辨識(shí)系統(tǒng)的輸入，即對(duì)采集后的影像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估，其評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)主要包括判斷影像有無(wú)散焦、有無(wú)光照模糊、睫毛是否存在遮擋，瞳孔是否存在過(guò)度變形等。

（3）虹膜定位分割：由于所獲得的影像中包含了眼瞼、睫毛、虹膜、瞳孔，所以必須采用某種運(yùn)算方法來(lái)確定虹膜的具體位置，之后再根據(jù)已確定的虹膜位置來(lái)執(zhí)行下一步的運(yùn)算。

（4）虹膜歸一化：瞳孔會(huì)隨外部光線的強(qiáng)弱而膨脹或縮小，使虹膜的環(huán)狀區(qū)域產(chǎn)生變形，針對(duì)這一問(wèn)題，需要對(duì)虹膜進(jìn)行歸一化處理。

（5）圖像增強(qiáng)：克服了外部照明不均勻?qū)缒ぷR(shí)別區(qū)域的影響。

（6）特征提?。豪媚骋凰惴?，從虹膜影像中獲取一種可以描述其特征的信息，并進(jìn)行編碼處理，進(jìn)而儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

（7）特征比對(duì)識(shí)別：將所提取要識(shí)別的虹膜特征點(diǎn)與資料庫(kù)中的特征點(diǎn)進(jìn)行比較分析，進(jìn)而判斷要識(shí)別的身份。

3 虹膜分割的研究現(xiàn)狀

虹膜分割是虹膜識(shí)別的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其確定的精度將直接影響后期的虹膜識(shí)別結(jié)果。所以，國(guó)內(nèi)外學(xué)者把它視為預(yù)處理階段工作的關(guān)鍵與難點(diǎn)。

目前，可以將虹膜的定位分割分為以下幾類方法［5］：

（1）基于微積分的方法：將虹膜看作是一個(gè)接近圓環(huán)的物體，對(duì)虹膜進(jìn)行定位，就是要確定諸如虹膜內(nèi)、外邊的大致中心位置以及虹膜內(nèi)、外邊的半徑等信息。

為提高虹膜識(shí)別的效率，Daugman［4］采取了如下方式：首先，利用算法對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波處理，以消除噪聲；接著，在積分圖像的基礎(chǔ)上引入了一種新的技術(shù)，以加快圓周灰度梯度的積分值的計(jì)算速度。該方法對(duì)圖像進(jìn)行了預(yù)處理，并將其儲(chǔ)存起來(lái)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像任意位置的快速提取。在此基礎(chǔ)上，Daugman又提出了一種新的自適應(yīng)控制和分步近似的方法，以進(jìn)一步提高計(jì)算效率：首先，對(duì)一個(gè)很大的參量進(jìn)行初始搜索，找出可能的中心位置，并找出其半徑。接著對(duì)該初始區(qū)進(jìn)行更細(xì)致的搜索，并采取較小的步幅和較高的解析度，準(zhǔn)確地確定出虹膜內(nèi)、外邊緣的位置。該方法采用了逐級(jí)逼近的思想，經(jīng)過(guò)多次迭代，使搜索區(qū)域不斷縮小，最終準(zhǔn)確地確定出虹膜內(nèi)、外邊緣的位置，不僅降低了算法的復(fù)雜度，而且也提高了檢測(cè)的精度和效率，是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外大部分商業(yè)虹膜識(shí)別系統(tǒng)中的一種核心算法。Zheng 等［6］提出了一種基于積分算子的“膨脹”與“收縮”相結(jié)合的虹膜定位方法，進(jìn)一步提升了虹膜定位的準(zhǔn)確率。Schuckers 等［7］提出了一種基于角度形變的橢圓積分算子的虹膜定位方法。Tan 等［8］使用兩步的定位方法對(duì)虹膜進(jìn)行定位分割：首先，算法使用了簇機(jī)制，得到虹膜的粗定位結(jié)果；接著通過(guò)積分星座結(jié)構(gòu)的方法，精準(zhǔn)地確定出虹膜和瞳孔的邊界位置。

（2）基于灰度梯度的圖像提取算法：虹膜紋理的灰度分布和梯度變化在個(gè)體之間是獨(dú)特而具有區(qū)分度的。通過(guò)利用虹膜紋理的梯度信息，將虹膜圖像轉(zhuǎn)化為可比較的特征向量，并通過(guò)特征匹配過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn)個(gè)體的識(shí)別。

Ma 等［9］根據(jù)影像灰度突變的原理，找到了不在一條線上的三個(gè)點(diǎn)，并利用三點(diǎn)成員成功地確定了虹膜的內(nèi)外圓。Basit 等［10］提出了通過(guò)計(jì)算像素點(diǎn)的灰度強(qiáng)度值之間的梯度來(lái)確定虹膜的邊界和位置的方法。Ling 等［11］提出了利用影像的灰度密度梯度來(lái)對(duì)虹膜內(nèi)、外邊緣進(jìn)行定位的方法；Pundlik 等［12］提出了利用影像密度差分以及橢圓曲線擬合的虹膜定位分割算法；Labati 等［13］提出了使用積分操作符來(lái)對(duì)虹膜進(jìn)行定位，這種方法具有操作簡(jiǎn)便、快速等優(yōu)點(diǎn)，但由于其易受到光斑、圖像模糊等噪聲的影響，使得其穩(wěn)健性較差。

（3）基于活動(dòng)輪廓線或水平集的方法：利用曲線演化的方法，從初始輪廓線或水平集出發(fā)，逐步優(yōu)化邊界的形狀來(lái)確定虹膜的邊界，有效地將輪廓線或水平集模型應(yīng)用于虹膜邊界提取和識(shí)別的過(guò)程中。

近幾年，國(guó)內(nèi)外學(xué)者相繼提出了一系列的局域類型水平集合，其中最具代表性的是Chan等［14］提出的Chan-Vese（CV）水平集合。它基于水平集方法，通過(guò)最小化能量函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)分割，其優(yōu)點(diǎn)在于能夠處理具有不規(guī)則形狀的物體，并且對(duì)于具有較強(qiáng)對(duì)比度的圖像效果較好。Daugman［15］提出一種新的方法，即根據(jù)輪廓線建立虹膜內(nèi)外邊界的模型，并采用Snake算法建立出虹膜的內(nèi)、外邊界，通過(guò)對(duì)邊界圖像中灰度梯度的積分和平滑度的限制，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜邊界的準(zhǔn)確定位。Vatsa 等［16］將圖像的灰度強(qiáng)度與主動(dòng)輪廓相結(jié)合，確定了瞳孔與虹膜的邊界。Shah 等［17］提出了利用測(cè)地活動(dòng)輪廓線方法（GAC）對(duì)虹膜邊界進(jìn)行擬合，并獲得了較好的結(jié)果。Barzegar等［18］提出了用逐點(diǎn)水平集對(duì)虹膜進(jìn)行定位的方法。Chen 等［19］提出了一種自適應(yīng)平均移動(dòng)方法和主動(dòng)輪廓模型來(lái)定位虹膜，通過(guò)使用圖像梯度對(duì)瞳孔和虹膜進(jìn)行粗定位，再結(jié)合主動(dòng)輪廓的方法對(duì)其進(jìn)行精定位。Roy等［20］提出了一種基于變分水平集的算法，首先利用最小二乘法對(duì)瞳孔和虹膜進(jìn)行粗定位，隨后結(jié)合變分水平集的曲線變換思想來(lái)對(duì)其進(jìn)行精定位。

（4）基于Canny 算子和Hough 變換的方法：利用邊緣檢測(cè)和圓形檢測(cè)技術(shù)，能夠快速提取和定位虹膜邊界，從而實(shí)現(xiàn)虹膜的識(shí)別。

Wildes 等［21］和Boles［22］利用邊緣檢測(cè)算子對(duì)虹膜圖像的邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，接著再使用Hough 變換確定虹膜邊緣的參數(shù)。在這之后，Masek［23］、Ma 等［24］、Sudha 等［25］分別使用了Canny邊緣檢測(cè)及霍夫變換對(duì)虹膜內(nèi)、外邊緣進(jìn)行了精準(zhǔn)定位。Dobes 等［26］提出了一種修改后的Hough變換算法，通過(guò)對(duì)虹膜特征進(jìn)行建模，將虹膜區(qū)域的判別閾值確定為定位的依據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜區(qū)域的定位。Tan等［27］提出了改進(jìn)的Canny 算子，首先通過(guò)差值積分確定瞳孔區(qū)域，接著根據(jù)臨界點(diǎn)的灰度梯度值來(lái)確定眼皮區(qū)域，隨后結(jié)合概率密度函數(shù)確定出眼睫毛的區(qū)域，進(jìn)而定位出虹膜的位置。Li 等［28］采用K-means和修正后的霍夫變換來(lái)對(duì)虹膜內(nèi)、外邊緣進(jìn)行定位。

（5）其他方法：Tan 等［27］還提出了微積分星座法，首次引入了微積分環(huán)的概念，并采用三種不同的微積分回路來(lái)構(gòu)建微積分星座結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上，利用圖像中的虹膜輪廓信息，根據(jù)Adaboost 算法提取出虹膜的邊緣并對(duì)其進(jìn)行樣條曲線擬合。該思想不僅可以提高算法的收斂性，更能有效提高其運(yùn)算速度。Puhan等［29］首先使用傅里葉光譜的強(qiáng)度特性，通過(guò)一步一步的掃描得到自適應(yīng)的閾值，實(shí)現(xiàn)對(duì)瞳孔和虹膜的初步定位，接著使用粗定位來(lái)判斷瞳孔和虹膜的臨界點(diǎn)，進(jìn)而得到最終的定位結(jié)果。此外，基于對(duì)傅立葉譜密度的分析，Puhan等［29］又提出了一種新的濾波分割方法，首先應(yīng)用傅立葉變換的頻譜密度對(duì)圖像進(jìn)行濾波和平滑化，以消除噪聲；隨后采用閾值分割算法，在適當(dāng)?shù)拈撝迪聦V波后的光譜圖像轉(zhuǎn)換為二值化圖像，并根據(jù)其頻率特性將虹膜與背景、噪聲等信息分離，最終完成對(duì)虹膜的分割。Sankowski 等［30］提出了一種更為可靠的虹膜分割算法，該算法包括反射定位、反射填充、虹膜邊界定位和眼瞼邊界定位等步驟。在反射點(diǎn)定位方面，通過(guò)閾值運(yùn)算得到反射點(diǎn)，并在此基礎(chǔ)上利用形態(tài)學(xué)中的“擴(kuò)張”與“閉包”相結(jié)合的方法對(duì)反射點(diǎn)進(jìn)行加強(qiáng)，接著利用四鄰域內(nèi)插補(bǔ)的方法，即可完成對(duì)反射點(diǎn)的填充，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜邊界眼瞼邊界的精準(zhǔn)定位。Almeida等［31］提出了一種以知識(shí)為基礎(chǔ)的虹膜分割算法，它的主要內(nèi)容有以下幾個(gè)方面：影像預(yù)處理、瞳孔邊界定位、虹膜邊界定位、瞳孔和虹膜的融合、眼瞼檢測(cè)、反射過(guò)濾等。在實(shí)際應(yīng)用中，這種基于知識(shí)的算法有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：第一，在眼皮檢測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有的眼瞼檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn)，并將其與皮膚區(qū)域檢測(cè)、虹膜邊緣檢測(cè)相結(jié)合，進(jìn)一步完善了現(xiàn)有的眼瞼檢測(cè)算法；第二，降低了算法的執(zhí)行時(shí)長(zhǎng)，減少了代碼的冗余度，并對(duì)算法求解過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化。Li 等［32］提出了一種基于復(fù)式雙樹型小波的虹膜識(shí)別算法，該算法采用復(fù)式雙樹型小波對(duì)虹膜圖像進(jìn)行局部特征提取，并將其應(yīng)用到虹膜圖像中，使其更好地反映出虹膜的邊緣與紋理特性，提高了虹膜識(shí)別的精度與穩(wěn)健性。Zhang等［33］提出利用判別張量表示和稀疏編碼的思想來(lái)對(duì)虹膜圖像進(jìn)行區(qū)分化處理：首先對(duì)虹膜的影響因子進(jìn)行分類，構(gòu)建出具有區(qū)分特征的高維區(qū)分化張量，實(shí)現(xiàn)對(duì)其高階結(jié)構(gòu)特征的分析，再利用稀疏編碼技術(shù)，將待測(cè)樣本轉(zhuǎn)化為具有鑒別意義的稀疏系數(shù)的線性組合，并對(duì)其進(jìn)行壓縮與提取；接著利用支持向量機(jī)對(duì)稀疏系數(shù)進(jìn)行分類和識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)虹膜識(shí)別的任務(wù)。Zhang等［34］提出了通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)虹膜進(jìn)行特征表達(dá)：其思想是采用多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)兩個(gè)模態(tài)圖像進(jìn)行特征提取與融合，并將其應(yīng)用于虹膜識(shí)別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉的穩(wěn)健識(shí)別。該方法在虹膜識(shí)別任務(wù)中取得了較好的性能，具有較強(qiáng)的應(yīng)用潛力。王義等［35］提出了一種基于小波包分解的新算法，該算法是對(duì)傳統(tǒng)小波分解算法的一種擴(kuò)展，它可以對(duì)圖像進(jìn)行更加細(xì)致的分解，從而獲得更多的小波包。具體來(lái)說(shuō)就是：首先對(duì)虹膜內(nèi)、外邊緣同時(shí)定位并進(jìn)行歸一化處理，再利用小波包分解獲得子圖，接著對(duì)子圖中的每一個(gè)圖進(jìn)行系數(shù)計(jì)算，從而獲得虹膜的特征矢量。在此基礎(chǔ)上，再對(duì)虹膜圖像中的特征矢量進(jìn)行漢明距離計(jì)算。最終的實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果顯示［35］，采用帶權(quán)重的漢明距離分類算法所得到的特征值，可以有效地提高虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確率。

4 當(dāng)前虹膜識(shí)別有待解決的問(wèn)題和今后的發(fā)展方向

4.1 當(dāng)前虹膜識(shí)別亟待解決的問(wèn)題

本文分析了虹膜識(shí)別技術(shù)的研究熱點(diǎn)，包括虹膜圖像定位分割、邊緣檢測(cè)、質(zhì)量改善、深度學(xué)習(xí)等方面的研究。同時(shí)，針對(duì)其便攜化、人機(jī)交互性等特點(diǎn)，探討了虹膜識(shí)別技術(shù)中亟待解決的硬件問(wèn)題。其中，發(fā)展高性能的虹膜圖像獲取裝置，特別是長(zhǎng)距離獲取裝置，是目前虹膜識(shí)別領(lǐng)域迫切需要解決的硬件問(wèn)題。當(dāng)前的采集設(shè)備通常都是短距離收集，并且需要采集對(duì)象的配合，這限制了虹膜識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍和便利性。另外，虹膜識(shí)別系統(tǒng)的抗干擾能力也成為了研究的難點(diǎn)，虹膜識(shí)別裝置應(yīng)具有較強(qiáng)的抗干擾性和較高的識(shí)別精度，光線條件的改變、部分遮擋、眼鏡等都會(huì)對(duì)虹膜的成像質(zhì)量及識(shí)別精度產(chǎn)生影響。因此，研制具有較高抗干擾性的虹膜識(shí)別裝置就顯得尤為重要。

在軟件方面需要提高算法的準(zhǔn)確性和魯棒性，虹膜識(shí)別軟件需要具備高準(zhǔn)確性和魯棒性，能夠在不同場(chǎng)景下保持穩(wěn)定的識(shí)別性能。目前，針對(duì)已有的很多定位算法，其分割結(jié)果并沒(méi)有排除睫毛和眼皮的干擾，極少數(shù)對(duì)應(yīng)的算法雖然努力去除眼皮的干擾，但結(jié)果卻減少了虹膜的有效區(qū)域，在分割程度方面仍存在進(jìn)一步提升的空間。因此，進(jìn)一步提高虹膜識(shí)別軟件的準(zhǔn)確性和魯棒性仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。其次，目前的虹膜識(shí)別需要使用者使用視覺(jué)透鏡對(duì)目標(biāo)進(jìn)行掃描。但現(xiàn)實(shí)生活中，在不需要使用者積極配合的情況下，非協(xié)作模式的識(shí)別更加切實(shí)可行，也更加方便。因此，發(fā)展一種可進(jìn)行準(zhǔn)確、非協(xié)作的虹膜識(shí)別的軟件算法，是當(dāng)前亟待解決的軟件問(wèn)題。除此之外，關(guān)于虹膜圖像的評(píng)估問(wèn)題，以及如何評(píng)估一幅圖像中的虹膜是否被準(zhǔn)確地定位，也是一個(gè)需要解決的軟件問(wèn)題，這與判斷虹膜識(shí)別系統(tǒng)是否能夠自動(dòng)識(shí)別身份有著密切的聯(lián)系［36］。

4.2 虹膜識(shí)別技術(shù)發(fā)展的展望

對(duì)于今后虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展方向，我們可以從以下方面進(jìn)行思考：

（1）擴(kuò)大獲取距離及視角：研究設(shè)計(jì)可進(jìn)行長(zhǎng)距離、廣視角的虹膜獲取裝置，通過(guò)改進(jìn)照明系統(tǒng)和透鏡系統(tǒng)，結(jié)合具有較強(qiáng)魯棒性的光學(xué)修正方法，以保證在不同距離和角度下均能獲取高質(zhì)量的虹膜圖像。

（2）抗噪聲能力的提升：對(duì)虹膜圖像進(jìn)行分析，利用圖像增強(qiáng)、去噪、恢復(fù)等方法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，以增強(qiáng)對(duì)光照變化、遮擋等影響的魯棒性。通過(guò)圖像增強(qiáng)、去噪、恢復(fù)等方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)虹膜特征信息的提取和保護(hù)。

（3）算法的完善與優(yōu)化：針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景與挑戰(zhàn)，研究基于深度學(xué)習(xí)、特征工程、模式匹配的新算法，以提升虹膜識(shí)別的精度與穩(wěn)健性。

（4）發(fā)展非協(xié)同識(shí)別技術(shù)：引入多模態(tài)信息，整合虹膜識(shí)別技術(shù)與其他生物特征識(shí)別技術(shù)，在此基礎(chǔ)上研發(fā)可實(shí)現(xiàn)精確的非協(xié)同虹膜識(shí)別的算法與系統(tǒng)。其主要內(nèi)容包括：發(fā)展更高級(jí)的圖像采集設(shè)備、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法、姿態(tài)估計(jì)，以及人機(jī)交互新技術(shù)等，進(jìn)而提高系統(tǒng)的鑒別能力和可靠性，以及對(duì)不同環(huán)境和場(chǎng)景的適應(yīng)性。

（5）綜合特征評(píng)價(jià)：結(jié)合虹膜圖像的質(zhì)量、定位精度、特征抽取結(jié)果等綜合指標(biāo)對(duì)虹膜圖像進(jìn)行全面評(píng)價(jià)。在此基礎(chǔ)上，對(duì)圖像的適用性做出判斷，作為下一步身份識(shí)別過(guò)程的依據(jù)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了綜述，從虹膜識(shí)別的發(fā)展歷程、原理方法、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及未來(lái)發(fā)展方向等方面進(jìn)行了全面的分析和論述。虹膜識(shí)別技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景，但仍面臨一些挑戰(zhàn)和限制。隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，虹膜識(shí)別技術(shù)將不斷完善，為各個(gè)領(lǐng)域提供更高效、安全和便捷的身份認(rèn)證方案。