面向人工智能的虹膜识别方向简介

  本实验团队经近二十年的研究和发展，在国内虹膜识别领域处在领先水平。学术研究、产业研发、工程项目上，都有着相应的成果以及完备的学生培养体系。虹膜识别系统由硬件和软件两部分组成。硬件模块提供虹膜图像的采集装置和软件算法的运行平台；软件模块进一步分为预处理模块、特征提取与识别模块。具体介绍如下：

  1. 硬件模块： 虹膜采集装置通常由光学镜头、图像传感器、光源和图像传输模块四部分组成，为软件模块提供数据存储与运算、算法的运行等功能。因此在进行硬件平台选择时，必须考虑到虹膜识别本身浮点运算频繁、数据量大的特点，合理的选择适用有效的平台。在实验室团队多年独立学术研究以及工程项目的基础上，团队也在积极进行商用产品研发，目前已经成功研制三代虹膜采集仪，并实现第一代原型虹膜商用采集识别器。目前正在进行量产型虹膜采集识别器的研究，以安全门禁系统为使用目标。已经与多家投资企业以及政府部门达成合作意向，近年来申请了多项发明专利。

  2. 软件模块： 预处理模块该模块通常有三个过程组成：第一步，虹膜定位。简单的说虹膜定位就是利用数字图像处理中的边缘检测算法获取图像中虹膜所在区域的范围，实现虹膜和瞳孔、巩膜的分离。第二步，归一化处理。将虹膜区域进行归一化处理，使得不同条件下采集的虹膜图像都映射到等尺度的空间中。第三步，光照补偿。采用相关的光照补偿算法对归一化后的虹膜图像进行处理消除光照的影响。 特征提取和识别模块特征提取是从归一化图像中抽取有限特征来唯一表示虹膜图像的过程。特征提取是所提取的能唯一标示不同样本的特征可以是空间域也可以是频率域的，在确定编码特征之后，利用编码策略对应的分类方法对特征向量进行空间映射，获得特征向量所在的模式空间得到最终的识别结果。

  本实验室在虹膜采集设备研发、虹膜识别系统技术创新、虹膜识别理论研究等方面取得了多项研究成果。成功开发了多款具有自主知识产权的虹膜采集设备和虹膜识别系统； 大致可以分为以下三类： 1）小型台式虹膜采集仪，用于科普、教学演示虹膜识别全过程。2）嵌入式虹膜识别仪，用于POS终端的身份认证。3)手持式虹膜采集仪，用于海关、机场、车站等人员流动较大，安全要求较高的场所。 目前，由上述设备构成的虹膜识别系统已经在吉林大学计算机学院成功应用于实验室学生日常考勤。系统的正确识别率为99.97%，已经达到了商用虹膜识别系统的识别精度。 建立了国内第二个公共虹膜库。近年来，虹膜组与国内外多家知名制造业企业进行合作，进行关于计算机视觉与大数据分析领域的项目研发，初步实现了面向大数据分析的人工智能与先进智能制造的结合。当前已经成熟的案例有面向发动机垫划痕检测的智能化质量检测专家系统；面向玻璃生产质量检测的智能化深度学习系统。

  同时在虹膜预处理、虹膜特征表达、虹膜匹配方面取得了很多的理论研究成果。近年，实验室在传统虹膜识别算法的基础上，面向不同状态的虹膜状态，进行人工智能等方面研究。通过概念认知、学习反馈等方式，逐步探索虹膜识别智能化，并在国内外高水平期刊、会议上投稿论文。理论水平居国内前列。研究成果主要包括 1）基于局部特征的自适应参数选择的质量评价 2）基于深度学习的多场景虹膜分割方法3）参数自适应 Gabor 滤波器下的特征编码 4）多分辨率下的虹膜特征表述 6）基于 score fusion 的虹膜多特征融合策略。