從三星Note7談談,手機終端的虹膜識別是如何實現的?

雷鋒網 於 06/08/2016 發表 收藏文章
雷鋒網按:本文作者系思源科安虹膜算法工程師。

最近三星Galaxy Note7正式發佈,作為三星的新一代機皇,新功能虹膜識別成為其亮點之一,吸引了大眾的關注。

虹膜識別的作用除了廣為人知的虹膜解鎖之外,還加入了一些拓展性的應用元素。例如:文件夾加密、手機支付、登陸三星應用商店,並開放了Samsung Pass功能,允許開發者將虹膜識別技術與應用整合。

虹膜識別到底是怎樣一種技術,為何會被三星押寶於最新款的旗艦機?

要解密虹膜識別,首先要了解什麼是虹膜。

虹膜是眼睛外部調節瞳孔大小、控制進入眼睛光線數量的肌肉,它是基於褪黑素的數量形成的眼睛的有色部分。雖然虹膜的顏色和結構與基因有聯繫,但細節部分是不同的。胚胎過程中形成了緊密和摺疊的虹膜組,出生前瞳孔張開發生變質,形成隨機的獨一無二的虹膜模式,因此雖然基因相同,每個人的虹膜結構也是不同的,這使得它可以應用於身份識別。虹膜識別技術是通過拍攝人眼的虹膜來進行身份的確認,是一項基於生物特徵的身份認證技術,也被稱為生物安全技術。虹膜識別因其高安全性和便捷性成為了近年來眾多領域炙手可熱的身份驗證技術。

| 那麼,手機終端的虹膜識別是如何實現的?

首先要將微型虹膜模組集成至手機,模組主要由CMOS圖像傳感器、專用微型光學鏡頭、紅外濾光片及外部結構件組成(如圖1 )。

圖1

該虹膜識別模組的圖像傳感器由目前通用的彩色圖像傳感器改進而成,提高了紅外部分的感光能力,搭載了專用的虹膜識別鏡頭,可以在25cm~60cm的範圍,實現虹膜圖像的採集。

而虹膜識別的核心在於虹膜識別算法技術。

總的來説,虹膜識別算法通常包括虹膜圖像質量評估,虹膜區域定位(包含粗定位和精定位),虹膜預處理,虹膜特徵點提取,虹膜模板生成,虹膜模板匹配等算法處理過程。


圖二


圖三

引用當從手機攝像頭獲取到圖像後,首先對採集到的圖像進行初步質量評估,評估圖像的清晰度,亮度,運動模糊,聚焦度等基本參數,如果圖像不滿足質量要求,丟棄繼續獲取下一幅圖像。

圖像滿足要求則進入虹膜區域定位,先進行粗定位得到虹膜的大致區域,然後進行精定位,分別獲取到瞳孔和虹膜的圓心座標和半徑。

得到虹膜區域後,通過預處理算法去除眼皮,睫毛,光斑等干擾因素,取出剩餘可用的虹膜區域進行歸一化

然後進行特徵點提取,對虹膜歸一化圖像分析。如圖3所示,R1區域受上眼瞼和睫毛干擾較嚴重,R2區域受下眼瞼干擾,且虹膜紋理主要集中在靠近瞳孔的區域,所以選擇歸一化圖像的右上部R3區域為特徵提取區域,R3區域大小一般不小於歸一化圖像大小的1/6,這裏取40×200。提取特徵區域後利用二維Gabor波將其篩選和繪製為相量,相量的信息包括方向和空間頻率(圖像內容)以及圖像位置。
利用這些向量信息繪製為“虹膜碼”,最後使用虹膜碼進行匹配認證


當用户啟動功能後,手機點亮近紅外光源,將眼鏡對準虹膜攝像頭,攝像頭進行成像,手機對攝像頭的圖像進行採集,並輸出至算法處理模塊進行虹膜區域定位,特徵點抽取並生成虹膜生物特徵模板,首次生成的虹膜特徵模板將會被存儲到手機上,用作身份認證比對的特徵庫。

後續實時採集的虹膜特徵與存儲的模板進行匹配,匹配通過即可完成手機解鎖、APP解鎖,虹膜支付等操作。手機搭載的近紅外光源照射到眼睛的光線強度只有IEC 62471生物安全檢測標準規定的光強的1/10,遠遠低於安全門限,不會對眼睛造成傷害 。

虹膜手機目前在技術上層面上,不管是攝像頭硬件,IR LED照明燈還是虹膜算法,均已成熟,滿足了產品級的應用需求,市場上也陸續出現了幾款帶虹膜識別功能的手機。當具備虹膜識別功能的手機陸續普及後,基於虹膜識別的應用將不再侷限於解鎖,APP保護等基礎應用,會進一步拓展到權限控制,網絡移動支付,文件數據加密,身份鑑權認證等領域。

目前支付寶的安全架構方案(IFAA2.0)已經支持虹膜識別功能,並將其作為行業標準中的亮點重點推廣。不久的將來,我們只需要看一眼,即可完成身份認證過程,相對的,不用擔心密碼忘記,指紋被竊取這類問題。

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資料來源:雷鋒網
作者/編輯:白鴿iris

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