历史可以追溯到 1880 年代。 1885年,利用生物识别技术来识别个人的想法被应用于巴黎的刑事监狱。当时使用的生物识别包括:耳朵大小、脚长、虹膜等。

1987年,眼科医生ARAN SAFIR首次提出利用虹膜图像自动虹膜识别的概念。到1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室实现了自动虹膜识别系统。
1993年,实现了高性能自动虹膜识别原型系统。如今,大多数自动虹膜识别系统都使用核心算法。
虹膜是位于眼睛的黑色瞳孔和白色巩膜之间的环形部分。一般呈现从内到外的放射状结构。它由相当复杂的纤维组织组成,包括许多交错的斑点和细丝。 、头冠、条纹、隐窝等细节特征,这些特征在出生前就以随机组合的方式确定,一旦形成,终生不变。虹膜识别的准确率是各种生物识别技术中最高的。
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从直径为11mm的虹膜来看,Dr.的算法使用3.4字节的数据来表示每平方毫米的虹膜信息。这样,虹膜大约有266个量化特征点,而一般生物识别技术只有13到60个特征点。 266个量化特征点的虹膜识别算法在很多虹膜识别技术资料中都有描述。在算法和人眼特性允许的情况下,博士指出,通过他的算法可以获得具有173个二元自由度的独立特征。观点。在生物识别技术中,特征点的数量相当大。
·算法:
第一步是使用距离眼睛三英寸的精密相机确定虹膜的位置。摄像头对准眼睛后,算法逐渐聚焦虹膜的左右两侧,以确定虹膜的外边缘。这种水平接近受到眼睑的阻碍。该算法同时聚焦虹膜(瞳孔)的内边缘,并消除眼液和细小组织的影响。单色相机利用可见光和红外线,红外线位于700-900mm范围内(这是IR技术的下限,美国眼科学会在他们的研究中使用相同的范围。)在虹膜上方,算法通过2D Gabor小波方法对虹膜图像进行细分和重组。第一个细分部分被称为。了解二维 Gabor 小波的原理需要深厚的数学知识。
·准确性:
虹膜识别技术是最准确的生物识别技术。具体描述如下: 两个不同的虹膜信息之间有75%的信息匹配的可能性,即错误率为1:106: 1:两个不同的虹膜产生相同的虹膜代码。概率为 1:1052。
·入境及身份证明:
虹膜的定位可以在1秒内完成,生成虹膜代码的时间只需要1秒,数据库检索时间也非常快。处理器速度是大规模检索的瓶颈。另外,网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用单色成像,有些图像很难从瞳孔图像中分离出来。但虹膜识别技术中使用的算法允许图像质量存在一些变化。同一虹膜生成的虹膜代码也发生了25%的变化。这听起来可能是这项技术的致命弱点,但在识别过程中,这段虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%。它所占的代码比例相当小。
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