新泽西州两所学校安装虹膜扫描系统

最近，美国新泽西州的两所学校首度在来访者登记中使用虹膜扫描系统，这在美国也是首例。     

国际风云

诺基亚电子钱包手机6131NFC登场；药品谱系标准获EPCglobal核准；AIM就RFID技术名词作出说明；德31a15政开发新型D-RFID标签；雅加达机场安检启用虹膜扫描仪；欧盟将在全欧洲开放RFID频率；[编者按]     

基于TMS320VC5402的虹膜识别系统

文章介绍了以TM 32 0VC5 4 0 2为核心的虹膜识别系统的硬件设计 ,提出了一种由FPGA、OV5 0 17与TMS32 0VC5 4 0 2组成的DSP应用硬件平台 ,并详细介绍了系统的设计方案和关键硬件的结构设计以及软件设计方法。     

基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。     

基于并查集和边缘检测模板的非理想虹膜定位

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法.     

指纹OUT啦,虹膜才是你的新身份

虹膜识别终于准备进入主流。安全服务提供商赛门铁克公司有—幢保护极其严密的大楼,在里面最安全的房间＂Vault＂的入口处,一套虹膜识别系统站岗放哨,充当最后一道防线。     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.