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增强型灰度图像空间实现虹膜活体检测

中国图象图形学报 2020年第7期25卷 1421-1435页

作者：刘明康王宏民李琦孙哲南哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150001 中国科学院自动化研究所北京100190

目的虹膜作为一种具有高稳定性与区分性的生物特征,使得虹膜识别在应用场景中十分普及,但很多虹膜识别系统在抵御各类演示攻击时无法保证十足的可靠性,导致虹膜识别在高级安全场景中的应用受限,使得虹膜活体检测成为生物识别技术中亟需... 详细信息

目的虹膜作为一种具有高稳定性与区分性的生物特征,使得虹膜识别在应用场景中十分普及,但很多虹膜识别系统在抵御各类演示攻击时无法保证十足的可靠性,导致虹膜识别在高级安全场景中的应用受限,使得虹膜活体检测成为生物识别技术中亟需解决的问题之一。现有的区分真实与假体虹膜最先进的算法主要依靠在原始灰度空间中提取的虹膜纹理深度特征,但这类特征差异不明显,只能辨别单源假体虹膜。为此,提出一种基于增强型灰度图像空间的虹膜活体检测方法。方法利用残差网络(Res Net)将原始虹膜图像映射到可分离的灰度图像空间,使真假虹膜特征具有明显的判别性;用预训练Light CNN(light convolational neural networks)-4网络提取新空间中的虹膜纹理特征;设计三元组损失函数与softmax损失函数训练模型实现二分类任务。结果在两个单源假虹膜数据库上采用闭集检测方式分别取得100%和99.75%的准确率;在多源假虹膜数据库上采用开集检测方式分别取得98.94%和99.06%的准确率。结论本文方法通过空间映射的方式增强真假虹膜纹理之间清晰度的差异,设计三元组损失函数与softmax损失函数训练模型,既增加正负样本集之间的距离差,又提升模型收敛速度。实验结果表明,基于图像空间的分析与变换可有效解决真实虹膜与各类假体虹膜在原始灰度空间中不易区分的问题,并且使网络能够准确检测未知类型的假体虹膜样本,实现虹膜活体检测的最新性能,进一步提升了虹膜活体检测方法的泛化性。

关键词：虹膜活体检测增强型灰度空间三元组网络特征差异泛化性

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基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究

计算机工程 2016年第5期42卷 239-243,248页

作者：李志明河西学院信息技术中心甘肃张掖734000

针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法。通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类。... 详细信息

针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法。通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类。实验结果表明,该算法能自动学习虹膜图像的隐藏特征,使真实虹膜和伪造虹膜的特征更具区分性,并且在ND-Contact和CASIA-Iris-Fake数据库中获得96.72%以上的检测正确率。

关键词：生物特征识别虹膜识别虹膜活体检测卷积神经网络自动特征学习

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基于光场成像的虹膜活体检测方法研究

基于光场成像的虹膜活体检测方法研究

作者：宋平哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

随着人们公共安全意识的快速提升,传统身份识别方式已不能满足人们的需求,生物特征识别技术受到越来越多的关注。虹膜识别具有唯一性、稳定性、高精度等优势,是现阶段最安全可靠的生物特征识别技术之一,已广泛应用于国防、教育、金融等... 详细信息

随着人们公共安全意识的快速提升,传统身份识别方式已不能满足人们的需求,生物特征识别技术受到越来越多的关注。虹膜识别具有唯一性、稳定性、高精度等优势,是现阶段最安全可靠的生物特征识别技术之一,已广泛应用于国防、教育、金融等各个领域。但是现有的虹膜识别系统无法对采集端进行保护,受到人造假体虹膜攻击时会导致系统误识别,威胁系统的安全。虹膜活体检测是应对人造假体虹膜攻击的最主要的手段,是虹膜识别系统的关键组成部分。因此,对虹膜活体检测技术进行研究是非常重要的。光场成像是一种计算成像技术,相对传统光学成像是一次重大技术革新。光场通过表征空间中每一条光线的辐亮度,描述了光在三维空间的辐射传输特性,包含了深度、纹理、光照等视觉信息。以光场相机为媒介,光场成像能够同时记录光线的强度和角度信息,获得四维光场数据。高维光场信息的获取为生物特征识别的发展与创新带来了新机遇。本文将光场成像技术引入虹膜活体检测领域中,利用其重对焦和景深扩展能力实现大景深范围的虹膜活体检测,提高虹膜识别系统的安全性和易用性。首先,通过自主设计采集方案,搭建采集环境,计划采集流程,制作采集设备,本文采集得到光场虹膜数据库,解决了光场虹膜研究的数据问题。其次,对本文对采集的光场虹膜数据库从数据多样性,图像预处理、图像质量等角度进行综合评价,证明采集数据库的质量达到设计要求,并分析了光场虹膜活体检测的思路与原理。最后,本文提出一种基于光场成像的虹膜活体检测算法,从数据获取源头创新,充分挖掘四维光场数据的特性,利用光场重对焦技术提取眼周区域的立体结构特征和虹膜图像的纹理特征,进行特征融合与虹膜分类。在自主采集的远距离光场虹膜数据库上进行实验,本方法可以对1.6m采集距离、30cm景深范围内采集的图像进行高准确率的虹膜活体检测。此方法可以准确有效的检测并阻止混合假体类型对系统的攻击,有效扩展了虹膜活体检测的应用范围和场景。

关键词：虹膜活体检测光场成像重对焦景深扩展特征融合

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基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究

基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究

作者：曾岩长沙理工大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,大数据以及人工智能的快速发展,生物特征识别技术扮演着越来越重要的角色。虹膜识别技术是生物特征识别技术最重要的技术之一。人类的虹膜是一种显著的生物特征,有着丰富的纹理特征,且具有极高的独特性、稳定性。尽... 详细信息

随着信息时代的到来,大数据以及人工智能的快速发展,生物特征识别技术扮演着越来越重要的角色。虹膜识别技术是生物特征识别技术最重要的技术之一。人类的虹膜是一种显著的生物特征,有着丰富的纹理特征,且具有极高的独特性、稳定性。尽管虹膜识别技术发展迅速,虹膜识别系统也会受到伪虹膜的攻击。虹膜活体检测是虹膜识别系统中不可缺少的一个模块,它能够减少虹膜识别系统被伪虹膜袭击的风险。卷积神经网络是深度学习中的一个重要学习模型,目前在人脸识别和指纹识别都取得了不错的成绩,本文将卷积神经网络运用到虹膜活体检测任务中,并在传统的卷积神经网络模型的基础上进行了改进,应用卷积神经网络对虹膜图像进行特征提取和分类,实验表明改进的卷积神经网络模型在虹膜活体检测中有着更出色的表现。本文的主要工作内容概括如下:(1)提出一种基于批量标准化的卷积神经网络虹膜活体检测算法。该算法通过虹膜分割、归一化方式对虹膜图像进行预处理,利用批量标准化的卷积神经网络对预处理后虹膜图像提取虹膜特征,使用网络的决策层对真虹膜和伪虹膜进行分类。批量标准化卷积神经网络能够解决传统方法虹膜特征提取过于单一、鉴别准确率不高、以及基于深度学习的虹膜检测算法中易出现过拟合、梯度消失的问题。实验结果表明该算法能挖掘到虹膜更深层次的纹理特征,与传统方法比较,获得更高的准确率。(2)提出一种基于YOLO的虹膜活体检测算法。YOLO算法通过卷积层对输入的虹膜图像进行候选框提取,使用全局平均的池化方法对虹膜图像进行预分类,最后将检测到真伪虹膜图像标出其位置。YOLO算法不仅能够解决深度学习中卷积神经网络虹膜活体检测时间复杂度过高的问题还能准确地识别真伪虹膜,实验结果表明YOLO算法相比于批量标准化卷积神经网络的时间复杂度减少,并且也能达到很高的鉴别准确率。

关键词：虹膜活体检测批量标准化卷积神经网络 YOLO算法生物特征识别

基于深度学习的虹膜图像加密与活体检测算法研究

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基于深度学习的虹膜图像加密与活体检测算法研究

作者：张庆中国矿业大学

学位级别：硕士

在现代密码学中,密钥是成功加解密的关键,是算法安全性的保证。为保障图像内容的安全,人们提出了多种图像加密算法,多数都涉及到密钥的安全传输和管理困难问题。新兴的基于生物特征的加密技术,依据个体的生物特征来生成密钥,奠定了信息... 详细信息

在现代密码学中,密钥是成功加解密的关键,是算法安全性的保证。为保障图像内容的安全,人们提出了多种图像加密算法,多数都涉及到密钥的安全传输和管理困难问题。新兴的基于生物特征的加密技术,依据个体的生物特征来生成密钥,奠定了信息的无密钥加密的基础。虹膜具有唯一性、稳定性、非侵犯性、特征信息丰富和抗攻击能力强等特点,具有优秀的加密潜质。目前,虹膜图像加密已经成为图像加密领域的一个新的分支,在图像加密中担当重要角色。利用深度学习算法对虹膜图像进行特征提取,用提取的生物特征来生成密钥,提出了2种基于深度学习的虹膜图像加密算法和1种虹膜活体检测算法。主要的研究成果如下:(1)为便于密钥管理,提出了一种基于深度学习的虹膜图像加密算法。该算法采用虹膜数据集进行深度学习模型训练,将虹膜图像预处理后进行图像块提取,作为栈式自动编码器的数据集输入来学习参数,学习的参数加区间限制条件后用于初始化卷积神经网络参数,利用训练好的深度学习模型提取出256维向量,经纠错码编码产生密钥。利用该密钥,采用高级加密标准对图像进行加密与解密。在生成解密密钥时,采用纠错码纠错来降低外界环境对虹膜采集的影响。通过对提出算法的精确度和安全性分析表明:新算法有效解密出原始图像,且安全性高。(2)为便于密钥管理,提出了一种基于深度学习的无密钥传输虹膜图像加密算法。该算法采用深度学习模型从不同个体虹膜中提取出相同的特征向量,经纠错码编码产生密钥。利用该密钥,采用高级加密标准对图像进行加密与解密。为了使发送方Alice和接收方Bob能够采集各自虹膜成功实现加密与解密操作,在进行深度学习模型训练过程中,数据集中Alice与Bob的数据样本归为一类进行训练,然后通过纠错码编码和纠错来降低外界环境对虹膜采集的影响。通过对提出算法的解密精确度和安全性分析,新算法极大地降低了密钥被攻破几率,有效地实现了图像加密与解密。(3)为防止伪造虹膜攻击,提出了一种基于特征融合的多模块虹膜活体检测算法。工业技术的发展促生伪造虹膜来攻击虹膜识别系统,为防止因伪造虹膜攻击造成的损失,在原有算法的基础上改进了一种多模块特征融合虹膜活体检测算法。首先,通过深度学习进行虹膜特征提取;其次,针对虹膜纹理特征十分重要和信息量大,采用局部二值模式和Gabor滤波算法对虹膜进行纹理特征的提取;再次,将纹理特征与虹膜图像进行融合,并设定筛选阈值达到剔除质量差图像块的目的;最后,采用卷积神经网络和分类器实现虹膜活体检测。在多个虹膜数据集上进行实验,与对比实验进行分析,验证了算法的可行性。

关键词：虹膜深度学习图像加密无密钥传输虹膜活体检测

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虹膜识别中的活体检测技术研究

虹膜识别中的活体检测技术研究

作者：王鹏北方工业大学

学位级别：硕士

基于虹膜信息的身份识别是最可信、最准确的生物身份识别模式之一,而受图像采集、个体差异、攻击手段多样等外部因素影响,虹膜识别技术在广泛应用的同时暴露出了面对伪造样本攻击时的脆弱性。利用单帧图像在虹膜识别前进行活体检测,抵... 详细信息

基于虹膜信息的身份识别是最可信、最准确的生物身份识别模式之一,而受图像采集、个体差异、攻击手段多样等外部因素影响,虹膜识别技术在广泛应用的同时暴露出了面对伪造样本攻击时的脆弱性。利用单帧图像在虹膜识别前进行活体检测,抵御翻拍伪造样本、佩戴彩色隐形眼镜样本、眼球模型样本的攻击,是本文研究的要点。本文建立近红外成像虹膜数据集用于活体检测算法研究。主要创新点如下:（1）针对三种攻击方式分别提出活体检测算法并设计了一个基于传统算法级联的虹膜活体检测系统。首先以伪造样本图像与活体虹膜图像二者之间成像差异为切入点,针对翻拍攻击、彩色隐形眼镜攻击、眼球模型攻击三方面展开研究。针对翻拍样本攻击,根据纹理细节特征提出一种基于纹理分析的翻拍虹膜图像检测算法,分析该算法缺陷并对近红外点光源下的人眼成像进行建模,根据成像模型统计差异,提出一种基于近红外成像模型的翻拍虹膜图像检测算法;针对彩色隐形眼镜攻击,分析眼镜构造与佩戴特征,提出了一种基于生物纹理分析和亮度变化的彩色隐形眼镜攻击检测算法;针对眼球模型攻击,分析模型的伪造虹膜纹理特征与眼部成像特征,据此提出一种基于结构相似度和纹理复杂度的眼球模型检测算法。然后建立级联分类器,搭建抵抗三种攻击手段的活体检测系统,经实验测试,虹膜活体检测系统F1-score达到0.952。（2）提出一种基于复合注意力机制集成学习网络的统一虹膜活体检测算法。基于传统算法级联的虹膜活体检测方法存在算法孤立的短板。针对这一局限,提出一种复合注意力机制集成学习网络（CAMEL-Net）,在骨干网络中加入双注意力机制,从而使网络更加关注虹膜区域,并在两路网络融合阶段提出集成融合模块（EFB）,以改善特征图硬性融合导致网络性能提升困难的问题,经实验测试,复合注意力机制集成学习网络在虹膜活体检测任务中F1-score达到0.972。本文所提两类虹膜活体检测算法,可在图像存在轻微离焦、翻拍介质和手段变化等多种情况下有效的进行活体检测,降低伪造样本对虹膜识别系统的威胁。

关键词：虹膜识别虹膜活体检测活体检测特征提取复合注意力机制集成学习网络

IrisBeautyDet:虹膜定位和美瞳检测网络

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计算机工程与应用 2023年第2期59卷 120-128页

作者：陈旭旗沈文忠上海电力大学电子与信息工程学院上海201306

虹膜活体检测是虹膜识别中涉及安全的重要环节之一,也是虹膜识别领域亟待解决的问题之一,其中美瞳检测是虹膜活体检测中最具挑战性的领域。提出了一种基于SSD(single shot multibox detector)目标检测网络的虹膜定位和美瞳检测算法IrisB... 详细信息

虹膜活体检测是虹膜识别中涉及安全的重要环节之一,也是虹膜识别领域亟待解决的问题之一,其中美瞳检测是虹膜活体检测中最具挑战性的领域。提出了一种基于SSD(single shot multibox detector)目标检测网络的虹膜定位和美瞳检测算法IrisBeautyDet,并对网络结构进行轻量化处理,引入MobileNet主干网络显著减少模型计算量,极大提高速度。采用空间注意力和通道注意力机制,进一步提高模型准确率。实验表明,在CASIA-Iris和圣母大学NDCLD的活体和美瞳虹膜数据集上,该算法具有较好的泛化能力和鲁棒性,相比原始SSD算法,IrisBeautyDet具有更少的参数量、更快的实时性和更高的准确率。相比原始SSD网络模型,该模型大小从91.1 MB下降到26.1 MB,同时将检测速度从29.68 frame/s提高到41.88 frame/s,对活体类和美瞳类的检测精确率达到99.21%和98.61%。利用导向反向传播(guided-backpropagation)对检测特征图进行可视化,分析并优化网络模型使其更有效地提取美瞳纹理特征。

关键词：美瞳检测虹膜活体检测呈现攻击检测注意力机制轻量级网络特征图可视化

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虹膜图像采集技术及应用

虹膜图像采集技术及应用

作者：邢文元南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着21世纪社会经济和科学技术的发展，社会身份鉴别与日常生活的联系日益密切。传统的身份鉴别技术已经不能满足现代安全性的要求，因此具有高防伪性，高稳定性的生物识别技术得到越来越高的重视。虹膜识别技术作为生物识别技术的一个... 详细信息

随着21世纪社会经济和科学技术的发展，社会身份鉴别与日常生活的联系日益密切。传统的身份鉴别技术已经不能满足现代安全性的要求，因此具有高防伪性，高稳定性的生物识别技术得到越来越高的重视。虹膜识别技术作为生物识别技术的一个分支同样受到热切关注。虹膜图像的采集是虹膜识别技术的根本，本文将依据虹膜识别系统的要求设计虹膜图像采集系统，并建立虹膜图像数据库。论文的主要内容如下： 1.通过虹膜识别技术的要求设计并搭建了自动对焦虹膜采集装置。其主要是由拥有黑白相机、定焦镜头、近红外LED灯的图像获取模块以及滚珠丝杆结构、步进电机构成的三维运动平台组成。该装置拍摄到的虹膜图像纹理清晰、大小合适，满足虹膜识别技术的要求。 2.提出了基于虹膜图像内外圆偏心度、虹膜有效面积以及图像清晰度的虹膜图像质量评价方法。并且在此基础上建立自动对焦方案，实验证明该方法能够快速准确的捕捉到清晰有效的虹膜图像。 3.介绍常见的伪虹膜方式及特性，通过学习其他几种虹膜活体检测方法提出了基于2D-Gabor滤波的虹膜活体检测方法。该方法主要是根据计算滤波后特征区域间图像熵值的差判定虹膜的真伪。 4.利用自主设计的采集系统采集虹膜图像，将采集到的大小为768×576、分辨率为96×96DPI虹膜图像，根据采集的人员编号、性别、左右眼和拍摄时间建立标准的虹膜图像库NUAA-IDB。在上述的算法部分的基础上编写软件部分与虹膜采集硬件部分组成完整的虹膜图像采集系统。

关键词：虹膜识别虹膜图像采集自动对焦质量评价虹膜活体检测虹膜库