虹膜识别应用中图像采集的工作原理

虹膜识别在全球的使用率正在赶超指纹和人脸识别等其他流行的生物识别应用。虹膜识别是一种高精度技术，因为人类的虹膜图案不会随着年龄的增长而改变，而且更难伪造。然而，虹膜的合格图像也比人脸或指纹更难捕捉。

一般而言，虹膜生物识别系统的实施由三个主要部分组成：图像采集设备(虹膜相机);用于模板创建、注册和匹配的生物识别软件;以及常用于护照检查、机场自助服务亭、门禁和执法应用的数据库管理平台。本文重点介绍图像采集设备的设计。让我们来看看虹膜识别捕获设备设计中面临的一些关键挑战。

目标距离

相机与拍摄对象眼睛之间的距离越大，捕获设备就越复杂和昂贵。因此，虹膜相机根据其捕获范围分为几类。其中，10-30 厘米是最常见的范围。图像传感器特性和系统的调制传递函数 (MTF) 对于进一步将相机细分为注册和/或验证手段至关重要。前者需要更高的 MTF。

各种眼睛颜色

由于图像对比度用于提取虹膜图案，因此捕获光波长必须支持广泛的颜色范围。因此，在选择传感器的光谱响应和照明波长时必须考虑功耗、符合 IEC-62471 的眼睛安全辐射以及脉冲光与相机积分时间的同步。

运动模糊

该设备必须容忍一定程度的目标运动，而这正是设备光学系统中设计的捕获体积发挥重要作用的地方，特别是相机的景深。镜头的光圈、捕获期间辐射的光量、光波长和镜头的特性决定了相机保持对焦的目标距离上下深度。

匹配性和互操作性

良好的虹膜图像采集指标会比较使用同一台相机拍摄的同一主体的图像，并计算成功匹配的图像百分比。这个概念称为匹配度。当使用不同供应商的相机拍摄的同一主体的图像匹配时，这个概念称为互操作性。

匹配图像的百分比是被测相机与同一系统中的其他虹膜相机协同工作的成功指标。同时，图像之间的汉明距离是用于测量匹配能力的指标。汉明距离的范围从 0 到 1。越接近 0，图像越相似。相机的图像增强设置经过调整，以设置最佳条件，使捕获的图像获得高匹配度和互操作性分数。

虹膜识别标准

有两项 ISO 标准规定了虹膜图像质量和虹膜图像信息交换的要求：ISO/IEC29794-6 和 ISO_IEC_19794-6。目前尚无官方的虹膜相机选择生物识别标准。

当然，虹膜识别的一个关键组件是生物识别软件，该软件具有从虹膜图像中提取独特图案以创建虹膜模板的算法。虹膜模板是用于登记和匹配的工具。目前，模板创建是专有的，这意味着使用一种生物识别软件创建的模板文件只能由该软件包进行编码和解码，而该软件包是拥有该软件的公司独有的。

虹膜图像质量分级、模板创建、注册和匹配的算法开发本身就是一个完整的领域。一些公司同时生产图像采集设备和生物识别软件，而另一些公司只生产其中一种。随着这项技术的不断发展，可以与多种第三方生物识别软件产品配合使用的图像采集设备和门禁嵌入式平台的机会不断扩大。

虹膜相机对注册和验证(匹配)的要求不同。前面提到的 ISO 标准确实适用于注册相机;但是，验证相机不需要遵循这些标准。旨在开发一款能够同时完成注册和验证的低成本注册相机，为虹膜识别解决方案集成商提供了一种替代方案，因为他们可以使用虹膜相机和来自不同供应商的软件平台来构建解决方案。

对于寻求为小型工厂或学校提供门禁控制的小型集成商来说，这将是一个经济实惠的解决方案。同时，对于政府或军队等大型集成商来说，这将是一个可行的采购策略。

采集设备的主要任务是在实时视频流中定位人员的虹膜，并将其传送给生物识别软件进行分割，然后软件会创建虹膜模板以供注册或验证。因此，除了捕获体积规格外，采集设备的板载处理还必须在运行时执行一系列任务，这些任务可以由 Arm 处理器、FPGA 或嵌入式 Linux 板执行。这就是一些独立系统在访问控制应用中的运作方式。

基于 FPGA 的解决方案

以下是基于 FPGA 解决方案所涉及的虹膜识别任务的示例。

焦点评估

这决定了哪些帧值得处理，而丢弃其余帧。

虹膜定位

有多种技术可以完成这项任务。一种流行的方法是使用圆形边缘检测器来定位图像中虹膜的坐标。

图像裁剪用于分割

一旦确定了虹膜的坐标，就会从全帧中裁剪出相应眼睛的图像，并将其传送到生物识别软件进行图像质量评估和随后的模板创建。

并行计算、视频管道控制和功耗是分析图像的重要考虑因素。一些虹膜相机使用多相机解决方案，其中一个相机观察面部以在捕获范围内定位眼睛，然后触发另一个图像传感器进行虹膜捕获。相比之下，其他相机仅使用一个传感器进行虹膜捕获。

这些选择取决于设计人员想要针对的设计权衡和相机类别以及其他设计考虑因素，例如距离范围、注册与验证和软件开发工具包 (SDK) 集成。

在最近举办的一次全国生物识别集会上，整个交易时间(从一个人站在虹膜相机前到创建两个虹膜模板)被设定为不超过 8 秒，最终目标是不超过 5 秒。有一些外部因素会影响交易时间，其中一些因素不受系统控制，包括眼睛遮挡、凝视旋转、人的身高和眼部疾病。因此，如果可能的话，采集设备应该非常快速地分析图像，以便生物识别软件不会被无用的样本所淹没。

虹膜识别板设计

采集设备是虹膜识别过程的基础。因此，随着虹膜识别行业在生物识别领域的发展，需要准确且更便宜的采集设备来搜索虹膜坐标并应用机载图像增强技术的机会也随之增加。

但与此同时，虹膜生物识别软件的稳健性对于虹膜图像的分级、分割和匹配至关重要。在整个开发过程中，具有多个分级参数的虹膜生物识别软件包至关重要，可以对获取的图像进行分析和调整，以实现最高的图像质量等级、一致的虹膜扩张、一致的聚焦和高对比度。

速度是无可替代的。相机定位虹膜坐标并将虹膜图像传送给生物识别软件进行分割的速度与捕获图像的质量同样重要。