从三星Note7谈谈,手机终端的虹膜识别是如何实现的?

2016-08-06 10:34:04     作者:白鸽iris      来源:雷锋网

三星Galaxy Note7的虹膜识别是如何实现的?

雷锋网按:本文作者系思源科安虹膜算法工程师。

最近三星Galaxy Note7正式发布,作为三星的新一代机皇,新功能虹膜识别成为其亮点之一,吸引了大众的关注。

虹膜识别的作用除了广为人知的虹膜解锁之外,还加入了一些拓展性的应用元素。例如:文件夹加密、手机支付、登陆三星应用商店,并开放了Samsung Pass功能,允许开发者将虹膜识别技术与应用整合。

虹膜识别到底是怎样一种技术,为何会被三星押宝于最新款的旗舰机?

要解密虹膜识别,首先要了解什么是虹膜。

虹膜是眼睛外部调节瞳孔大小、控制进入眼睛光线数量的肌肉,它是基于褪黑素的数量形成的眼睛的有色部分。虽然虹膜的颜色和结构与基因有联系,但细节部分是不同的。胚胎过程中形成了紧密和折叠的虹膜组,出生前瞳孔张开发生变质,形成随机的独一无二的虹膜模式,因此虽然基因相同,每个人的虹膜结构也是不同的,这使得它可以应用于身份识别。虹膜识别技术是通过拍摄人眼的虹膜来进行身份的确认,是一项基于生物特征的身份认证技术,也被称为生物安全技术。虹膜识别因其高安全性和便捷性成为了近年来众多领域炙手可热的身份验证技术。

| 那么,手机终端的虹膜识别是如何实现的?

首先要将微型虹膜模组集成至手机,模组主要由CMOS图像传感器、专用微型光学镜头、红外滤光片及外部结构件组成(如图1 )。

 

图1

该虹膜识别模组的图像传感器由目前通用的彩色图像传感器改进而成,提高了红外部分的感光能力,搭载了专用的虹膜识别镜头,可以在25cm~60cm的范围,实现虹膜图像的采集。

而虹膜识别的核心在于虹膜识别算法技术。

总的来说,虹膜识别算法通常包括虹膜图像质量评估,虹膜区域定位(包含粗定位和精定位),虹膜预处理,虹膜特征点提取,虹膜模板生成,虹膜模板匹配等算法处理过程。

图二

图三

当从手机摄像头获取到图像后,首先对采集到的图像进行初步质量评估,评估图像的清晰度,亮度,运动模糊,聚焦度等基本参数,如果图像不满足质量要求,丢弃继续获取下一幅图像。


图像满足要求则进入虹膜区域定位,先进行粗定位得到虹膜的大致区域,然后进行精定位,分别获取到瞳孔和虹膜的圆心坐标和半径。


得到虹膜区域后,通过预处理算法去除眼皮,睫毛,光斑等干扰因素,取出剩余可用的虹膜区域进行归一化


然后进行特征点提取,对虹膜归一化图像分析。如图3所示,R1区域受上眼睑和睫毛干扰较严重,R2区域受下眼睑干扰,且虹膜纹理主要集中在靠近瞳孔的区域,所以选择归一化图像的右上部R3区域为特征提取区域,R3区域大小一般不小于归一化图像大小的1/6,这里取40×200。提取特征区域后利用二维Gabor波将其筛选和绘制为相量,相量的信息包括方向和空间频率(图像内容)以及图像位置。


利用这些向量信息绘制为“虹膜码”,最后使用虹膜码进行匹配认证


当用户启动功能后,手机点亮近红外光源,将眼镜对准虹膜摄像头,摄像头进行成像,手机对摄像头的图像进行采集,并输出至算法处理模块进行虹膜区域定位,特征点抽取并生成虹膜生物特征模板,首次生成的虹膜特征模板将会被存储到手机上,用作身份认证比对的特征库。

后续实时采集的虹膜特征与存储的模板进行匹配,匹配通过即可完成手机解锁、APP解锁,虹膜支付等操作。手机搭载的近红外光源照射到眼睛的光线强度只有IEC 62471生物安全检测标准规定的光强的1/10,远远低于安全门限,不会对眼睛造成伤害 。

虹膜手机目前在技术上层面上,不管是摄像头硬件,IR LED照明灯还是虹膜算法,均已成熟,满足了产品级的应用需求,市场上也陆续出现了几款带虹膜识别功能的手机。当具备虹膜识别功能的手机陆续普及后,基于虹膜识别的应用将不再局限于解锁,APP保护等基础应用,会进一步拓展到权限控制,网络移动支付,文件数据加密,身份鉴权认证等领域。

目前支付宝的安全架构方案(IFAA2.0)已经支持虹膜识别功能,并将其作为行业标准中的亮点重点推广。不久的将来,我们只需要看一眼,即可完成身份认证过程,相对的,不用担心密码忘记,指纹被窃取这类问题。

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