Способ опознавания личности по радужной оболочке глаза

Изобретение относится к биометрии и может быть использовано для идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ). Регистрируют цветное изображение РОГ. Обрабатывают изображение РОГ в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации и формируют идентификационные коды по каждому из них. Факт идентификации личности устанавливают по достижению заданного уровня совпадений идентификационных кодов, который рассчитывается по формуле:

который устанавливается в соответствии с условием:

Δ - общая степень расхождения идентификационных кодов; xi, yi - значения i-х идентификационных кодов двух сравниваемых изображений; σi - дисперсия ошибки измерения i-го идентификационного кода; wi - настраиваемый весовой параметр для каждого идентификационного кода, устанавливаемый в соответствии с условием (2) при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmin - минимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложноотрицательных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmax - максимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложнопозитивных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ. При расхождении в одном идентификационном коде малой детализации, соответствующем всей РОГ целиком, дальнейшее сравнение не производится. Способ обеспечивает повышение точности и скорости идентификации личности по РОГ за счет кодирования изображения РОГ в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации. 1 пр.

 

Изобретение относится к биометрии и предназначено для идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ).

Известны различные способы для опознавания личности по РОГ, которые предусматривают регистрацию изображений РОГ людей, получение из них идентификационных кодов и формирование на их основе базы данных, которая затем используется для идентификации личности.

Известен способ опознавания личности человека по его РОГ, который включает регистрацию цветного изображения РОГ и последующую его обработку с формированием идентификационного кода, элементы которого определяют в соответствии с длиной волны отраженного светового излучения от каждого элемента РОГ, при этом факт идентификации личности устанавливают по совпадению идентификационных кодов. (WO 03/049010)

Недостатком известного способа опознавания личности является его относительно невысокая точность, поскольку способ формирует по одному идентификационному коду для каждого обрабатываемого изображения.

Известен способ опознавания личности человека по его РОГ, в котором глаз идентифицируемой личности сначала освещают светом, близким к инфракрасному, выявляют цвет пигмента РОГ и в зависимости от этого выбирают длину волны источника оптического излучения, используемого для подсветки РОГ в момент регистрации ее изображения. В результате обработки изображения формируется соответствующий ему код, который хранится в базе данных и используется для сравнения с текущим значением кода, создаваемым при повторной регистрации изображения РОГ идентифицируемой личности. (JP 2006031185)

Недостатком известного способа опознавания личности, несмотря на объемность получаемых кодов, является его относительно невысокая точность, поскольку согласно способу формируют по одному идентификационному коду для каждого обрабатываемого изображения.

Известен способ опознавания личности человека по его РОГ, который заключается в получении изображения глаза в видимом спектре почти одновременно с получением его изображения в инфракрасном спектре; определение наружной границы радужной оболочки на основе изображения, выполненного в видимом спектре, перед обработкой изображения, полученного в инфракрасном спектре. (RU 2331107 С2)

Недостатком известного способа опознавания личности является его относительно невысокая точность, поскольку согласно способу формируют по одному идентификационному коду для каждого обрабатываемого изображения.

Наиболее близким к заявляемому является способ опознавания личности человека по его РОГ, который заключается в регистрации цветного изображения РОГ. Осуществляют его обработку в нескольких различных спектральных диапазонах. Формируют идентификационный код по каждому из них. Факт идентификации личности устанавливают по совпадению идентификационных кодов в нескольких или во всех обрабатываемых спектральных диапазонах (RU 2326589).

Недостатком известного способа, несмотря на наличие нескольких идентификационных кодов, является его относительно невысокая точность, поскольку для опознавания личности используется по одному идентификационному коду в каждом обрабатываемом спектральном диапазоне.

Кроме того, недостатком известного способа является его относительно невысокая скорость, поскольку факт опознавания личности устанавливают по совпадению идентификационных кодов во всех обрабатываемых спектральных диапазонах.

Задача - усовершенствование способа опознавания личности по радужной оболочке глаза.

Технический результат - повышение точности и скорости идентификации личности по радужной оболочке глаза.

Указанный результат достигается тем, способ идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ), включающий регистрацию цветного изображения РОГ, последующую его обработку в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации и формирование идентификационных кодов по каждому из них, факт идентификации личности, при этом формируют идентификационные коды различных степеней детализации, соответствующие как всей РОГ целиком, так и ее отдельным секторам, при этом факт идентификации личности устанавливают по достижению заданного уровня совпадений идентификационных кодов, который рассчитывается по формуле:

которая устанавливается в соответствии с условием:

где Δ - общая степень расхождения идентификационных кодов; xi, yi - значения i-ых идентификационных кодов двух сравниваемых изображений; σi - дисперсия ошибки измерения i-ого идентификационного кода; wi - настраиваемый весовой параметр для каждого идентификационного кода, устанавливаемый в соответствии с условием (2) при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmin - минимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложноотрицательных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmax - максимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложнопозитивных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; при расхождении в одном идентификационном коде малой детализации соответствующем всей РОГ целиком, дальнейшее сравнение не производится.

Регистрация цветного изображения РОГ, последующая его обработка в различных спектральных диапазонах и формирование идентификационных кодов различных степеней детализации позволяет получить идентификационные коды, учитывающие характерные признаки как изображения в целом, так и его отдельных секторов. Формирование идентификационных кодов различной степени детализации позволяет точно зафиксировать детали рельефа, цвета и рисунка радужной оболочки глаза различного масштаба. Выделение уникальных структур радужки большой и малой детализации, таких как большие углубления-лакуны и маленькие перемычки-трабекулы, позволяет увеличить толерантность системы опознавания к ошибкам несовершенных систем регистрации РОГ, поскольку помехи получаемого изображения РОГ будут отражены только в кодах малого масштаба. При этом факт недостижения указанного уровня совпадения идентификационных кодов малой детализации (формирующихся на основе общих признаков изображения) устанавливает однозначное несоответствие РОГ идентифицируемой личности с сравниваемой РОГ, что позволяет опустить дальнейшие этапы сравнения и увеличить скорость работы системы.

Регистрация цветного изображения РОГ и последующая его обработка в различных спектральных диапазонах позволяет получить изображения одной и той же РОГ, в которых характерные точки (элементы изображения) будут иметь различное местоположение в одной и той же координатной сетке. При этом характеристические признаки, которые имеют низкий контраст в одном цветовом спектре и/или при освещении излучением одной длины волны, могут быть не приняты во внимание системой распознавания и обработки изображений, получаются более контрастными в другом цветовом спектре и/или при освещении излучением соответствующей другой длины волны. Это в свою очередь позволяет формировать идентификационные коды по каждому из изображений, при этом каждый код является строго индивидуальным и принадлежащим только одной исследуемой личности. Поэтому идентификация по данному способу многократно повышает точность идентификации личности, поскольку личность считается однозначно установленной, когда достигается указанный по формуле уровень совпадения для всех идентификационных кодов, полученных при обработке изображений, в то время как для однозначной отбраковки изображения достаточно расхождения одного кода малой детализации в любом из применяемых цветовых спектров.

Определение требуемого уровня совпадения производится по формуле:

которая устанавливается в соответствии с условием:

где Δ - общая степень расхождения идентификационных кодов; xi, yi - значения i-ых идентификационных кодов двух сравниваемых изображений; σi - дисперсия ошибки измерения i-ого идентификационного кода; wi - настраиваемый весовой параметр для каждого идентификационного кода, устанавливаемый в соответствии с условием (2) при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmin - минимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложноотрицательных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmax - максимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложнопозитивных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ

Значения wi, Δmin и Δmax устанавливаются эмпирически с помощью заранее заготовленной базы изображений радужных оболочек глаз, что позволяет подстраивать формулу под условия конкретного оборудования регистрации изображений РОГ.

Наиболее целесообразно при получении идентификационных кодов также разделять получаемое изображение радужной оболочки глаза на сектора. Секторами является фиксированное количество концентрических зон одинаковой ширины, которые в свою очередь делятся на фиксированное количество секторов одинаковой длины. Сравнение идентификационных кодов посекторно, а не сразу целиком также повышает точность идентификации, поскольку данный способ сравнения позволяет однозначно сравнивать идентификационные коды, полученные при сокращенном и расширенном зрачке, то есть сделает процедуру опознавания по РОГ иррелевантной к состоянию зрачкового отверстия. Также при этом получаемые идентификационные коды будут более точно фиксировать расположение отдельных деталей РОГ относительно соседних структур глаза, что также позволит повысить точность опознавания. При этом идентификационные коды малой детализации формируют, исходя из всего изображения целиком, для заключения в себе максимально возможного количества информации о структуре РОГ.

Сущность заявляемых способов поясняется примерами их реализации.

Пример 1. Идентифицируемая личность размещается в зоне действия средства регистрации изображения РОГ, в качестве которого может быть использована цифровая фотокамера. Полученное изображение преобразуют в цифровой вид и передают в персональный компьютер, снабженный соответствующим программным обеспечением. В соответствии с известной программой обработки изображений, компьютер из зарегистрированного цветного изображения формирует монохромные изображения и выделяет признаки каждого анализируемого изображения. На основании выделения и анализа изображений РОГ посекторно формируются коды каждого из них, которые сохраняются в базе данных как эталонные. В том случае, если запуск программного обеспечения, реализующего данный способ, производится впервые, происходит вычисление значения максимального расхождения идентификационных кодов в соответствии с заранее заготовленной базой изображений РОГ и формулами (1, 2): Δmin=0.71, Δmax=0.98, Δ=0.84. В последующем, когда возникает проблема опознавания личности с целью разрешения ее доступа или прохода, например, в охраняемую зону, какое-либо хранилище, при пересечении границ государства, а также для учета присутствия данной личности, то процедура, описанная выше, повторяется, происходит генерация идентификационных кодов, которые поэтапно, по мере увеличения степени детализации, сравниваются с эталонными, хранящимися в базе данных ЭВМ. При этом идентификационные коды РОГ, в крайней степени отличные от кодов, полученных в процессе идентификации, будут отвергаться на первом этапе сравнения, когда происходит сравнение идентификационных кодов малой детализации, что увеличивает скорость анализа персональным компьютером базы данных эталонных кодов. В случае достижения указанной степени совпадения данных кодов устанавливается факт идентификации. На основании результатов сравнения принимается решение о разрешении доступа или прохода.

Способ идентификации личности по радужной оболочке глаза (РОГ), включающий регистрацию цветного изображения РОГ, последующую его обработку в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации и формирование идентификационных кодов по каждому из них, факт идентификации личности, отличающийся тем, что формируют идентификационные коды различных степеней детализации, соответствующие как всей РОГ целиком, так и ее отдельным секторам, при этом факт идентификации личности устанавливают по достижению заданного уровня совпадений идентификационных кодов, который рассчитывается по формуле:

который устанавливается в соответствии с условием:

где Δ - общая степень расхождения идентификационных кодов; xi, yi - значения i-х идентификационных кодов двух сравниваемых изображений; σi - дисперсия ошибки измерения i-го идентификационного кода; wi - настраиваемый весовой параметр для каждого идентификационного кода, устанавливаемый в соответствии с условием (2) при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmin - минимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложноотрицательных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmax - максимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложнопозитивных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; при расхождении в одном идентификационном коде малой детализации, соответствующем всей РОГ целиком, дальнейшее сравнение не производится.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области вычисления дескрипторов изображения. Технический результат – обеспечение уменьшения размера дескриптора изображения посредством преобразования.

Группа изобретений относится к цифровому телевидению и может быть использована для поиска в транслируемом видеоконтенте определенной заранее группы (последовательности) кадров.

Изобретение относится к автоматизированному анализу растровых изображений. Техническим результатом является расширение арсенала технических средств по выявлению в растровых изображениях схожих с эталоном пикселей растровых изображений.

Группа изобретений относится к технологиям биометрической идентификации пользователей. Техническим результатом является расширение арсенала технических средств по биометрическому распознаванию радужной оболочки глаза пользователя.

Изобретение относится к семантической классификации оцифрованных киноматериалов и информационного поиска в архивах оцифрованных киноматериалов. Техническими результатами являются повышение точности сегментации фильмов на сцены, повышение точности классификации сцен по заранее заданному перечню классов, повышение быстродействия процесса извлечения семантических признаков из кадров кинофильма, сокращение дополнительных затрат на программирование при увеличении размерности вектора признаков, сокращение объема данных для хранения индекса для выполнения информационного поиска кинофрагментов по текстовым запросам, запросам в структурированной форме и запросам по образцу, сокращение времени выполнения индексации и повышение точности и чувствительности информационного поиска.

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и может быть использовано при построении интеллектуальных систем технического зрения, видеонаблюдения, видеоконтроля.

Изобретение относится к способам предоставления доступа к данным, в частности к информации, доступ к которой осуществляется посредством сети передачи данных с помощью присвоения им кода.

Изобретение относится к технологиям компьютерной обработки изображений. Техническим результатом является повышение эффективности косметической обработки изображения лица за счет автоматического распознания части изображения, которое должно быть косметически обработано.

Изобретение относится к технологиям обнаружения движущихся объектов в последовательности видеоизображений. Техническим результатом является повышение эффективности обнаружения движущихся объектов в последовательности видеоизображения, за счет анализа качества изменения изображения.

Группа изобретений относится к технологиям распознавания человека. Техническим результатом является повышение защищенности от ложной идентификации за счет распознавания человека путем использования переменных временных компонентов поведенческой черты лица и биологических черт.

Изобретение относится к области биометрической идентификации пользователя. Технический результат заключается в повышении точности распознавания.

Изобретение относится к способу и аппарату для управления устройством отображения и интеллектуальной подушке, предназначенной для определения физиологических характеристик пользователя.

Изобретение относится к области медицины, а именно к диагностике. Для установления европеоидно-монголоидной принадлежности индивида по внешне-опознавательным признакам головы проводят фиксацию значений внешне-опознавательных признаков головы в установленном порядке: эпикантус, цвет глаз, горизонтальная профилировка лица, цвет волос, складка верхнего века, высота переносья, толщина верхней губы, рост бороды, поперечный профиль спинки носа, толщина нижней губы, выступание скул, положение основания носа, профиль верхней губы, положение кончика носа, высота верхней губы, профиль спинки носа, высота крыльев носа, выраженность крыльевых борозд, с последовательным пошаговым вычислением вероятности (Р) принадлежности индивида к конкретной расе по формулам Байеса до исчерпания всех признаков или до достижения значения вероятности, равной 1,0.

Изобретение относится к области медицины, а именно к диагностике. Для установления европеоидно-монголоидной принадлежности индивида по внешне-опознавательным признакам головы проводят фиксацию значений внешне-опознавательных признаков головы в установленном порядке: эпикантус, цвет глаз, горизонтальная профилировка лица, цвет волос, складка верхнего века, высота переносья, толщина верхней губы, рост бороды, поперечный профиль спинки носа, толщина нижней губы, выступание скул, положение основания носа, профиль верхней губы, положение кончика носа, высота верхней губы, профиль спинки носа, высота крыльев носа, выраженность крыльевых борозд, с последовательным пошаговым вычислением вероятности (Р) принадлежности индивида к конкретной расе по формулам Байеса до исчерпания всех признаков или до достижения значения вероятности, равной 1,0.

Изобретение относится к областям судебной экспертизы и наноструктур, а именно, к выявлению невидимых либо слабовидимых следов пальцев рук, оставленных на различных следовоспринимающих поверхностях на основе ультрадисперсного наноматериала, при проведении идентификации личности человека.

Группа изобретений относится к медицине. Способ съема данных электрокардиограммы (ЭКГ) с водителя транспортного средства осуществляют с помощью устройства обработки данных (11) для получения данных ЭКГ.

Изобретение относится к судебной медицине и может быть использовано для определения возраста неопознанного детского трупа по фрагментам шеи ребенка по изолированному щитовидному хрящу гортани.
Изобретение относится к области медицины, а именно к судебной медицине. Для определения предполагаемого возраста трупа взрослого человека определяют наличие остеофитов на лопатках трупа и обызвествление верхней поперечной связки лопаток.

Группа изобретений относится к медицинской технике. Беспроводная система контроля биологической информации с внутренней аутентификацией содержит устройство измерения параметра состояния здоровья первого типа, устройство измерения параметра состояния здоровья второго типа.
Изобретение относится к области судебной и криминалистической медицины и может быть использовано для выявления следов органического происхождения, в частности следов пальцев и ладоней.

Изобретение относится к биометрии и может быть использовано для идентификации личности по радужной оболочке глаза. Регистрируют цветное изображение РОГ. Обрабатывают изображение РОГ в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации и формируют идентификационные коды по каждому из них. Факт идентификации личности устанавливают по достижению заданного уровня совпадений идентификационных кодов, который рассчитывается по формуле: который устанавливается в соответствии с условием: Δ - общая степень расхождения идентификационных кодов; xi, yi - значения i-х идентификационных кодов двух сравниваемых изображений; σi - дисперсия ошибки измерения i-го идентификационного кода; wi - настраиваемый весовой параметр для каждого идентификационного кода, устанавливаемый в соответствии с условием при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmin - минимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложноотрицательных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ; Δmax - максимальное значение степени расхождения, требуемое для достижения отсутствия ложнопозитивных ошибок, вычисляемое при первом запуске программного обеспечения, реализующего способ идентификации личности по РОГ. При расхождении в одном идентификационном коде малой детализации, соответствующем всей РОГ целиком, дальнейшее сравнение не производится. Способ обеспечивает повышение точности и скорости идентификации личности по РОГ за счет кодирования изображения РОГ в различных спектральных диапазонах с различными степенями детализации. 1 пр.

Наверх