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---虹膜生物识别应用
目录
一、 虹膜概念
虹膜是黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域,是人体中唯一可见的内部组织,红外光下照射下呈现出纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜纹理的形成受遗传因素的影响较小,主要由胚胎期组织的营养状况及生物物理条件决定,具有极大的随机性。虹膜在胎儿发育阶段到出生后18个月这段时间内形成后,在整个生命历程中是保持不变的。
虹膜识别技术是通过比对不同虹膜图像特征之间的相似度来进行的,其核心步骤是使用图像处理方法对眼睛虹膜纹理特征进行分析、提取,分类、归一化抽象描述,最终将纹理特征抽象成虹膜特征模板,通过模板的比对匹配,来确定身份。
二、 虹膜识别特点
1. 准确性
准确性是生物特征识别技术的关键性能。英国剑桥大学 John Daugman 教授提出的虹膜相位特征证实了虹膜图像有 244 个独立的自由度,即平均每平方毫米的信息量是 3.2 比特。考虑到用模式识别方法提取图像特征是有损压缩过程,因此可以预测虹膜纹理的信息容量远大于此。虹膜的形态胚胎发育过程的随机干扰而定,所以每个人都具有独一无二的虹膜纹理,即使是同一个人的左右眼或者是同卵双胞胎,其虹膜纹理也有显著差异。 虹膜的唯一性为高精度的身份识别奠定了基础。英国国家物理实验室的测试结果表明:虹膜识别是各种生物特征识别方法中精确度最高的。
2. 稳定性
虹膜从婴儿胚胎期的第3个月起开始发育,到第6个月虹膜的主要纹理结构已经成型。除非经历危及眼睛的外科手术,此后几乎终生不变。由于角膜的保护作用,发育完成的虹膜不易受到外界的伤害。
3. 非接触性
虹膜是人体唯一外部可见的内部器官,不必接触采集装置就能获取合格的虹膜图像,相对于指纹、掌纹、静脉等需要接触感知的生物特征更加干净卫生,不会污损成像装置,影响其他人的识别。
4. 抗欺骗性
获取清晰的虹膜纹理图像需要专用的虹膜图像采集装置和用户的配合,所以在一般情况下很难盗取他人的虹膜图像。此外,眼睛具有很多光学和生理特性可用于活体虹膜检测。
5. 活体性
虹膜是活体生物特性,具有一些只有在活体上才存在的特征,如对不同光线有不同的反射特性,瞳孔会随着光线刺激与放大,这些可以作为检测活体的依据,而人脸特征和指纹特征的活体特性和易用性相比虹膜来说要少的多。
三、 与其他生物识别技术比较
2001 年 5 月到 10 月,受英国政府通信电子安全组 CESG(Communications Electronics Security Group) 委托,英国国家物理实验室(NPL)通过广泛的实验研究,对各类人体生物特征识别技术作了分析比较 并在实验结果中认为:虹膜识别是“最精确”、“处理速度最快”以及“最难伪造”的。
虹膜识别技术与相应的算法结合后,才能达到十分优异的准确度,即使全人类的虹膜信息都录入到一个数据中,出现认假和拒假的可能性也相当小,两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1/1200,000,两个不同的虹膜产生相同Iris Code(虹膜代码)的可能性是,比其他任何生物认证技术的精确度高几个到几十个数量级,对比详情如下:
生物识别技术比较
类型 技术参数 | 指纹 | 掌纹 | 面部 | 声音 | 虹膜 |
错误接受率 | 0.01% | 0.01% | 0.01% | 0.1% | 0.0001% |
错误拒绝率 | 3% | 1% | 5% | 1% | 0.1% |
平均识别时间 | 1s | 3s | 1s | 3-5s | 0.1s |
非侵入式 | 否 | 否 | 是 | 是 | 是 |
非接触图像取样 | 否 | 否 | 是 | 是 | 是 |
实施鉴定 | 大多数不是 | 否 | 否 | 否 | 是 |
防伪能力 | 中 | 中 | 低 | 低 | 非常高 |
易用性 | 中 | 中 | 非常高 | 中 | 非常高 |
是否为生物特征 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
四、 思源科安算法优势
思源科安的虹膜识别算法在单核1.0GHz嵌入式处理器上,处理一帧960x960分辨率的图像所需时间不超过50ms,这使得算法的普及适用性更好,可以迅速普及到各行各业的应用中去。
除了处理速度的优势外,在虹膜检测、活体虹膜判别、图像质量评价、虹膜区域定位、图像增强、特征表达和抽取、特征匹配等各关键环节也都融入了自主研发的关键核心算技术。建立了比较系统和完整的虹膜识别理论、技术和方法,提高了虹膜识别系统的易用性、准确性、鲁棒性和实时性。
思源科安虹膜识别核心算法指标
参数名称 | 指标参数 | 参数说明 |
算法开发语言 | 标准C语言 | 可封装成任意SDK提供 |
核心算法大小 | < 70K Bytes | 占用存储空间不超过70KB |
内存占用空间 | < 300K Bytes | 不包括图像空间 |
图像处理速度 | < 50ms | 1GHz嵌入式处理器 |
接受图像尺寸 | 1080P,720P,VGA | 更大尺寸的图像裁剪后处理 |
接受图像规格 | RAW8,RAW10,YUV,BMP | |
虹膜像素数量 | > 10 Pixels/mm | 覆盖Class1,2,3类图像 |
虹膜边界 | 不小于70像素 | 左右0.6x,上下0.2x虹膜直径 |
像素位深 | 不小于8 bits/Pixels | |
虹膜边界对比度要求 | 虹膜与瞳孔、巩膜中间的对比度不小于10%灰度差 | 建议至少16灰度等级以上 |
虹膜模板大小 | 512字节/眼 | |
误识率(FAR) | < 0.0001﹪ | 国际标准 |
拒识率(FRR) | < 0.1% | 移动终端 < 1% |
注册时间 | ≤ 2.0s | |
识别时间 | < 0.3s | |
眼睛俯仰角度 | ≤30° | |
注册可见度 | < 45% | 国际标准2/3虹膜区域 |
识别可见度 | < 35% | 国际标准50%虹膜区域 |
红外照明 | 700nm-900nm | 推荐810nm或850nm |
环境光强 | 0-10000 Lux |
除了核心算法的优势外,思源科安还特别注重核心专利的布局,从2004年到现在,一共申请了30余项算法、装置、使用装置的方法等虹膜相关专利,其中有14项核心发明专利得到授权。依托自助研发的核心算法和核心专利,思源科安研制了十余款虹膜识别产品,产品应用于各行各业,迄今为止已覆盖上千万的人群
五、 B100识别机产品特点
基本参数 | 品牌 | 思源科安 |
型号 | B100 | |
类型 | 虹膜识别设备 | |
尺寸 | 193*155*43(长*宽*高) | |
虹膜识别设备 | ||
配置参数 | 处理器配置 | ARM 双核1.2GHz CPU |
系统 | Linux | |
硬盘 | 8GB EMMC存储器 | |
内存 | 1GB DDR3 | |
虹膜摄像头 | 300万高清摄像头*2 | |
显示屏 | 5寸液晶屏 | |
触摸屏 | 5点触控电容屏 | |
虹膜存储数量 | 10000组 | |
识别方式 | 双眼虹膜识别 | |
其他参数 | 接口 | USB、RJ45、RS232、RS485、韦根26/34输出、继电器信号输出、出门开关、复位接口、TTL串口、AUX |
数据通信 | TCP/IP | |
使用方式 | 壁挂式、闸机式 | |
操作提示 | 液晶屏提示、语言向导和灯光提示 | |
算法精确度 | FAR < 0.0001﹪ FRR < 0.1﹪ | |
识别时间 | < 0.3s | |
工作距离 | 虹膜:437.5px—1125px | |
适用环境 | 工作温度:-10℃-50℃ 工作湿度:25%-85% | |
电源输入 | DC 12V@5A | |
选配参数 | 选配识别方式 | IC卡/ID卡/身份证IC二合一 |
GPS | GPS+BD
| |
4G | FDD LTE:Band1、Band3、Band8
Band40、Band41
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六、 SY305注册机产品特点
主体 | ||
基本参数 | 品牌 | 思源科安 |
型号 | SY-305 | |
类型 | 虹膜+可见光人脸注册机 | |
尺寸 | 150mm(长度) * 50mm (宽度)*42mm(高度) | |
虹膜人脸识别采集器 | ||
性能指标 | 人脸摄像头 | 30万像素 |
虹膜摄像头 | 200万像素 | |
人脸分变率 | 640*480 | |
虹膜分变率 | 1920*1080 | |
人脸传输速率 | 9-15帧/秒(光强决定传输速率) | |
虹膜传输速率 | 5帧/秒 | |
人脸工作距离 | 750px—1500px | |
虹膜识别距离 | 13-375px | |
功能参数 | USB接口,即插即用,免驱 | |
可采集虹膜及可见光人脸图像 | ||
360度旋转、上下自由拉伸,角度自由调整 | ||
适用环境 | 工作温度:-10℃~+60℃ 工作湿度:20%~80% | |
电源参数 | 供电 | 采用双USB口供电 |
电源输入 | 5V@1A | |
待机功率 | 0.5W | |
识别时功率 | 2.5W |
七、 项目案例(2018-04)
1. 档案馆
2. 西安建工外事学院
3. 中建一局户县项目