圖像預處理是指由于拍攝到的眼部圖像包括了很多多余的信息，并且在清晰度等方面不能滿足要求，需要對其進行包括圖像平滑、邊緣檢測、圖像分離等預處理操作。特征提取是指通過一定的算法從分離出的虹膜圖像中提取出獨特的特征點，并對其進行編碼。然后，特征匹配是指根據特征編碼與數據庫中事先存儲的虹膜圖像特征編碼進行比對、驗證，從而達到識別的目的。虹膜圖像攝取裝置如所示，采用的是卓為（SOVIC）SP-313攝像頭。該攝像頭采用的是較新CCD效果的CMOS感光芯片，圖像分辨率為35萬像素（640×480無軟件插值），內置低照度的輔助光源，能比較大限度減少對人眼的刺激，使用時配以人工暗室，使人的眼部圖像更清晰、明亮。是本設計采用的攝像頭獲取到的人眼部圖像。虹膜識別技術在有哪些應用場景？深圳虹膜數據采集儀
一個人的虹膜在發育成熟后終生不變，且具有極高的唯1性，因此，是一種安全性（密切量）極高的人體生物特征。虹膜是與視網膜不同的概念，它存在于眼的表面（角膜下部），是瞳孔周圍的有色環行薄膜，人眼的顏色就是由虹膜決定的，不受眼球內部疾病的影響。虹膜讀取裝置主要是攝像機，只要眼睛正視攝像頭就可完成信息讀取。它的特點是不需要接觸識讀設備，但也需人體配合（不能閉眼，側面對攝像機）才能攝取有用信息，因不便嚴格規定人的位置，系統的誤識率很低，拒識率則較高。虹膜作為特征的另一優勢是不易仿造，但環境條件的限制，在安全防范系統中應用尚不普遍。深圳虹膜數據采集儀虹膜識別技術是基于眼睛中的虹膜進行身份識別。
虹膜還具有非常強的生物活性，比如瞳孔的大小會隨光線強弱變化，視物時有不自覺的調節過程，有每秒可達十余次的無意識瞳孔縮放，這也使得虹膜也會發生每秒十余次的震顫；此外，在人體腦死亡、處于深度昏迷狀態或眼球組織脫離人體時，虹膜組織即完全收縮，出現散瞳現象。這些特性也使得虹膜具有極高的防偽性。因此，虹膜識別往往被應用于安全級別要求較高以及虹膜識別較為便利的一些領域。比如美國**部——自動生物特征識別系統（ABIS）；印度身份認證（具有極高的唯1性）；阿聯酋出入境系統（也是由于中東人的習俗，很多女士通常只露出兩個眼睛），礦山及一些手工勞動強度較大的人員安全管理（這些人員通常手指的指紋磨損比較嚴重）等。
虹膜識別的方法、較早由美國的眼科醫生LeonardFlom和ArinSafir在1987年提出來的。虹膜識別的算法是由劍橋大學JohnDargman博士研究出來的。他提出了對虹膜進行編碼、比較的數學算法。虹膜是瞳孔周圍的環狀顏色組織，它有豐富而各不相同的紋理圖案，構成了虹膜識別的基礎。虹膜識別技術是通過一種近似紅外線的光線對虹膜圖案進行掃描成像，并通過圖案象素位的異或操作來判定相似程度。虹膜識別過程首先需要把虹膜從眼睛圖像中分離出來，再進行特征分析。理論上找到兩個完全相同的虹膜的概率是120萬分之一。這也是目前已知的所有生物識別技術中、較為精確的。虹膜識別因為設備復雜，掃描距離短（一般要求在7英寸范圍以內），以及使用者心理上對健康的擔心，而未能在民用市場大量使用。虹膜由相當復雜的纖維組織構成。
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