項(xiàng)目信息

　　1.項(xiàng)目名稱(chēng)：基于FPGA的混沌加密虹膜識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　2.應(yīng)用領(lǐng)域：工業(yè)控制、科研、醫(yī)療、安檢

　　3.設(shè)計(jì)摘要：

　　基于虹膜的生物識(shí)別技術(shù)是一種最新的識(shí)別技術(shù)，通過(guò)一定的虹膜識(shí)別算法，可以達(dá)到十分優(yōu)異的準(zhǔn)確性。隨著虹膜識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，它的應(yīng)用領(lǐng)域越來(lái)越寬，不僅在高度機(jī)密場(chǎng)所應(yīng)用，并逐步推廣到機(jī)場(chǎng)、銀行、金融、公安、出入境口岸、安全、網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)等場(chǎng)合。在研究了虹膜識(shí)別算法，即預(yù)處理、特征提取和匹配的基礎(chǔ)上，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種可便攜使用的基于FPGA的嵌入式虹膜識(shí)別系統(tǒng)。本系統(tǒng)由6個(gè)模塊組成：電源管理和監(jiān)控、虹膜圖像采集(CMOS圖像傳感器，ADV7183)、虹膜圖像處理(FPGA)、存儲(chǔ)器(SDRAM和FLASH)、人機(jī)交互(LCD和鍵盤(pán))和網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊，同時(shí)從硬件、軟件和算法三個(gè)方面提出設(shè)計(jì)方案

　　4.虹膜識(shí)別原理

　　虹膜是一種在眼睛中瞳孔內(nèi)的織物狀各色環(huán)狀物，每一個(gè)虹膜都包含一個(gè)獨(dú)一無(wú)二的基于像冠、水晶體、細(xì)絲、斑點(diǎn)、結(jié)構(gòu)、凹點(diǎn)、射線、皺紋和條紋等特征的結(jié)構(gòu)。據(jù)稱(chēng)，每個(gè)人每只眼睛的虹膜都是唯一的，即使是整個(gè)人類(lèi)，也沒(méi)有任何兩個(gè)虹膜在數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)(mathmatical detail)是相似的，即便是一對(duì)雙胞胎，他們的虹膜也不會(huì)相同。

　　虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，總體上呈現(xiàn)一種由里到外的放射狀結(jié)構(gòu)，由相當(dāng)復(fù)雜的纖維組織構(gòu)成，包含有很多相互交錯(cuò)的類(lèi)似于斑點(diǎn)、細(xì)絲、冠狀、條紋、隱窩等細(xì)節(jié)特征，這些特征在出生之前就以隨機(jī)組合的方式確定下來(lái)了，一旦形成終生不變。

　　從一定的距離之外可以看到虹膜，這樣可視性為生物測(cè)量方案的操作上提供了理想的條件，不像DNA這種生物特征的不可視。登記時(shí)獲得圖像，以及身份識(shí)別都是很容易完成的，最重要的是這種技術(shù)的抗干擾性(抗插入性)。其他生物測(cè)量技術(shù)在數(shù)學(xué)算法的確定性、速度以及非干擾性這些方面與虹膜識(shí)別不可同日而語(yǔ)。在當(dāng)今世界，虹膜識(shí)別仍被公認(rèn)為是識(shí)別精度最高的生物識(shí)別系統(tǒng)。

　　虹膜識(shí)別技術(shù)就是應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)虹膜紋理特征進(jìn)行量化數(shù)據(jù)分析，用以確認(rèn)被識(shí)別者的真實(shí)身份，是目前世界上最尖端的生物識(shí)別技術(shù)。

　　一個(gè)自動(dòng)虹膜識(shí)別系統(tǒng)包含硬件和軟件兩大模塊：虹膜圖像獲取裝置和虹膜識(shí)別算法。分別對(duì)應(yīng)于圖像獲取和模式匹配這兩個(gè)基本問(wèn)題。

　　采集：

　　從直徑11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)來(lái)代表每平方毫米的虹膜信息，這樣，一個(gè)虹膜約有266個(gè)量化特征點(diǎn)，而一般的生物識(shí)別技術(shù)只有13個(gè)到60個(gè)特征點(diǎn)。266個(gè)量化特征點(diǎn)的虹膜識(shí)別算法在眾多虹膜識(shí)別技術(shù)資料中都有講述，在算法和人類(lèi)眼部特征允許的情況下，Dr. Daugman指出，通過(guò)他的算法可獲得173個(gè)二進(jìn)制自由度的獨(dú)立特征點(diǎn)。在生物識(shí)別技術(shù)中，這個(gè)特征點(diǎn)的數(shù)量是相當(dāng)大的。

　　算法：

　　第一步是通過(guò)一個(gè)距離眼睛3英寸的精密攝像頭來(lái)確定虹膜的位置。當(dāng)攝像頭對(duì)準(zhǔn)眼睛后，算法逐漸將焦距對(duì)準(zhǔn)虹膜左右兩側(cè)，確定虹膜的外沿，這種水平方法受到了眼瞼的阻礙。算法同時(shí)將焦距對(duì)準(zhǔn)虹膜的內(nèi)沿(即瞳孔)并排除眼液和細(xì)微組織的影響。

　　單色相機(jī)利用可見(jiàn)光和紅外線，紅外線定位在700-900mm(這是IR技術(shù)的低限，美國(guó)眼科學(xué)會(huì)在他們對(duì)macularcysts研究中使用同樣的范圍)的范圍內(nèi)。

　　在虹膜的上方，算法通過(guò)二維Gabor子波的方法來(lái)細(xì)分和重組虹膜圖象，第一個(gè)細(xì)分的部分被稱(chēng)為phasor，要理解二維gabor子波的原理需要很深的數(shù)學(xué)知識(shí)。

　　精確度：

　　虹膜識(shí)別技術(shù)是精確度最高的生物識(shí)別技術(shù)，具體描述如下：兩個(gè)不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等錯(cuò)率：1:1200000兩個(gè)不同的虹膜產(chǎn)生相同虹膜代碼的可能性是1:1052

　　錄入和識(shí)別：

　　虹膜的定位可在1秒鐘之內(nèi)完成，產(chǎn)生虹膜代碼的時(shí)間也僅需1秒的時(shí)間，數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索時(shí)間也相當(dāng)快。處理器速度是大規(guī)模檢索的一個(gè)瓶頸，另外網(wǎng)絡(luò)和硬件設(shè)備的性能也制約著檢索的速度。由于虹膜識(shí)別技術(shù)采用的是單色成像技術(shù)，因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來(lái)。但是虹膜識(shí)別技術(shù)所采用的算法允許圖像質(zhì)量在某種程度上有所變化。相同的虹膜所產(chǎn)生的虹膜代碼也有25%的變化，這聽(tīng)起來(lái)好象是這一技術(shù)的致命弱點(diǎn)，但在識(shí)別過(guò)程中，這種虹膜代碼的變化只占整個(gè)虹膜代碼的10%，它所占代碼的比例是相當(dāng)小的。

　　在身份識(shí)別或確認(rèn)過(guò)程中會(huì)有錯(cuò)誤。有兩個(gè)重要的測(cè)量因子——拒假率(FRR)和容假率(FAR)可以表明任何一種生物測(cè)量技術(shù)的正確性，可靠性。

　　拒假率(FRR)

　　在進(jìn)行生物測(cè)量時(shí)，對(duì)某對(duì)象的某一生物特征進(jìn)行生物測(cè)量所得結(jié)果與該對(duì)象已經(jīng)記錄在系統(tǒng)中的模板不匹配，這時(shí)拒假事件發(fā)生。理論上拒假事件的發(fā)生概率或者實(shí)際發(fā)生的頻率(在有足夠的歷史數(shù)據(jù)可用的情況下)就是拒假率。 拒假率FRR在不同的生物測(cè)量體系和技術(shù)中值不同;而在任何一個(gè)單獨(dú)的生物測(cè)量體系中，盡管用于識(shí)別或確認(rèn)的過(guò)程不盡相同，但拒假率(FRR)可能會(huì)一樣。因?yàn)樵谝粋€(gè)體系中僅有一個(gè)有效模板與該系統(tǒng)所獲得的數(shù)據(jù)匹配。

　　FRR值在生物測(cè)量時(shí)又會(huì)因?yàn)榄h(huán)境的不同而不同， 比如使用者合作的程度，操作條件等都可以影響FRR。

　　容假率(FAR)

　　在生物測(cè)量時(shí)，有一種可能性——對(duì)某一個(gè)對(duì)象的某一生物特征掃描取得的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中另外一個(gè)非該對(duì)象的模板足夠相似以至于匹配,這種錯(cuò)誤叫做接受假事件，相關(guān)的概率叫做容假率FAR。 一個(gè)生物測(cè)量系統(tǒng)的FAR反映了該系統(tǒng)所使用技術(shù)的基本性能及系統(tǒng)獨(dú)特性。為了獲得一個(gè)低的FAR值，在測(cè)量生物實(shí)體的模板時(shí)，一定要使用這個(gè)個(gè)體的獨(dú)一無(wú)二的生物個(gè)性，同時(shí)用于測(cè)量該生物個(gè)體的算法一定要能夠有效地抓住這種唯一的個(gè)性。

　　5.系統(tǒng)平臺(tái)概述與資源分析

　　硬件架構(gòu)部分：系統(tǒng)采用Xilinx公司XUP Virtex-II Pro系列FPGA作為核心的控制和運(yùn)算芯片，數(shù)據(jù)采集模塊由GD-A118型CCD傳感器和ADV7183B視頻編碼器組成。其中，GD-A118型CCD傳感器可以完成虹膜圖像的采集，ADV7183B視頻編碼器負(fù)責(zé)將采集到得虹膜圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，(利用SPI接口)傳送至FPGA進(jìn)行處理。當(dāng)處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)，F(xiàn)PGA處理模塊這一部分是本設(shè)計(jì)的核心部分，主要用于對(duì)已獲取的高清晰虹膜圖片結(jié)合算法作進(jìn)一步的處理，從而獲得重要的虹膜圖像信息。

　　處理之后的圖像會(huì)根據(jù)當(dāng)前的操作模式被存入FLASH中作為建檔模板，或者與當(dāng)前模板進(jìn)行匹配。工作前可用鍵盤(pán)對(duì)工作模式進(jìn)行選擇，另附帶有LCD顯示器用來(lái)顯示模式選擇和識(shí)別結(jié)果。

　　軟件架構(gòu)部分：采用ISE和EDK開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行以MircoBlaze為系統(tǒng)控制器，以CORE Generator開(kāi)發(fā)的并行處理IP作為復(fù)數(shù)迭代計(jì)算單元的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。軟件算法流程圖如圖2所示：

　　6.項(xiàng)目?jī)?nèi)容簡(jiǎn)述：

　　本系統(tǒng)可以分為五個(gè)模塊：

　　6.1 圖像采集模塊：核心部分為GD-A118型CCD傳感器，ADV7183B視頻編碼器。主要用于獲取高清晰虹膜圖片。

　　6.2 實(shí)時(shí)圖像處理模塊：核心部分為XUP Virtex-II Pro開(kāi)發(fā)板。

　　這一部分是本設(shè)計(jì)的核心部分，主要用于對(duì)已獲取的高清晰虹膜圖片作進(jìn)一步的處理。其中包括質(zhì)量評(píng)估、虹膜定位、虹膜分割、歸一化、展開(kāi)、二值化、增強(qiáng)、特征提取及編碼等步驟。

　　6.3 視頻輸出模塊：核心部分為ADV7179視頻編碼器。

　　主要用于將采集到的虹膜圖像實(shí)時(shí)清晰的展示在PC機(jī)上，以提高虹膜圖像的采集質(zhì)量。

　　6.4 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊：核心部分為SDRAM和FLASH存儲(chǔ)器。

　　主要用于提高系統(tǒng)存儲(chǔ)空間，進(jìn)一步提升平臺(tái)處理圖像的能力。

　　6.5 結(jié)果輸出模塊：核心部分為3.5英寸液晶屏。

　　主要作用是更加直觀的展示比對(duì)結(jié)果。

　　6.6網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊：該模塊主要實(shí)現(xiàn)將加密后的圖片信息傳輸?shù)竭h(yuǎn)程的中央服器。

　　7. 虹膜識(shí)別算法介紹

　　7.1虹膜內(nèi)外邊緣的識(shí)別及定位

　　通過(guò)虹膜采集設(shè)備采集到的虹膜圖像，通常不可能僅僅包含虹膜，往往還有眼睛的其它部分，比如眼瞼，睫毛，眼白等等，因而準(zhǔn)確的虹膜定位是虹膜識(shí)別與分析的前提，虹膜及其解剖特征如圖3所示。

　　7.1.1 虹膜內(nèi)邊緣的特征分析

　　如上圖中所顯示的虹膜圖像來(lái)看，瞳孔的灰度最為趨向一致，也是圖像中灰度最低的部分，圖4(a)展示了圖3的灰度直方圖，由圖可以看出，瞳孔的灰度集中在直方圖的左側(cè)，具有明顯地峰值，圖4(b)顯示了對(duì)該圖進(jìn)行灰度分割后的結(jié)果。

　　由此可見(jiàn)，閾值分割不失為一種初步分離瞳孔的途徑，但是應(yīng)當(dāng)指出，當(dāng)我們采用的虹膜圖片為標(biāo)準(zhǔn)圖片時(shí)，即圖像聚焦良好，光照均勻，對(duì)于此類(lèi)圖像，可以直接采用投影的方式確定瞳孔的半徑和圓心，但是，對(duì)于光照不均勻的圖像，特別是本實(shí)例中所使用的虹膜圖像，閾值分割之后會(huì)出現(xiàn)許多干擾點(diǎn)。

　　如圖5，就是是一幅光照不均勻情況下的虹膜圖像及其閾值變換，可見(jiàn)關(guān)照不均勻的情況下閾值變換后的瞳孔邊界有棱角，而且周?chē)泻芏喔蓴_點(diǎn)，這對(duì)確定虹膜的內(nèi)邊緣增加了不少難度。

　　7.1.2 虹膜內(nèi)邊緣的確定

　　如上所述，閾值分割可以初步地將瞳孔分割出來(lái)，但是考慮到算法的抗干擾能力，應(yīng)對(duì)不同光照情況下閾值分割圖像的差異情況予以充分考慮，對(duì)于光照均勻程度所帶來(lái)的噪聲與干擾也應(yīng)能夠很好處理。本文擬對(duì)閾值分割后的圖像進(jìn)行精確取點(diǎn)，然后采用hough 變換來(lái)確定圓的圓心和半徑。

　　(1) 圓的Hough 變換

　　Hough 變換是對(duì)圖像進(jìn)行某種形式的坐標(biāo)變換，它將原始圖像中給定的形狀的曲線或直線變換成變換空間的一個(gè)點(diǎn)，即原始圖像中曲線或直線上所有點(diǎn)都集中到變換空間的某個(gè)點(diǎn)上形成峰點(diǎn)，這樣，把原始圖像中給定形狀的曲線或直線的檢測(cè)問(wèn)題，變成尋找變換空間的峰點(diǎn)問(wèn)題，也即把檢測(cè)整體特性(給定曲線的點(diǎn)集)變成檢測(cè)局部特性的問(wèn)題。

　　由上述原理，可得圓的Hough 變換的方法：在x-y 平面上，中心在(

?

　　)，半徑是

?

　　的圓周C上一點(diǎn)(x，y)滿足：

?

　　(7-1)

　　如果將圓心(a，b)看作為變量，則在a-b 平面上可以畫(huà)出中心在(x，y),半徑

?

　　的圓

?

　　。在圓C 上的每一點(diǎn)(

?

　　)，在a-b 平面上有中心在(

?

　　，

?

　　)，半徑為rc 的圓

?

　　與之對(duì)應(yīng)，且這些圓組成了相交于一點(diǎn)(