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虹膜特征
眼睛的虹膜是由相當復雜的纖維組織構成，其細部結構在出生之前就以隨機組合的方式?jīng)Q定下來了，虹膜識別技術將虹膜的可視特征轉(zhuǎn)換成一個512個字節(jié)的Iris Code（虹膜代碼），這個代碼模板被存儲下來以便后期識別所用，512個字節(jié)，對生物識別模板來說是一個十分緊湊的模板，但它對從虹膜獲得的信息量來說是十分巨大的。 虹膜從直徑11mm的虹膜上，Dr. Daugman的算法用3.4個字節(jié)的數(shù)據(jù)來代表每平方毫米的虹膜信息，這樣，一個虹膜約有266個量化特征點，而一般的生物識別技術只有13個到60個特征點。266個量化特征點的虹膜識別算法在眾多虹膜識別技術資料中都有講述，在算法和人類眼部特征允許的情況下， Dr. Daugman指出，通過他的算法可獲得173個二進制自由度的獨立特征點。這在生物識別技術中，所獲得特征點的數(shù)量是相當大的。
算法
第一步是通過一個距離眼睛3英寸的精密相機來確定虹膜的位置。當相機對準眼睛后，算法逐漸將焦距對準虹膜左右兩側(cè)，確定虹膜的外沿，這種水平方法受到了眼瞼的阻礙。算法同時將焦距對準虹膜的內(nèi)沿（即瞳孔）并排除眼液和細微組織的影響。
單色相機利用可見光和紅外線，紅外線定位在700-900mm的范圍內(nèi)（這是IR技術的低限，美國眼科學會在他們對macular cysts研究中使用同樣的范圍。） 在虹膜的上方，如上圖所示，算法通過二維Gabor子波的方法來細分和重組虹膜圖象，第一個細分的部分被稱為phasor，要想明白二維gabor子波的原理需要懂得很深的數(shù)學知識。
精確度
由于虹膜代碼（Iris Code）是通過復雜的運算獲得的，并能提供數(shù)量較多的特征點，所以虹膜識別技術是精確度最高的生物識別技術，具體描述如下：
·兩個不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106
·等錯率：1:1200000
·兩個不同的虹膜產(chǎn)生相同Iris Code（虹膜代碼）的可能性是1:1052
錄入和識別
整個過程其實是十分簡單的，虹膜的定位可在1秒鐘之內(nèi)完成，產(chǎn)生虹膜代碼（Iris Code）的時間也僅需1秒的時間，數(shù)據(jù)庫的檢索時間也相當快，就是在有成千上萬個虹膜信息數(shù)據(jù)庫中進行檢索，所用時間也不多，有人可能會對如此快的速度產(chǎn)生質(zhì)疑，其實虹膜識別技術的算法還受到了現(xiàn)有技術的制約。我們知道，處理器速度是大規(guī)模檢索的一個瓶頸，另外網(wǎng)絡和硬件設備的性能也制約著檢索的速度。當然，由于虹膜識別技術采用的是單色成像技術，因此一些圖像很難把它從瞳孔的圖像中分離出來。但是虹膜識別技術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Iris Code（虹膜代碼）也有25%的變化，這聽起來好像是這一技術的致使弱點，但在識別過程中，這種Iris Code（虹膜代碼）的變化只占整個虹膜代碼的10%，它所占代碼的比例是相當小的。
出處：深圳激埃特光電有限公司
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