一种生物特征身份识别方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于特征识别技术领域，更具体的说，尤其设及一种生物特征身份识别方 法及装置。
【背景技术】
[0002] 由于虹膜自身的稳定性、非侵犯性、不可更改性等优点，虹膜识别已经成为生物特 征身份鉴别领域中的研究热点。现有虹膜识别的主要过程包括：虹膜定位，虹膜图像的采 集，虹膜图像的归一化，虹膜图像的增强和虹膜图像中的特征提取，然后将提取到的特征进 行匹配W得到虹膜图像对应的用户身份。
[0003] 其中，虹膜定位主要是通过识别算法来识别眼睛内外边界，通过内外边界定位虹 膜，内边界主要是指瞳孔的边界，由于瞳孔与眼睛的亮度区别较大，通常采用二值化即可将 瞳孔从眼睛中分离，外边界则是指与瞳孔同屯、的到眼睛上下边界的圆的边界。虹膜图像的 归一化则是将虹膜图像的大小和比例统一调整到统一的校准，运是因为光照变化引起的瞳 孔缩放W及镜头与人眼的距离不同，会造成虹膜在人眼图像的大小不同，运种弹性形变将 会影响从虹膜图像中提取特征，因此必须将虹膜图像的大小和比例统一调整到统一的校 准。目前常见的归一化方法是"二维坐标系"下的虹膜图像变化为"极坐标系"下的虹膜图 像。并且由于光照的不均匀，导致虹膜图像中各个像素的亮度不一，运就增加从虹膜图像中 提取特征的难度，所W可W通过亮度直方图的均衡化对虹膜图像进行增强处理，使得不同 区域中各个像素的亮度变得相近，简化特征提取的难度。
[0004] 相应的在特征提取过程中是W整幅虹膜图像为对象进行特征提取。比如从一幅虹 膜图像中提取纹理的位置、大小、形状Ξ个指标作为虹膜识别的特征，也就是说现有特征提 取是在对虹膜图像进行归一化和增强处理后，直接从整幅虹膜图像中提取运Ξ个特征。若 是采集图像的过程中受到光照、角度、距离等因素影响导致采集到的虹膜图像信息不完整， 使得无法提取到完整的虹膜特征，在此种情况下就会重复获取虹膜图形进行识别。
【发明内容】
阳0化]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种生物特征身份识别方法及装置，用于降低 重复识别的次数。技术方案如下：
[0006] 本发明提供一种生物特征身份识别方法，所述方法包括：
[0007] 在获得第一生物特征图像后，对所述第一生物特征图像进行分块，得到多块第一 生物特征区域；
[0008] 对每块第一生物特征区域进行特征提取，得到每块第一生物特征区域的特征数 据；
[0009] 对每块第一生物特征区域的特征数据进行特征匹配，其中特征匹配过程是：将第 i块第一生物特征区域的特征数据与预先存储的第i块第二生物特征区域的特征数据进行 匹配，得到第i块第一生物特征区域的匹配结果，1《i《n，n为得到的第一生物特征区域 总数，所述预先存储的第i块第二生物特征区域是对预先存储的合法用户的第二生物特征 图像进行分块得到的一个区域；
[0010] 基于所述第一生物特征区域的匹配结果，得到所述第一生物特征图像的匹配度， 其中所述第一生物特征图像的匹配度用于指示所述第一生物特征图像相对于所述第二生 物特征图像的匹配情况；
[0011] 基于所述第一生物特征图像的匹配度，得到所述第一生物特征图像对应的用户身 份识别结果。
[0012] 优选的，所述在获得第一生物特征图像后，对所述第一生物特征图像进行分块，得 到多块第一生物特征区域，包括：
[0013] 在获得第一生物特征图像后，按照预设分块数量对所述第一生物特征图像进行分 块，得到多块第一生物特征区域。
[0014] 优选的，所述对每块第一生物特征区域的特征数据进行特征匹配，包括：并行对多 块第一生物特征区域的特征数据进行匹配。
[0015] 优选的，所述对每块第一生物特征区域的特征数据进行特征匹配，包括：依次对每 块第一生物特征区域的特征数据进行匹配。
[0016] 优选的，所述方法还包括：在对预设数量的第一生物特征区域进行匹配后，判断基 于预设数量的第一生物特征区域的匹配结果得到的第一生物特征图像的匹配度是否指示 所述第一生物特征图像对应的用户身份识别结果合法；
[0017] 如果是，则终止对剩余的第一生物特征区域的匹配。
[0018] 本发明还提供一种生物特征身份识别装置，所述装置包括：
[0019] 分块单元，用于在获得第一生物特征图像后，对所述第一生物特征图像进行分块， 得到多块第一生物特征区域；
[0020] 提取单元，用于对每块第一生物特征区域进行特征提取，得到每块第一生物特征 区域的特征数据；
[0021] 匹配单元，用于对每块第一生物特征区域的特征数据进行特征匹配，其中特征匹 配过程是：将第i块第一生物特征区域的特征数据与预先存储的第i块第二生物特征区域 的特征数据进行匹配，得到第i块第一生物特征区域的匹配结果，1《i《n，n为得到的第 一生物特征区域总数，所述预先存储的第i块第二生物特征区域是对预先存储的合法用户 的第二生物特征图像进行分块得到的一个区域.
[0022] 计算单元，用于基于所述第一生物特征区域的匹配结果，得到所述第一生物特征 图像的匹配度，其中所述第一生物特征图像的匹配度用于指示所述第一生物特征图像相对 于所述第二生物特征图像的匹配情况；
[0023] 识别单元，用于基于所述第一生物特征图像的匹配度，得到所述第一生物特征图 像对应的用户身份识别结果。
[0024] 优选的，所述分块单元用于：在获得第一生物特征图像后，按照预设分块数量对所 述第一生物特征图像进行分块，得到多块第一生物特征区域。
[00巧]优选的，所述提取单元用于：并行对多块第一生物特征区域的特征数据进行匹配。 [00%] 优选的，所述提取单元用于：依次对每块第一生物特征区域的特征数据进行匹配。
[0027] 优选的，所述装置还包括：判断单元，用于在对预设数量的第一生物特征区域进行 匹配后，判断基于预设数量的第一生物特征区域的匹配结果得到的第一生物特征图像的匹 配度是否指示所述第一生物特征图像对应的用户身份识别结果合法，如果是，则触发所述 提取单元终止对剩余的第一生物特征区域的匹配。
[0028] 与现有技术相比，本发明提供的上述技术方案具有如下优点：
[0029] 本发明提供的上述技术方案，在获得第一生物特征图像后，对第一生物特征图像 进行分块得到多块第一生物特征区域，再对每块第一生物特征区域进行特征提取，得到每 块第一生物特征区域的特征数据，然后基于第一生物特征区域的匹配结果，得到第一生物 特征图像的匹配度，并基于第一生物特征图像的匹配度，得到第一生物特征图像对应的用 户身份识别结果。也就是说本发明可W基于第一生物特征区域的合法匹配的比例来得到第 一生物特征图像对应的用户身份识别结果，在一定程度上降低对第一生物特征图像的质量 要求，进而降低因拍摄角度、光照等导致采集第一生物特征图像不完整导致的重复识别的 概率。
【附图说明】
[0030] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明 的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可W根据 运些附图获得其他的附图。
[0031] 图1是本发明实施例提供的生物特征身份识别方法的流程图；
[0032] 图2是本发明实施例提供的对第一生物特征图像分块的示意图；
[0033] 图3是本发明实施例提供的第一生物特征区域匹配过程的示意图；
[0034] 图4是本发明实施例提供的虹膜图像匹配过程和匹配结果的示意图；
[0035] 图5是本发明实施例提供的生物特征身份识别装置的一种结构示意图；
[0036] 图6是本发明实施例提供的生物特征身份识别装置的另一种结构示意图。
【具体实施方式】
[0037] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例 中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员 在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。