CN103106401B - 一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置，所述装置包括用于使使用者在虹膜图像采集处理过程中对所述移动终端虹膜识别装置进行配置并与所述装置实现人机交互功能的人机交互模块、用于采集使用者的虹膜图像的多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、用于将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述多光谱虹膜图像光学采集模块，以便对所述多光谱虹膜图像光学采集模块的成像参数进行调节，还将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述人机交互模块的反馈控制模块，以及供电模块。根据本发明的移动终端虹膜识别装置和方法可以在虹膜识别装置的小型化、移动化、易用性等改进。

Description

一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置

技术领域

本发明涉及光学成像、生物特征识别和信息安全等技术领域，尤其涉及一种具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法。

背景技术

虹膜是眼睛的一个组成部分，位于角膜的后方，晶状体的前方。从外部看来，虹膜是位于人眼的黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域。虹膜在红外光(一般在700-900纳米之间)照射下呈现出丰富的纹理信息，如斑点、条纹、细丝、冠装、隐窝等细节特征。研究表明，虹膜纹理的细节特征是由胚胎发育环境的随机因素决定的，自然界不可能出现完全相同的两个虹膜，因此，虹膜可用于唯一地确定人的身份。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像，然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对，实现对人员身份的认证和识别。虹膜识别具有唯一性高、稳定性强、非侵犯性等优点，已被成功地应用于机场、海关、银行等场合的身份鉴定。

然而，虹膜是人体的内部器官，物理尺寸非常小(直径一般在1cm左右)，内部充满了纵横交错的斑点、条纹、隐窝等细微纹理结构，必须借助经过特殊设计的光学镜头、主动光源、控制电路等才能采集到高质量的虹膜图像。传统的虹膜图像成像装置和识别系统多采用长焦距(焦距在3cm以上)镜头，设备体积较大(厚度超过2cm)，难以做到小型化、移动化，用户只能在安装了专用虹膜识别系统的固定位置进行虹膜识别和身份认证，不能随时随地的享受虹膜识别带来的安全和便利。

此外，受成像系统、变焦控制算法设计复杂度的限制，传统的虹膜识别系统(如公开号为CN101295357A的中国发明专利)多采用定焦系统，用户只能在指定的位置前后移动，因此，采集不方便，用户体验差。此外，传统的虹膜采集装置(如公开号为CN202196428的中国发明专利)多采用镜面(如冷光镜)反馈的方式引导用户调整位置，这种对准方式容易受到人眼散光的影响，导致使用者在镜子中看到已经对准，但是实际上尚未对准等问题，往往需要多次调整才能达到合适的位置，不利于使用者的使用，费时费力。

另一方面，随着移动互联时代的到来，人们越来越多的在移动终端上处理信息、进行交流甚至交易，手机等移动终端中保存了大量的商务或隐私资料，移动终端、互联网的信息安全、网上交易安全日益受到关注和重视。而人们在使用手机、平板电脑、笔记本电脑等移动终端时，往往不设置开机密码。因此，手机等移动终端一旦被盗或丢失，上述资料不可避免地会外泄，从而造成严重的精神损失和财产损失。

目前，国内外还没有公开的、实际可操作的、易用的移动终端虹膜识别装置和方法。现有的虹膜识别系统在小型化、移动化、易用性等方面仍有较大改进的空间，如何设计实现用户友好的(具体地，具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的)移动终端虹膜识别装置和方法仍然是一个亟待解决的难题。为了解决上述问题，本发明设计开发了可用于移动终端的、用户友好的新一代虹膜识别装置和方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置，所述装置包括人机交互模块、多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、反馈控制模块和供电模块，其中所述人机交互模块用于使使用者在虹膜图像采集处理过程中对所述移动终端虹膜识别装置进行配置并与所述装置实现人机交互功能；所述多光谱虹膜图像光学采集模块包括含有多光谱滤光片的光学成像模组和多光谱照明单元，用于采集使用者的虹膜图像并传递给所述虹膜图像分析处理模块进行处理；所述虹膜图像分析处理模块包括虹膜图像处理模块、图像处理器和存储器，用于对所述采集到的虹膜图像进行分析处理，并将处理结果或指令传递到所述反馈控制模块；所述反馈控制模块用于将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述多光谱虹膜图像光学采集模块，以便对所述多光谱虹膜图像光学采集模块的成像参数进行调节，还将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述人机交互模块，以便对使用者的使用进行指导；以及所述供电模块用于对所述装置进行供电。

优选地，所述人机交互功能选自视觉交互、触觉交互和听觉交互中的一种或多种。

优选地，所述人机交互模块包括显示屏、麦克风、扬声器、状态指示器、测距模块和输入输出接口。

优选地，所述测距模块通过融合测量到的使用者与所述移动终端虹膜识别装置的距离以及计算所采集到的虹膜图像的虹膜半径来估算使用者的距离。

优选地，所述多光谱虹膜图像光学采集模块包括光学成像模组和多光谱照明单元。

优选地，所述多光谱照明单元包含发射波长在750-850纳米的近红外光的主光源。

优选地，所述多光谱照明单元包含发射可见光的辅助光源，用于采集多光谱虹膜图像。

优选地，采用单个所述光学成像模组或两个距离在6-7cm之间的所述光学成像模组同时采集使用者的双眼的虹膜图像。

优选地，所述移动终端虹膜识别装置集成在手机、平板电脑或笔记本电脑中，并装配在其前面或背面。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于移动终端虹膜识别装置的光学成像模组的变焦方法，所述移动终端虹膜识别装置包括人机交互模块、包含光学成像模组的多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、反馈控制模块和供电模块，所述方法包括如下步骤：a)用户通过所述人机交互模块输入感兴趣区域；b)通过测量使用者与所述移动终端虹膜识别装置的距离来确定对焦位置；c)在自动对焦范围内采集多个对焦点的图像；d)进行清晰度计算获得最佳的对焦位置，并将所述光学成像模组调整至所述最佳的对焦位置；e)更新对焦范围，重复步骤a)-d)，直至相邻两次的计算结果小于一定阈值。

根据本发明的另一方面，提供了一种用于移动终端虹膜识别装置的虹膜图像分析处理方法，所述移动终端虹膜识别装置包括人机交互模块、多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、反馈控制模块和供电模块，所述方法包括如下步骤：a)将通过所述多光谱虹膜图像光学采集模块采集到的虹膜图像质量进行分析处理，并根据分析得到的质量判断结果反馈给用户进行调整，直到采集的虹膜图像质量合格为止；b)对质量合格的虹膜图像进行虹膜粗定位、虹膜图像分割和虹膜图像归一化的预处理；c)对虹膜图像进行活体检测；d)进行虹膜特征抽取和编码；e)进行虹膜特征模板比对。

优选地，所述步骤e)在所述移动终端虹膜识别装置内完成，或在远程服务器端完成。

根据本发明的移动终端虹膜识别装置和方法可以在虹膜识别装置的小型化、移动化、易用性等方面较现有技术有较大的改进，并可以实现用户友好的，即具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别功能。

应当理解，前述大体的描述和后续详尽的描述均为示例性说明和解释，并不应当用作对本发明所要求保护内容的限制。

附图说明

参考随附的附图，本发明更多的目的、功能和优点将通过本发明实施方式的如下描述得以阐明，其中：

图1示意性示出根据本发明实施例的具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置的系统组成框图；

图2a示出了人机交互模块的组成框图；

图2b示出了估算距离的计算和使用流程图；

图3a示出了多光谱虹膜图像光学采集模块的组成框图；

图3b示出了光学成像模组的自动变焦功能的实现方法；

图4a示出了所述专用的虹膜图像分析处理模块的组成框图；

图4b示出了虹膜图像分析处理模块的工作流程；

图5示出了根据本发明实施例的移动终端虹膜识别装置在手机中的一种实现方式；

图6示出了根据本发明实施例的移动终端虹膜识别装置在平板电脑中的一种实现方式；

图7-9示出了多光谱照明单元在移动计算设备中实施时可选的位置布局方式。

在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。

具体实施方式

通过参考示范性实施例，本发明的目的和功能以及用于实现这些目的和功能的方法将得以阐明。然而，本发明并不受限于以下所公开的示范性实施例；可以通过不同形式来对其加以实现。说明书的实质仅仅是帮助相关领域技术人员综合理解本发明的具体细节。

根据本发明的移动终端虹膜识别身份认证装置和方法用以解决传统的虹膜图像成像装置和识别系统难以做到小型化和移动化的问题，提出了一种实际可操作的、易用的移动终端虹膜识别装置和方法。本发明设计开发了可用于移动终端的、用户友好的新一代虹膜识别装置和方法，具体地，提出一种具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法。

系统概述

图1示出了根据本发明的具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置100的系统组成框图。该装置100包括人机交互模块110、多光谱虹膜图像光学采集模块120、虹膜图像分析处理模块130、反馈控制模块140和供电模块150。

具体地，所述人机交互模块110用于完成虹膜图像采集处理过程中的视觉、触觉和听觉等多种人机交互功能，以便使用者对装置100进行配置并获取识别信息等功能。所述多光谱虹膜图像光学采集模块120用于实现多光谱、自动对焦的虹膜图像采集。专用的虹膜图像分析处理模块130用于对采集到的虹膜图像进行分析处理，并将处理结果或指令(如对焦控制指令、图像质量结果等)传递到反馈控制模块140。反馈控制模块140用于将虹膜图像分析处理模块130获得的图像分析处理结果反馈至多光谱虹膜图像光学采集模块120，并按照预先设定的规则对光学采集模块120的成像参数进行智能调节；同时，反馈控制模块140还用于将图像处理模块130获得的图像分析处理结果反馈至人机交互模块110，并按照预先设定的规则输出以便对用户使用进行指导和反馈。所述供电模块150用于对设备进行供电，例如可通过可充电的电池来实现。在移动终端虹膜识别装置100所在的设备无交流电源供电情况下，该供电模块为装置100进行供电。当设备插入交流电源时，可对该供电模块进行充电。各个模块的详细说明将在下文参考附图进行描述。

系统各模块功能详述

图2a进一步示出了图1中示出的人机交互模块110的组成框图。该人机交互模块110包括具备多点触控功能的显示屏111、具备语音采集功能的麦克风112、具有语音输出功能的扬声器113、用于指示状态的状态指示器114、测距模块115和输入输出接口116。人机交互模块110用于完成虹膜图像采集处理过程中的视觉交互、触觉交互和听觉交互等多种人机交互功能，从而指导用户使用虹膜识别系统，提高用户友好度。具体地，该人机交互模块110主要实现如下功能：

a)主动视觉反馈：通过显示屏幕，将实时采集的使用者的信息以视频方式显示出来，从而使用者可以根据自己看到的视频快速调整至最佳采集位置；

b)图像处理分析结果显示：通过显示屏幕，可将图像处理算法分析得到的图像质量判断结果(如清晰、不清晰、请远离)等信息实时显示并利用不同的颜色或者语言反馈至用户，从而用户可以实时的感知目前的采集状态；

c)控制参数输入：通过显示屏111，使用者可以对系统的参数进行配置，也可以对采集处理过程进行反馈和交互。例如，通过触摸屏，使用者可以通过点击感兴趣区域的方式指定需要对焦的位置。图像处理算法也可以借助用户输入的该感兴趣区域得到虹膜中心的一个粗略估计，实现虹膜图像粗定位的功能。又例如，在注册的过程中，操作人员(或使用者自己)可以通过触摸屏对注册算法获取的图像进行挑选，如点击屏幕表示接受该图像，划过屏幕表示丢弃该图像。又例如，通过触摸屏，可以对系统进行控制，例如可通过触摸屏设置设备参数、输入自己的身份证号码及密码、对设备输出结果进行确认等。优选地，所述显示屏具备多点触控功能以实现更好的用户操控。

d)语音输入：通过内置的麦克风112，主动人机交互模块110可以接收使用者输入的语音命令，并执行相应的操作。

e)听觉反馈：通过具有语音输出功能的扬声器113，系统可以将反馈命令、图像处理分析结果、识别认证结果等以语音的方式反馈给使用者，提高用户实用的方便度。例如，可将图像处理算法或者测距模块分析得到的用户位置提示信息(如“请远离一点”、“请靠近一点”、“请保持”等)反馈至用户，用声音提示用户调整位置。

f)指示功能：所述主动人机交互模块110还可以优选地包含用于指示状态的状态指示器114，该状态指示器114可以通过能够发出特定颜色光线的指示灯来实现，通过指示灯可以对图像分析处理结果、识别认证结果等以指示灯的方式显示出来。例如，绿色的指示灯可以表示识别通过，而红色的指示灯可以表示识别失败。

g)测距功能：所述主动人机交互模块110可进一步实现测距功能，用于实时测量当前使用者与虹膜光学成像装置的距离，从而获得最佳的虹膜成像效果。如图2a所示，测距模块115由硬件测距模块1151和算法测距模块1152组成。其中，硬件测距模块1151通过发射红外光或者激光对使用者与移动终端虹膜识别装置100的距离d1进行测量；算法测距模块1152通过计算所采集到的虹膜图像的虹膜半径，通过半径大小估计使用者与装置的距离d2。硬件测距模块1151和算法测距模块1152获得的估算距离值经过滤波后融合，得到使用者的估算距离D。融合公式如下：

D＝0.5*(d1+d2) (1)

图2b示出了估算距离的计算和使用流程图。其具体步骤如下：

步骤S201：通过硬件测距模块1151测量使用者与移动终端虹膜识别装置100的距离d1；

步骤S202：通过算法测距模块1152获得使用者与装置的距离d2；

步骤S203：将步骤S201和步骤S202中获取的d1和d2进行融合得到估算距离D；

步骤S204：根据距离值分情况进行处理：如果当前距离(即估算距离D)不在移动终端虹膜识别装置的有效采集范围内(有效采集范围记为[D_min,D_max]，其中D_min,D_max是在采集镜头和CMOS确定时即确定的。对于不同的光学镜头参数，该参数可能是变化的)，则在步骤S205中通过人机交互模块110提示用户调整位置，如远离、靠近、左右移动等，然后系统进行重新采集，再将采集到的结果重新通过硬件测距模块和算法测距模块进行距离估算，重复上面的步骤S201-S204；如果当前距离处于移动终端虹膜识别装置的有效采集范围内，通过语音或者屏幕指示提示使用者“当前位置合适，请保持一段时间”，同时将当前估算距离D传递至自动对焦模块，为自动对焦模块提供初始的对焦范围。

步骤S206：运行自动对焦算法，采集到一幅对焦好的图像后，在步骤S207中对图像进行处理分析，并在步骤S208中将识别结果传输至人机交互模块110，反馈至用户。

图3a进一步示出了图1中示出的所述多光谱虹膜图像光学采集模块120的组成框图。如图3a所示，所述多光谱虹膜图像光学采集模块120由光学成像模组121和多光谱照明单元122组成。其中，光学成像模组121由专用的图像采集传感器211、专用的虹膜采集光学镜头212、变焦马达213组成，用于实现多光谱、自动对焦的虹膜图像采集。该模组既可以采用作为前置摄像头放置在移动设备的前端，也可以作为后置摄像头放置在移动设备的后端。图像采集距离为5-30cm，有效景深10cm以上。

多光谱照明单元122由多个不同波段的照明灯排列组合而成，用于发出一定强度的光。在多光谱照明单元122的照明下，成像模组121可以获得多光谱的虹膜图像。多光谱照明系统又包括主光源1221和辅助光源1222。主光源1221为必备的照明单元，例如采用波长范围在750-950nm的近红外照明LED，用于采集近红外的虹膜图像；辅助光源1222为可选的照明单元，优选可以为蓝光、绿光、黄光、可见光等其他波长照明灯，用于采集多光谱虹膜图像。所采集的多光谱虹膜图像可以用于对焦位置判断和虹膜图像的活体检测。照明单元122的空间位置摆放方法根据实际情况灵活配置，可以在镜头边上、两侧，也可以在手机镜头的对侧。图7-9示出了多光谱照明单元在移动计算设备(例如手机、平板电脑、笔记本电脑)中实施时可选的位置布局方式，在具体实施中，多光谱照明单元的布局例如可以选择图中圆叉()标记的位置中的任何一个或多个的组合，即在移动计算设备的边框四周。

光学成像模组121由图像采集传感器211(例如CMOS、CCD)、虹膜采集光学镜头212、马达213和多光谱滤光片214组成。该模组121能够同时采集使用者左右眼的虹膜图像。有两种实现方式，一种是使用单个高分辨率(如500万像素以上的)的成像模组同时采集使用者双眼虹膜图像，另一种是采用两个低分辨率的成像模组分别采集使用者左右眼的虹膜图像。当采用单个高分辨率成像模组时，所采用的图像采集传感器分辨率不低于300万像素。图7、图8、图9分别示出了光学成像模组在手机、平板电脑、笔记本电脑中实施时可选的位置布局方式，可以装配在设备前面，也可以装配在设备背面。图中，空心圆圈(○)标出了采用单个成像模组时的位置布局方式，实心圆圈(●)标出了采用两个成像模组时的位置布局方式。

优选地，当采用两个成像模组时，两个成像模组之间的距离在6-7cm之间。

优选地，该光学成像模组121包含的多光谱滤光片214是可以令多光谱照明单元122中所包含的光源的光线通过的滤光片，可以是一片包含多个光谱的滤光片组成，也可以由多片单光谱的滤光片组成。

优选地，该模组具有自动变焦功能，其中变焦功能可以通过图像采集传感器自带的自动变焦系统完成，也可以通过专用的虹膜图像Focus值分析方法对马达213进行控制而实现变焦功能。

特别地，本发明采用一种迭代的自动对焦控制算法，首先，采集到图像，并通过虹膜图像清晰度算法，得到在改变变焦透镜的焦距后得到的一系列图像的清晰度描述，当得到最清晰图像的时候，发出一个变焦透镜已对准信号，并认为此时的焦距是最优焦距。

图3b示出了光学成像模组121的自动变焦功能的实现方法。具体地，如图3b所示，所述的给定的自动对焦控制系统对焦过程如下：

步骤S301：输入对焦位置。使用者通过所处的多点触控显示屏，手工点触(或鼠标点击)感兴趣区域(即对焦位置)。所述的感兴趣区域是以屏幕触控点(或鼠标点击点)为中心，以H为边长的正方形。特别地，本发明支持两点对焦模式，即用户可以点击屏幕中的虹膜左右眼的区域，实现对双眼成像区域的整体对焦。

步骤S302：根据上述的距离测量模块进行测量获得当前使用者的距离信息，并根据距离信息获得自动对焦的范围[P_min,P_max]。如前所述，由于已经获知了当前使用者的距离信息，理论上，如果该距离信息是准确的，则可以唯一的确定一个对焦位置(即光学镜头到传感器的距离)。但是由于该距离是估计得到的，并不准确，有一定的误差，因此，对焦位置也是不确定的，但是在一个范围内，即[P_min,P_max])；

步骤S303：在自动对焦范围内，采集多个对焦点的图像。此处，一个对焦点对应一个虹膜采集光学镜头212到图像采集传感器211的距离。马达控制虹膜采集光学镜头212从P_max以一定的步长朝着图像采集传感器211移动到P_min,假设步长为A，则移动的位置为[P_min,P_min+A,P_min+2A,…,P_max]，并在各个位置上采集一幅图像。

步骤S304：通过清晰度计算，获得最佳的对焦位置：计算每个位置处感兴趣区域的Focus值，设每个点的清晰度为F_min,F_min+A,F_min+2A,F_min+3A,…,F_max，并找到最高清晰度F_best对应的位置，即最佳的对焦位置P_best。特别地，当使用者输入双眼的对焦位置时，需要将左右眼感兴趣区域的清晰度进行融合得到最终的感兴趣区域的清晰度F_roi，具体融合方法为：

F_roi＝(F_left+F_right)/2

其中，F_left和F_right为左右眼感兴趣区域的清晰度。

步骤S305：获得最佳对焦位置P_best后，通过马达调节虹膜采集光学镜头212和图像采集传感器211的相对位置，将成像模组调整至该最佳对焦位置P_best。

步骤S306：根据得到的最佳对焦点更新下一轮对焦过程中的对焦范围。得到当前清晰度最高的对焦点对应的对焦位置P_best,并更新下一次位置调整时的最大最小对焦范围，且步长调整为A’＝0.2A。即

P_max＝P_best+2A’,

P_min＝P_best–2A’

如前所述，本方法是一个迭代的方法，每次迭代后，对焦范围逐渐缩小。

步骤S307：重复步骤S303至步骤S306，直到前后相邻两次移动后的得到的F_best差异小于一定的阈值，例如5％。

特别地，为了提高系统的处理速度，此处的迭代次数及其收敛的阈值可以根据实际应用场景不同而灵活设置，迭代最小的次数为1，最大不应该超过3次。

特别地，为了提高系统在不同光照环境下的自适应性，所述的虹膜图像清晰度算法在传统虹膜图像清晰度算法的基础上，融合了图像的饱和度信息，具体地，如果图像的饱和度过高，则对图像清晰度计算值增加一个惩罚项，例如10％的惩罚；如果图像的饱和度过低，则对图像清晰度计算值增加一个增益项，例如10％的增益。

图4a示出了所述专用的虹膜图像分析处理模块130的组成框图。该模块由专用的虹膜图像处理模块131、图像处理器132和存储器133组成。虹膜图像分析处理模块130用于对采集到的虹膜图像进行分析处理，如质量判断、自动对焦计算、特征抽取和比对等功能。图像处理器和存储器可以运行虹膜图像处理分析处理。图像处理过程中既可以直接使用移动平台(包括智能手机、笔记本电脑、平板电脑)内已有的计算单元(例如笔记本电脑的Intel处理器或智能手机中的ARM处理器)来实现图像处理单元的功能，也可以另行配置专门的图形处理器(例如ARM、DSP等)来进行上述图像处理，这些不同的方式都属于本发明的精神和实质范围。

图4b示出了图4a中的虹膜图像分析处理模块130的工作流程。如图4b所示，所述的虹膜图像处理模块131进行的处理主要包括虹膜图像质量分析、虹膜图像预处理、虹膜图像活体检测、虹膜图像特征编码和虹膜图像特征模板比对五部分。

在步骤S401中，通过多光谱虹膜图像光学采集模块120采集虹膜图像。

在步骤S402中，通过虹膜图像质量分析模块将获取的虹膜图像进行分析处理，并根据分析得到的质量判断结果通过视听觉交互反馈系统反馈给用户，用于指导用户定位或者用于对虹膜图像采集单元进行合理的配置和控制。具体地，当虹膜图像质量分析模块判断出虹膜图像的质量不合格时，会通过视听觉交互反馈系统反馈给用户重新采集的指令，以指导用户重新采集虹膜，虹膜图像的质量合理为止。

接着在步骤S403，对质量合格的虹膜图像进行预处理。第一个子步骤是虹膜粗定位，在该步骤中，初步定位虹膜在图像中的大概位置，如果检测不到合适的虹膜图像，则需返回到步骤S401提示用户重新采集虹膜图像。用户根据提示来调整位置，将眼睛对准拍摄摄像头。如果检测到虹膜的位置，则进行第二个子步骤对图像进行虹膜图像分割，得到虹膜的外圆半径，并且根据所得到的外圆半径的大小提示用户调整位置，如太大，则提示用户距离远一点，如果太小，则提示用户靠近一点。同时，根据眼睛在图像中的位置，对用户进行提示，如果太偏，则提示用户适当移动位置。此外，预处理模块还包括定位图像的眼皮、睫毛等遮挡区域。在分割得到虹膜有效区域后，在第三个子步骤下对图像进行虹膜图像归一化，即基于虹膜内外圆定位结果，进行直角坐标到极坐标的转化，将直角坐标下的原始虹膜图像归一化到极坐标下的一个固定的矩形区域。

接着，在步骤S404对虹膜图像进行活体检测。运行虹膜图像活体检测算法，判断当前采集到的虹膜图像是否来自活体的眼睛，而不是来自伪造物，如玻璃眼球、打印虹膜照片、虹膜视频、美瞳等。一旦检测到当前图像时来自于伪造物的虹膜图像，则进入步骤S405提示或者报警，从而避免系统受到伪造物的攻击，保证虹膜识别系统的安全性。特别地，所述的虹膜图像活体检测算法基于多光谱图像进行分析，多光谱图像包含可见光图像、近红外图像和蓝光图像或者绿色光图像(或其他波段的光学图像)，所用的处理方法为纹理分析和模式识别算法，纹理分析方法包括但不限于局部二值模式特征，Gabor纹理特征等，模式识别方法包括但不限于支持向量机、Adaboost、神经网络等算法。

若判断当前虹膜图像来自活体，则进入步骤S406进行虹膜特征抽取和编码。在归一化图像上抽取虹膜纹理特征码(如传统的二进制的Gabor相位码，定序特征码等)，得到当前图像的虹膜特征模板。

接着，在步骤S407中进行虹膜特征模板比对。将该特征码与注册库中的预先存储在虹膜特征模板数据库中的注册特征码进行汉明距离(Hamming Distance)的比对结算，并根据比对分数得出识别认证结果，从而对当前使用者的身份进行验证。若验证失败，则进入到步骤S405，验证结束或报警；若验证成功，则方法结束。

特别地，所述的虹膜图像比对可以在所述的移动终端虹膜识别装置内完成，也可以在远程服务器端完成，所述的远程服务器端包括单个数据中心的数据处理服务器，也可以是类似于存储在云端的虚拟服务器。当在本机进行比对时，注册特征应事先存储在本机的存储单元内或者事先通过网络下载至本机的存储单元。当在远程服务器端进行比对时，采集到的虹膜图像在本机完成虹膜图像质量分析、虹膜图像预处理、活体监测和特征编码过程，仅将抽取到的虹膜特征码传输至远程服务器端，在服务器端完成比对后，将识别结果或者后续的处理结果传输至本机。

特别地，为了保证信息处理系统的安全性，在进行远程服务器端工作模式下，所述的特征模版还需要检验所述移动终端设备的硬件身份(ID)信息，例如智能手机应用中的国际移动用户识别号(IMSI)，平板电脑或者笔记本电脑的硬盘序列号等能够唯一标示该移动终端的信息。

特别地，图像识别过程支持实时识别模式和非实时识别模式。在实时识别模式下，系统对每一幅图像进行处理、编码和比对，得到识别结果。在非实时模式下，系统首先采集一定时间范围内的虹膜图像，然后从中挑选1-3幅质量合格的图像，并进行识别比对。

使用者使用本发明装置的过程

使用者使用本发明所述的具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置100进行身份认证的实现方式如下：

a)使用者通过点击启动移动终端中的虹膜采集处理系统软件开始运行；

b)在可见光照射的条件下，系统开始采集虹膜图像。在此过程中，需要使用者适当的调节位置，使得虹膜光学成像装置能够采集到双眼或者至少一只眼睛的图像；

c)使用者点击需要聚焦的感兴趣区域；

d)系统通过测距模块或者图像分析算法获得当前使用者与装置的距离范围；

e)获取感兴趣区域位置和距离范围后，装置启动近红外照明系统，并开始采集一组不同聚焦位置的近红外虹膜图像。此处，不同聚焦位置通过对虹膜光学成像模组的配置实现；

f)图像采集处理模块对采集到的图像序列进行处理分析，计算每幅图像感兴趣区域的质量分数，并基于质量分数得到最佳的聚焦位置；

g)光学成像模组配置到该最佳聚焦位置，同时在显示屏幕上显示图像对准的标记(如绿色的对号)。所述的图像对准的标记也可以通过移动终端上其他指示设备实现，如能发出特定颜色光线的指示灯；

h)光学成像模组在该聚焦位置附近采集多幅近红外虹膜图像；

i)图像分析处理模块基于第h步采集到的图像进行处理，得到质量分数最高的三幅图像，对其进行特征抽取和编码；

j)所述的三幅最佳图像的特征编码与事先注册的特征码进行比对，得到身份认证结果。此处，事先注册的虹膜特征码可以存储在本地，也可以存储在远端的服务器上。如果是前者，比对过程在移动终端本地完成；如果是后者，比对过程在远端的服务器完成。

k)比对结果处理。如果比对失败，则拒绝使用者的此次身份认证请求，并在特定应用中启动报警装置；如果比对成功，则通过使用者的此次身份认证请求，并允许其进行后续操作。

特别地，上述使用方法可以采用前置式，也可以采用后置式，即采集装置设置在手机前部或背部。

特别地，上述步骤中所述的点击可以是指鼠标点击，也可以是指手指或手写笔触碰。特别地，当光学采集装置采集到双眼图像时，所述的感兴趣区域指双眼的虹膜和瞳孔区域；当仅光学采集装置仅采集到一只眼睛时，所述的感兴趣区域指当前所采集到的眼睛的虹膜和瞳孔位置。

应用实施例

实施例1：具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法在智能手机中的应用。

本发明可广泛应用于智能手机中需要身份认证和识别的场景，例如个人隐私保护、网上支付、手机支付等。图5示出了本发明所述装置在手机中的一种实现方式。其中，光学成像模组121采用800万像素近红外手机成像模组，多光谱照明单元122采用750-850纳米的近红外LED和波长480-550纳米的绿色LED组成。多点触控显示屏111采用智能手机的显示屏。虹膜图像分析处理模块130和反馈控制模块140采用智能手机自带的主处理器和控制器组成。供电模块150采用智能手机自带锂电池。

加装了本发明所述虹膜识别装置的智能手机可广泛应用于个人隐私保护、网上支付、手机支付等。例如，智能手机用户张先生要对存储在自己智能手机上的个人隐私信息进行访问，这些信息存储在一个特定的文件夹中。这些文件夹事先通过设置于运行于智能手机中的虹膜识别监测软件相关联。当张先生需要访问个人隐私信息时，虹膜识别监测软件自动开始运行，并通过语音发生器113和多点触摸屏111提示张先生注视虹膜光学成像模组121。此时，多光谱虹膜图像光学采集模块开始工作，并通过自动变焦等步骤采集到一幅张先生的虹膜图像。经过专用虹膜图像分析模块130的处理，得到张先生的虹膜特征码，并将特征码与事先存储在智能手机上的特征模板进行比对。如果比对成功，则张先生可以访问自己的个人隐私信息；如果比对失败，则系统拒绝张先生的访问请求。同时，通过必要的设置，还可以将此次访问信息以短信的形式发送到张先生指定的其他手机号码中。从而确保了张先生个人隐私信息的安全。

实施例2：具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法在平板电脑中的应用。

本发明可广泛应用于平板电脑中需要身份认证和识别的场景，例如个人隐私保护、网上支付、互联网账户登录等。图6示出了本发明所述装置在平板电脑中的一种实现方式。其中，光学成像模组121采用两个200万像素近红外手机成像模组，多光谱照明单元122采用750-850纳米的近红外LED和波长55-600纳米的黄色LED组成。多点触控显示屏111采用平板电脑的显示屏。虹膜图像分析处理模块30和反馈控制模块140采用平板电脑自带的主处理器和控制器组成。供电模块50采用平板电脑自带锂电池。

加装了本发明所述虹膜识别装置的平板电脑可广泛应用于个人隐私保护、网上支付等。例如，智能手机用户张先生网上购物时需要网上支付转账等。张先生，当张先生需要网上支付时，虹膜识别监测软件自动开始运行，并通过语音发生器113和多点触摸屏111提示张先生注视虹膜光学成像模组121。此时，多光谱虹膜图像光学采集模块开始工作，并通过自动变焦等步骤采集到一幅张先生的虹膜图像。经过专用虹膜图像分析模块130的处理，得到张先生的虹膜特征码，并将特征码与事先存储在远程服务器端的特征模板进行比对。如果比对成功，则张先生可以完成支付过程；如果比对失败，则系统拒绝张先生的支付请求。同时，通过必要的设置，还可以将此次访问信息以短信的形式发送到张先生指定的手机号码中。从而确保了张先生网上支付的安全。

实施例3：具有主动视觉、触觉和听觉交互机制的移动终端虹膜识别装置和方法在笔记本电脑中的应用。该应用方式和实施例1、2类似，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换或替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。结合这里披露的本发明的说明和实践，本发明的其他实施例对于本领域技术人员都是显而易见的。说明和实施例仅被认为是示例性的，本发明的真正范围和主旨均由权利要求所限定。

Claims (16)

1.一种具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置，所述装置包括人机交互模块、多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、反馈控制模块和供电模块，其中

所述人机交互模块用于使使用者在虹膜图像采集处理过程中对所述移动终端虹膜识别装置进行配置并与所述装置实现人机交互功能；

所述多光谱虹膜图像光学采集模块包括含有多光谱滤光片的光学成像模组和多光谱照明单元，用于采集使用者的虹膜图像并传递给所述虹膜图像分析处理模块进行处理；

所述虹膜图像分析处理模块包括虹膜图像处理模块、图像处理器和存储器，用于对所述采集到的虹膜图像进行分析处理，并将处理结果或指令传递到所述反馈控制模块；

所述反馈控制模块用于将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述多光谱虹膜图像光学采集模块，以便对所述多光谱虹膜图像光学采集模块的成像参数进行调节，还将虹膜图像分析处理模块处理的结果反馈至所述人机交互模块，以便对使用者的使用进行指导；以及

所述供电模块用于对所述装置进行供电；

其中，用于所述具有人机交互机制的移动终端虹膜识别装置的光学成像模组的变焦方法包括如下步骤：

a)用户通过所述人机交互模块输入感兴趣区域；

b)通过测量使用者与所述移动终端虹膜识别装置的距离来确定对焦范围；

c)在自动对焦范围内通过马达控制所述光学成像模组中的虹膜采集光学镜头在所述对焦范围内以一定的步长朝着图像采集传感器移动来采集每个步长位置处对焦点的图像且一个对焦点对应一个虹膜采集光学镜头到图像采集传感器的距离；

d)进行清晰度计算获得最佳的对焦位置，并将所述光学成像模组调整至所述最佳的对焦位置；

其中，所述清晰度计算融合了图像的饱和度信息：如果图像的饱和度过高，则对图像清晰度计算值增加一个惩罚项；如果图像的饱和度过低，则对图像清晰度计算值增加一个增益项；

e)更新对焦范围，重复步骤a)–d)，直至相邻两次的计算结果小于一定阈值。

2.如权利要求1所述的装置，其中所述人机交互功能选自视觉交互、触觉交互和听觉交互中的一种或多种。

3.如权利要求1所述的装置，其中所述人机交互模块包括显示屏、麦克风、扬声器、状态指示器、测距模块和输入输出接口。

4.如权利要求3所述的装置，其中所述显示屏是触摸屏，使用者通过点击所述触摸屏上感兴趣的区域指定需要对焦的位置。

5.如权利要求3所述的装置，其中所述测距模块包括通过发射红外光或者激光对使用者与所述移动终端虹膜识别装置的第一距离进行测量的硬件测距模块，和通过计算所采集到的虹膜图像的虹膜半径，通过半径大小估计使用者与所述移动终端虹膜识别装置的第二距离的算法测距模块。

6.如权利要求5所述的装置，其中所述测距模块通过如下方法步骤进行测距：

a)通过硬件测距模块测量使用者与所述移动终端虹膜识别装置的第一距离；

b)通过算法测距模块获得使用者与所述移动终端虹膜识别装置的第二距离；

c)将所述第一距离和第二距离进行融合得到估算距离；

d)若所述估算距离不在所述移动终端虹膜识别装置的有效采集范围内，则通过所述人机交互模块提示用户调整位置，然后重新采集，重复步骤a)—d)，直到处于所述移动终端虹膜识别装置的有效采集范围内为止；若所述估算距离处于所述移动终端虹膜识别装置的有效采集范围内，则将所述估算距离传递至自动对焦模块进行自动对焦并进行图像处理分析。

7.如权利要求1所述的装置，其中所述光学成像模组由图像采集传感器、虹膜采集光学镜头、马达和多光谱滤光片组成。

8.如权利要求1所述的装置，其中所述多光谱照明单元包含发射波长在750-850纳米的近红外光的主光源。

9.如权利要求1所述的装置，其中所述多光谱照明单元包含发射可见光的辅助光源，用于采集多光谱虹膜图像。

10.如权利要求1所述的装置，其中采用单个所述光学成像模组或两个距离在6-7cm之间的所述光学成像模组同时采集使用者的双眼的虹膜图像。

11.如权利要求1所述的装置，其中所述移动终端虹膜识别装置集成在手机、平板电脑或笔记本电脑中，并装配在其前面或背面。

12.如权利要求1所述的装置，其中在所述变焦方法的步骤d)中当使用者输入双眼的对焦位置时，需要将左右眼感兴趣区域的清晰度按照下式进行融合得到最终的感兴趣区域的清晰度：

F_roi＝(F_left+F_right)/2

其中，F_left和F_right为左右眼感兴趣区域的清晰度，F_roi为最终的感兴趣区域的清晰度。

13.如权利要求1所述的装置，其中在所述变焦方法的步骤e)中所述相邻两次的计算结果差异小于5％。

14.一种用于权利要求1所述的移动终端虹膜识别装置的虹膜图像分析处理方法，所述移动终端虹膜识别装置包括人机交互模块、多光谱虹膜图像光学采集模块、虹膜图像分析处理模块、反馈控制模块和供电模块，所述方法包括如下步骤：

a)将通过所述多光谱虹膜图像光学采集模块采集到的虹膜图像质量进行分析处理，并根据分析得到的质量判断结果反馈给用户进行调整，直到采集的虹膜图像质量合格为止；

b)对质量合格的虹膜图像进行虹膜粗定位、虹膜图像分割和虹膜图像归一化的预处理；

c)对虹膜图像进行活体检测并对所述活体的虹膜进行特征提取和编码，得到所述活体的虹膜特征模板；

d)读取预先存储在虹膜特征模板数据库中的注册特征码；

e)将所述活体的虹膜特征模板与读取的注册特征码进行比对。

15.如权利要求14所述的方法，其中所述步骤e)在所述移动终端虹膜识别装置内完成，或在远程服务器端完成。

16.如权利要求15所述的方法，其中在所述远程服务器端工作模式下，特征模版需检验所述移动终端虹膜识别装置的硬件身份信息。