面向移动终端虹膜识别的基础方法研究

With the rapid development of mobile internet, mobile devices play a more and more important role in mobile payments, sensitive information exchange. As a consequence, mobile devices are facing increasing threat due to the lack of reliable personal identification method. To deal with this problem, this proposal covers several bottleneck problems in mobile iris image processing and feature analysis. The objective is to research and develop working iris recognition system for mobile applications. Firstly, the inherent characteristics (such as the annular structure, the random and self-similarity texture) of iris images are deeply analyzed, based on which a hierarchical iris feature computation and representation model will be established. Secondly, several machine learning theory and methods (such as Adaboost and SVM) are studied, and a generalized iris recognition feature selection and classification framework will be developed. Finally, several key problems in mobile iris recognition will be dealt based on the proposed feature representation model and the feature selection framework, including iris image quality assessment, iris detection, iris feature selection and classification, and iris liveness detection. The innovations of this proposal will establish an intelligent iris recognition system for mobile devices, providing an accurate and efficient personal identification method for mobile applications such as mobile payment and sensitive information exchange.

本项目面向移动互联网对高安全身份认证技术的迫切需求，深入挖掘和研究虹膜识别在移动终端应用面临的科学问题，研发适于移动终端虹膜识别的基础方法。主要研究内容包括：（1）以移动终端虹膜识别应用为切入点，系统分析虹膜图像的固有特性，研究移动终端虹膜图像的结构、表观和纹理特征，建立层次化的虹膜特征计算和表达模型；（2）研究适于移动终端虹膜识别的机器学习理论与方法，建立一般化的虹膜识别特征选择和分类器构建框架和方法；（3）基于建立的特征表达模型和机器学习框架，攻克移动终端虹膜识别中虹膜图像质量评价、人机交互、虹膜特征选择与分类、虹膜活体检测等关键技术。研究成果可为移动终端虹膜识别技术提供理论和方法支持，满足移动互联网对高精度身份识别技术的迫切需求。

随着移动互联网的高速发展，由此带来的个人移动终端信息安全和身份认证问题也日益突出，传统的身份认证技术（如账号、密码、手机认证码等）存在易忘记/丢失、易攻击/盗取等问题，无法满足人们对安全的迫切需求。2012年，苹果耗资4亿美元收购指纹传感器厂商AuthenTec，利用AuthenTec全球领先的指纹技术为苹果终端和应用商店提供更为安全的身份认证保障，引爆了移动互联网对生物识别的热潮。与指纹、人脸等其他生物识别身份认证技术相比，虹膜识别在唯一性、稳定性、非接触、实时性、防伪性等方面独具优势。虹膜识别也被认为是最具潜力的移动互联网身份认证技术之一。.本项目以移动终端虹膜识别应用为切入点，系统分析虹膜图像的固有特性，深入研究虹膜图像的结构、表观和纹理特征，建立层次化的移动终端虹膜特征计算和表达模型；研究适于虹膜识别的机器学习理论与方法，建立一般化的虹膜识别特征选择和分类器构建框架。在此基础上，面向移动终端虹膜识别应用特点，研究和开发适用于移动终端虹膜识别的基础方法，包括虹膜图像质量评价、虹膜采集中的人机交互、虹膜特征选择和比对决策模型、虹膜活体检测等，将“人的眼睛变成一把智能钥匙”,满足移动终端信息安全和移动支付对高精度身份识别技术的迫切需求。.经过3年的研究，课题组在移动终端虹膜识别方面取得如下成果：.1. 建立了适于移动终端虹膜识别系统的多层次特征表示体系和一般化的特征选择和分类框架, 突破了虹膜检测、虹膜特征选择和分类、虹膜活体检测等移动终端虹膜识别关键技术，开发国际领先的移动终端虹膜识别系统；.2. 建设国际上第一个移动终端虹膜图像数据库和伪造物虹膜图像数据库，推动虹膜识别研究发展；.3. 在国际权威期刊和学术会议发表论文9 篇，申请国家发明专利5项，PCT 专利1项；.4. 培养博士研究生4名，建立了一支在虹膜识别领域基础扎实、具有创新意识、攻关能力强的研发队伍；.5. 探索产学研合作模式，与中科虹霸、紫光、展讯共同推出了国内第一款量产的虹膜识别手机。.6. 推动虹膜识别技术的国内、国际标准制定工作，参与制定国家标准1项，行业标准3项，推动了虹膜识别的产业化进展。