29、3D生物识别系统的进展

3D生物识别系统的进展

在当今社会，生物识别技术在安全认证领域发挥着至关重要的作用，尤其是3D生物识别系统，它在提升认证准确性和安全性方面具有巨大潜力。本文将深入探讨3D生物识别系统的相关技术，包括虹膜识别、反欺骗技术以及一些开源软件。

1. 虹膜识别

1.1 应用与挑战

虹膜图像生物识别系统具有广泛的应用，如场所访问授权、追踪通缉和失踪人员、ATM认证以及大型企业系统的考勤记录等。然而，该领域仍面临诸多挑战：
- 建立不考虑年龄、眼部疾病等因素的一致虹膜识别基准。
- 开发能有效应对欺骗的新技术。
- 解决虹膜图像从符号视角上的不当采集问题。
- 探索利用深度学习和人工智能进行虹膜识别。
- 研发将2D虹膜图像转换为3D虹膜图像的高级技术。
- 检测伪造虹膜图像的技术。

1.2 3D虹膜模型构建方法

构建3D虹膜模型有多种方法，如微透镜相机和Python摄影测量工具箱。年龄、眼睑运动和睫毛分割是虹膜检测中的主要问题。以下是一些具体的方法：
- 获取分离视网膜3D图像的新方法 ：按顺时针方向拍摄12张部分视网膜图像，将其切割成12个扇区并调整大小，从球面映射算法中提取2D图像的颜色信息，使用可视化工具包创建3D图像。
- 基于三角测量和随机抽样一致性算法的3D虹膜图像技术 ：由于光照不佳、眼睑和睫毛运动，难以获取高质量的虹膜图像。该方法基于两个2D图像的显著基准点，借助三角测量和随机抽样一致性算法映射角点，构建3D虹膜图像。
- 低响应时间和误差的3D