VeriEye虹膜识别技术

本页内容

• 为什么选择VeriEye?
• 算法
• 可靠性测试和技术规范
• 算法演示
• 相关产品

为什么选择VeriEye?

神网科技早在1994年就开始了虹膜识别算法的研究。2008年，神网科技推出了基于PC平台的虹膜识别算法VeriEye 2.0，专门面向系统集成商、开发商。本算法特点如下：

• 可靠性. VeriEye 2.0 算法在所有公开的数据库上进行测试都得到了优异的性能表现。尤其最近在NIST ICE2005 Exp1数据库测试得到的良好结果，该数据库的虹膜图像是特意进行了弱化处理的。
• 快速. VeriEye 2.0虹膜识别算法的登录时间少于0.5秒. 比对速度可以设置为50,000-150,000虹膜/秒 （1:N模式），请试用VeriEye 算法演示软件确认上述结果。
• 独特性. 我们的最新虹膜识别算法是基于我们原创的自主知识产权技术，它解决和克服了目前市场上其他优秀虹膜识别算法的缺点和局限。
• 容错性. 我们算法可以在多种照明噪音环境有效探测和采集虹膜，较窄的眼睑和凝视远方的眼部图像也可以用。
• 多种生物识别技术融合. 神网科技可以同时提供指纹识别、人脸识别、虹膜识别等多项技术，由此，为客户提供了多技术融合的可能性和便利。
• 灵活的许可方式及价格. VeriEye性价比优异，开发商可以选择多种SDK产品以及不同的许可方式。

Algorithm

VeriEye 2.0虹膜识别算法采用先进的高容错能力的数字图像处理技术，来实现虹膜的分离（segmentation）、登录和比对。特点如下：

• 虹膜边界并非标准圆形模式，而代之以主动外形构造模式，以获得更准确的轮廓，所以即便没有标准的圆形轮廓，我们算法也能分离出虹膜图像。
• 当虹膜内外边界的中心点不一致时，仍然可以正确分离（见图1），该虹膜的内部边界和中心点标注为红色，而外部边界及中心点标注为绿色。
• 但虹膜边界不是标准圆形，甚至不是椭圆，也可正确分离（见图2），特别是凝视远方的虹膜图像也能处理。
• 即使虹膜边界看起来是标准圆形，如果能将边界确定得更准确也将有助于改进识别效果（见图3），注意那些与标准圆形轮廓（白色）相比不一致的细节。
• 自动的隔行检测和修正功能，对运动中的虹膜图像，获得最佳的图像质量和虹膜模板。
• 可以排除反光、眨眼以及睫毛等的影响。
• 探测和修正凝视远方的虹膜图像（见图4），一只凝视远方的眼被分离和转换为正视摄像头一样。

• 比对速度可以设置为从每秒完成50,000到150,000 次比对。即便设置到最高速度，也基本可以保证同样的识别效果。(见图5).

所有的性能评估平台为： Intel Core 2 Duo running at 2.66 GHz.

所有虹膜图像取自： CASIA 虹膜图像库 V2.0 以及 CASIA 虹膜图像库 V3.0.

可靠性测试和技术规范

VeriEye 2.0曾经使用过多种标准虹膜图像库进行测试，所以可以与其他算法进行比较。通常我们对算法性能和准确性的评判标准，是看所谓的ROC曲线, 它反映的是FAR和FRR两大参数的关联。 下列ROC曲线是VeriEye 2.0使用如下数据库的测试结果：

• CASIA 虹膜图像库V1.0 及 V3.0 (interval) (见图 6);
• CASIA虹膜图像库 V2.0 (device1) (见图 7);

• ICE2005 Exp1 虹膜图像库 (见图 8).

算法演示

VeriEye算法演示软件（Microsoft Windows 2000/XP/2003/Vista版本及Linux 版本）可在此下载，客户可以据此评估我们的技术。演示软件是通过虹膜图像输入来进行登录和识别。

VeriEye 2.0标准版SDK和扩展版SDK的试用版本也可在此下载。

相关产品

以下产品都是基于VeriEye技术的：

• VeriEye 2.0 标准版 SDK;
• VeriEye 2.0 扩展版 SDK.