摘 要

本文随着社会经济的发展以及各领域对安全的不断重视，对于身份认证的需求越发迫切。而基于人体固有的物理特征和行为特征作为认证信息的生物认证技术得到了广泛关注和应用，即通过信号处理技术和模式识别的方法完成个人的身份验证。目前在生物认证领域，虹膜特征由于其具有的普遍性、唯一性、稳定性、难以以造假和非接触式等突出优点，得到研究人员越来越多的注意和研究。此外虹膜识别技术可以被众多领域大量的采用，例如海关、银行、监狱等等。

本文阐述了虹膜的特点、虹膜识别的原理及算法。先后分析了对虹膜图像的预处理(其中内容有虹膜的定位、图像归一化、增强图像)、对虹膜特征的提取编码及信息匹配，一一研究了虹膜识别的算法。然后阐述了利用虹膜识别技术，再选用TMS320DM642芯片作为虹膜识别考勤系统中的处理器，完成硬件搭建。此外本文还探讨了此体系的基本硬件模块的设计，以及虹膜识别算法的移植过程等。

关键词：生物识别；虹膜识别；考勤系统；

Abstract

With the development of social economy and the constant emphasis on security in various fields, the demand for identity authentication is more and more urgent. And the biometrics authentication technology based on the inherent physical characteristics and behavioral characteristics of the human body has been widely concerned and applied, that is, through the signal processing technology and pattern recognition method to complete the personal authentication. At present, in the field of bio-certification, iris characteristics because of its universality, uniqueness, stability, it is difficult to counterfeiting and non-contact and other prominent advantages, the researchers more and more attention and research. In addition, iris recognition technology can be used in many areas, such as customs, banks, prisons and so on.

This paper describes the characteristics of iris, iris recognition principle and algorithm. This paper analyzes the iris image preprocessing (which has iris location, image normalization, enhanced image), extraction of iris features and information matching, one by one to study the iris recognition algorithm. And then elaborated the use of iris recognition technology, and then use TMS320DM642 chip as iris recognition attendance system in the processor, complete the hardware structures. In addition, this paper also discusses the design of the basic hardware module of this system, and the migration process of iris recognition algorithm.

Key Words：Biometrics；Iris recognition；Attendance System；

目录

1 绪论 1

1.1 虹膜识别考勤系统概述 1

1.2 虹膜识别技术介绍 2

1.2.1 虹膜的生物特征 2

1.2.2 虹膜识别的原理与流程 2

1.2.3 虹膜识别技术的发展现状 3

1.3 本文的研究内容 4

2 虹膜识别原理与考勤系统设计方案 5

2.1 虹膜识别系统的整体结构 5

2.2 虹膜图像的采集 6

图2.1 虹膜图像采集过程 6

2.2.1 影响虹膜图像采集的因素 6

2.3 虹膜图像的预处理 7

2.3.1 虹膜的定位 7

2.3.2 图像的归一化 12

2.3.3 虹膜图像增强 13

2.4 特征提取与匹配 14

2.5 虹膜识别考勤系统设计方案 14

2.5.1 考勤系统整体方案 14

2.5.2 嵌入式虹膜系统简介 15

2.6 本章小结 15

3 虹膜识别考勤系统的硬件设计 16

3.1 TMS320DM642特点介绍 16

3.2 虹膜识别系统硬件设计 17

3.2.1 电源的设计 18

3.3 本章小结 18

4 虹膜识别考勤系统软件设计 19

4.1 基于DSP/BIOS的系统开发 19

4.2 虹膜识别考勤系统的工作流程 20

4.3 移植虹膜识别的算法 21

4.4 本章小结 22

5 总结与展望 23

5.1 全文总结 23

5.2 工作展望 23

1 绪论

1.1 虹膜识别考勤系统概述

在目前所有公司中，几乎都会把员工的出勤率用于对员工绩效考核的评估，由于电子技术的飞速发展，考勤方式不断更新，利用计算机技术开发考勤系统使其作为企业管理体系的组成部分，使我们能够通过计算机网络获得准确的员工考勤数据，这也为后续考勤管理奠定了良好的基础。伴随的技术进步，各类考勤系统的功能日渐增多增强，原来使用磁卡，IC卡等考勤，现在许多的考勤技术常常应用指纹，掌纹，刷脸等，目前最先进的是利用虹膜识别技术开发考勤系统，这一技术在实践中已经应用于金融，电信领域等领域泛^[1]。

传统的考勤方式一般都是先保存员工信息，然后员工使用带有个人信息的磁卡、IC卡等进行考勤，但是这类的考勤技术有个很大的缺陷，因为考勤的检测系统基本是只对卡不对人，很容易就能出现代为考勤的的现象出现，所以通过采集个人生物特征的现代考勤方式渐渐取代了传统的考勤方式，被广泛的用于各大领域。这类考勤根据采集的生物特征不同分为指纹，掌纹，面部识别考勤等，目前最先进的是虹膜的考勤系统。基于虹膜的虹膜识别考勤系统对于传统的考勤方式以及其他生物特征考勤系统而言有以下几个优势：

（1）具有较高的可靠性。目前虹膜考勤技术已经在许多领域成功应用，都取得了不错的效果，被认为是最可靠的考勤系统之一。

（2）操作简单。虹膜考勤系统只需要使用摄像头对人眼采集虹膜信息，不需要进行直接接触，也没有相关考勤媒介，所以不会出现丢失身份卡的情况。

（3）不可取代。因为每个人的虹膜是独一无二的，所以当有人需要打卡时，只能自己亲自过来使用摄像头，因此不会出现代为考勤的现象。

（4）安全性更好。例如在煤炭生产中，安全始终是第一。如果有人累了或过度饮酒，虹膜会变得异常，所以您可以使用虹膜技术来限制风险危险的人进入矿井，这是其他出勤系统不可替代的功能，可以增加矿山的安全屏障^[2]。

1.2 虹膜识别技术介绍

1.2.1 虹膜的生物特征

人的眼睛丛组织上来说由内而外分为瞳孔、虹膜和巩膜。瞳孔是眼睛的中心，大小约占整个眼球5%，瞳孔大小可以根据虹膜大小的10％到80％变化直径。巩膜是眼球最外层的白色纤维膜区域，约占总面积的 30%。虹膜是一个薄的圆形隔膜，位置位于瞳孔与巩膜之间，虹膜的功能是调整瞳孔的大小来控制通过瞳孔的入光量，平均虹膜的大小为12mm，约占整个眼球大小的65%。虹膜由多层构成，最低层是上皮层。虹膜的颜色一般为蓝褐色，我们仔细观察时可以发现虹膜有丰富的纹理信息，比如细丝形，条纹形或者斑点形等^[3]。

虹膜有以下几点生物特征：

1. 唯一性：虹膜具有复杂丰富的内部组织，虹膜的形成跟遗传有关，世界上不存在两个相同的虹膜。
2. 稳定性：当人还处于胎儿发育时期时，虹膜就已经完全定型，因其处在水样液与角膜的后面，所以与环境不直接接触，保存完好。即时成年后虹膜也不会有太大变化，也不受一般性疾病和职业因素影响，所以红虹膜具有终身不变性。
3. 非接触性：虹膜的采集直接在一定距离内通过摄像头来采集，不需要进行人体接触，因而容易被大众所接受。
4. 防伪性：虹膜具有很强的生物活性，如瞳孔的大小随着光线强度的变化，当人在没有意识的调整时，每秒无意识的瞳孔放大倍数可达十倍; 在深昏迷、眼睛组织脱离人体或人脑没有生命特征，虹膜组织会完全萎缩，导致散瞳现象。 所以想要使用图片、视频、身体的尸体上的虹膜图像取代活的虹膜图像是不可能的，具有强大的防伪性^[4]。

1.2.2 虹膜识别的原理与流程

一套标准的虹膜识别考勤系统一般由以下两个部分组成：虹膜采样设备和虹膜分析设备。也可以说它是由一种图像处理系统加上一个模式识别系统组成。我们从虹膜采样装置中将获取到的虹膜图像传送给虹膜分析装置，再通过定位、标准化等处理后，采用特殊算法从图像中提取特性信息，然后将这些特性信息存入虹膜数据库中，再对输入的特征与数据库中存在的图像进行对比，也就是模式匹配，来判断虹膜是否一致。其基本流程如图1.1所示：

图1.1 虹膜识别系统流程

1.2.3 虹膜识别技术的发展现状

从19世纪80年代起，就有想法使用虹膜识别身份，但是直到最近几年，这一技术才得到了更快的发展。上世纪初，美国国家实验室开发了世界上第一个虹膜自动识别系统。 这是最早记录的基于虹膜应用的系统。 英国剑桥大学在1993年使用Daugman博士开发了具备高性能虹膜识别系统^[5]。

在20世纪90年代末期，很多大公司和许多研究者都加入到虹膜识别的研究中来，从此虹膜识别技术得到了高速发展。我国的虹膜识别技术研究起步较晚，目前还处于发展阶段，但是虹膜识别技术作为目前最先进，最准确的身份识别技术，这一项技术必然有广泛的发展前景。

在目前的虹膜识别的实用算法中，比较具有代表性的是Daugman提出的应用二维Gabor滤波器来实现相位匹配的识别算子、Boles的零点检测识别算子和Wileds提出的图像登记识别算子。其中Daugman提出的应用二维Gabor滤波器取得虹膜的相位信息，并取得2048位的虹膜码，然后根据归一化的Hamming算法来实现特征信息的匹配的技术流程是目前应用最多的。这种识别技术是目前最佳的识别技术，匹配率接近100%，目前很多的虹膜识别系统使用的主要算法就是上述算法。

在当前的技术背景下，应用较多的分割发有两种。第一种利用虹膜图像内不同部位灰度变化的原理而衍生出的灰度阈值分割法，这种是一种比较简易的粗定位法；第二种则是利用边缘检测算子检测虹膜图像的内外边缘来定位虹膜，在使用Hough变换的投票机制得到内边缘与外边缘两个圆的各个参数。在实际的应用中，为了减轻工作量，通常是两种方法一起使用，先用二值化的灰度阈值粗定位，再用Hough变化得到精确数据来精准定位虹膜。

从上世纪末发展到现在，国内具有自主产权的虹膜识别技术也得到了一定的进步。经过多年的研究和创新。中国的部分企业或者机构也的虹膜识别产品，虽然与国外同领域还存在一定的距离，但是也时刻在进步。与国外相比，我国的核心技术和一些虹膜采集装置进口化严重，缺少有自主知识产权的产品。在应用方面，公安部门应用较广，普通民众使用量较低。在国内研究虹膜识别比较有名的机构有中国科学院，中国科技大学，浙大，上海交大，哈尔滨工程大学等。在公司方面，中科虹霸公司是国内唯一掌握虹膜识别企业，其产品在国内有一定的市场。此外，中国尚有一些运营虹膜识别方向的公司，但是这些公司基本都是国外虹膜技术的代理企业，具有研究设备和研究实力的只有在少数^[6]。

1.3 本文的研究内容

伴随着如今科学技术发展日新月异，身份识别这一话题更加频繁的出现在我们的视野中，而虹膜识别作为身份识别中最为可靠、最先进的身份识别技术注定会被人们关注，本文的目的就是基于对虹膜识别系统的研究给出了考勤系统的设计方案。

本文的主要内容有：

1. 虹膜识别系统的功能介绍，以及各个步骤（虹膜定位，归一化，图像增

强）的介绍，着重介绍了定位过程的算法实现。

1. 选取合适的芯片设计虹膜识别考勤系统的硬件架构，给出了虹膜识别考

勤系统的整体架构。

1. 研究了基于DSP/BIOS的嵌入式虹膜识别考勤系统软件的开发流程，给出

了系统的架构及工作过程，给出了一直算法的步骤和注意事项。