基于FPGA的混沌加密虹膜识别系统设计（1）
项目信息1.项目名称：基于FPGA的混沌加密虹膜识别系统设计
2.应用领域：工业控制、科研、医疗、安检
3.设计摘要：
基于虹膜的生物识别技术是一种最新的识别技术，通过一定的虹膜识别算法，可以达到十分优异的准确性。随着虹膜识别技术的发展，它的应用领域越来越宽，不仅在高度机密场所应用，并逐步推广到机场、银行、金融、公安、出入境口岸、安全、网络、电子商务等场合。在研究了虹膜识别算法，即预处理、特征提取和匹配的基础上，我们设计了一种可便携使用的基于FPGA的嵌入式虹膜识别系统。本系统由6个模块组成：电源管理和监控、虹膜图像采集（CMOS图像传感器，ADV7183）、虹膜图像处理（FPGA）、存储器（SDRAM和FLASH）、人机交互（LCD和键盘）和网络传输模块，同时从硬件、软件和算法三个方面提出设计方案
4．虹膜识别原理
虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。据称，每个人每只眼睛的虹膜都是唯一的，即使是整个人类，也没有任何两个虹膜在数学细节(mathmatical detail)是相似的，即便是一对双胞胎，他们的虹膜也不会相同。
虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，总体上呈现一种由里到外的放射状结构，由相当复杂的纤维组织构成，包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征，这些特征在出生之前就以随机组合的方式确定下来了，一旦形成终生不变。
从一定的距离之外可以看到虹膜，这样可视性为生物测量方案的操作上提供了理想的条件，不像DNA这种生物特征的不可视。登记时获得图像，以及身份识别都是很容易完成的，最重要的是这种技术的抗干扰性(抗插入性)。其他生物测量技术在数学算法的确定性、速度以及非干扰性这些方面与虹膜识别不可同日而语。在当今世界，虹膜识别仍被公认为是识别精度最高的生物识别系统。
虹膜识别技术就是应用计算机对虹膜纹理特征进行量化数据分析，用以确认被识别者的真实身份，是目前世界上最尖端的生物识别技术。
一个自动虹膜识别系统包含硬件和软件两大模块：虹膜图像获取装置和虹膜识别算法。分别对应于图像获取和模式匹配这两个基本问题。
采集：
从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr. Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。
算法：
第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密摄像头来确定虹膜的位置。当摄像头对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。
单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macularcysts研究中使用同样的范围）的范围内。
在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要很深的数学知识。
精确度：
虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106等错率：1:1200000两个不同的虹膜产生相同虹膜代码的可能性是1:1052
录入和识别：
虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快。处理器速度是大规模检索的一个瓶颈，另外网络和硬件设备的性能也制约着检索的速度。由于虹膜识别技术采用的是单色成像技术，因此一些图像很难把它从瞳孔的图像中分离出来。但是虹膜识别技术所采用的算法允许图像质量在某种程度上有所变化。相同的虹膜所产生的虹膜代码也有25%的变化，这听起来好象是这一技术的致命弱点，但在识别过程中，这种虹膜代码的变化只占整个虹膜代码的10%，它所占代码的比例是相当小的。
在身份识别或确认过程中会有错误。有两个重要的测量因子——拒假率(FRR)和容假率(FAR)可以表明任何一种生物测量技术的正确性，可靠性。
拒假率(FRR)
在进行生物测量时，对某对象的某一生物特征进行生物测量所得结果与该对象已经记录在系统中的模板不匹配，这时拒假事件发生。理论上拒假事件的发生概率或者实际发生的频率(在有足够的历史数据可用的情况下)就是拒假率。 拒假率FRR在不同的生物测量体系和技术中值不同;而在任何一个单独的生物测量体系中，尽管用于识别或确认的过程不尽相同，但拒假率(FRR)可能会一样。因为在一个体系中仅有一个有效模板与该系统所获得的数据匹配。
FRR值在生物测量时又会因为环境的不同而不同， 比如使用者合作的程度，操作条件等都可以影响FRR。
容假率(FAR)
在生物测量时，有一种可能性——对某一个对象的某一生物特征扫描取得的数据与数据库中另外一个非该对象的模板足够相似以至于匹配,这种错误叫做接受假事件，相关的概率叫做容假率FAR。 一个生物测量系统的FAR反映了该系统所使用技术的基本性能及系统独特性。为了获得一个低的FAR值，在测量生物实体的模板时，一定要使用这个个体的独一无二的生物个性，同时用于测量该生物个体的算法一定要能够有效地抓住这种唯一的个性。 赞，，，，，，，，，，，谢谢分享。。。。。。。。。。。。:lol 基于FPGA的混沌加密虹膜识别系统设计（1）
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