GB/T 41988-2022 公共安全 虹膜识别应用 图像技术要求

　　ICS 13 . 310 CCS A 9 1

　　中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准

　　GB/T 41988—2022

　　公共安全 虹膜识别应用

　　图像技术要求

　　publicsecurity—Irisrecognitionapplications—

　　Technicalrequirementsforirisimages

　　2022-10-12 发布 2023-05-01 实施

　　国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会

　　

　　发

　　

　　布

　　GB/T 41988—2022

　　目 次

　　前言 Ⅰ

　　1 范围 1

　　2 规范性引用文件 1

　　3 术语和定义 1

　　4 符号和缩略语 2

　　5 技术要求 2

　　6 虹膜图像示例 6

　　附录 A(资料性) 眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法 7

　　附录 B(资料性) 虹膜图像示例 9

　　参考文献 15

　　GB/T 41988—2022

　　前 言

　　本文件按照 GB/T 1 . 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利。 本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由中华人民共和国公安部提出。

　　本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会(SAC/TC 100)归口 。

　　本文件起草单位：天津中科虹星科技有限公司、中国科学院自动化研究所、北京中科虹霸科技有限公司、公安部第一研究所、北京邮电大学、北京眼神智能科技有限公司、公安部第三研究所、天津中科智能识别有限公司。

　　本文件主要起草人：李海青、侯广琦、王云龙、孙哲南、李星光、何召锋、刘京、侯鸿川、张新会、张慧、李文洁、杨春林、刘朝朋、游寒旭、张堃博。

　　Ⅰ

　　GB/T 41988—2022

　　公共安全 虹膜识别应用

　　图像技术要求

　　1 范围

　　本文件规定了公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的技术要求。

　　本文件适用于公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的采集、存储与识别。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。 其中，注 日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　GB/T 41786—2022 公共安全 生物特征识别 术语

　　3 术语和定义

　　GB/T 41786—2022 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。

　　3.1

　　虹膜中心 iriscenter

　　以圆模型对虹膜的外边界进行拟合的圆心位置。

　　3.2

　　虹膜半径 irisradius

　　以圆模型对虹膜的外边界进行拟合的圆的半径。

　　示例：见图 1 。

　　3.3

　　瞳孔中心 pupilcenter

　　以圆模型对虹膜的内边界进行拟合的圆心位置。

　　3.4

　　瞳孔半径 pupilradius

　　以圆模型对虹膜的内边界进行拟合的圆的半径。

　　示例：见图 1 。

　　1

　　GB/T 41988—2022

　　标引序号说明：

　　1 — 瞳孔半径;

　　2 — 虹膜半径;

　　3 — 内眼角;

　　4 — 瞳孔;

　　5 — 虹膜;

　　6 — 巩膜;

　　7 — 外眼角。

　　图 1 虹膜图像示意图

　　4 符号和缩略语

　　4 . 1 符号

　　下列符号适用于本文件。

　　ri：虹膜半径，单位为像素。

　　rp：瞳孔半径，单位为像素。

　　4 . 2 缩略语

　　下列缩略语适用于本文件。

　　BMP：位图(Bitmap)

　　JPEG：联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group)

　　PNG：便携式网络图形(Portable Network Graphic)

　　RAW：原始图像数据(Raw)

　　5 技术要求

　　5 . 1 图像扫描方式

　　在虹膜图像中，上眼皮应位于虹膜中心上方，被采集者左眼内眼角应位于虹膜中心的左侧，被采集

　　2

　　GB/T 41988—2022

　　者右眼内眼角应位于虹膜中心的右侧，如图 2 所示。 虹膜图像左上角顶点定义为坐标原点(0,0) , X 轴方向从左至右，Y轴方向从上至下。 虹膜图像按从左至右、从上至下的方式顺序扫描。

　　a)右眼虹膜图像 b)左眼虹膜图像

　　标引序号说明：

　　1 — 上眼皮;

　　2 — 外眼角;

　　3 — 下眼皮;

　　4 — 内眼角。

　　图 2 被采集者右眼和左眼虹膜图像示意图

　　5 . 2 图像格式

　　虹膜图像格式应为 RAW、BMP、JPEG、JPEG2000 和 PNG 中的任意一种。

　　5 . 3 灰度等级

　　虹膜图像应为灰度图像。 图像中每个像素点灰度量化级应 ≥256 级，即每个像素点位深度应 ≥8 位 。

　　5 . 4 灰度等级利用率

　　使用图像灰度直方图的信息熵来衡量灰度等级利用率，单位为比特(bit) 。虹膜图像的灰度等级利用率应 ≥6 bit。 按公式(1)计算灰度等级利用率。

　　gu = -i pilog2pi ………………………………

　　式中：

　　gu —灰度等级利用率;

　　i — 图像灰度;

　　pi — 图像中灰度为 i 的像素点个数除以图像总的像素点个数。

　　注 ：图像灰度直方图分布越均匀，图像包含的信息量越高，灰度等级利用率越高。

　　5 . 5 虹膜半径

　　注册用虹膜图像的虹膜半径应 ≥100 像素，识别用虹膜图像的虹膜半径应 ≥80 像素。

　　3

　　GB/T 41988—2022

　　5 . 6 瞳孔伸缩率

　　虹膜图像的瞳孔伸缩率应为 20%~70%。 按公式(2)计算瞳孔伸缩率。

　　R ………………………………( 2 )

　　式中：

　　Rpi — 瞳孔伸缩率;

　　rp — 瞳孔半径，单位为像素;

　　ri —虹膜半径，单位为像素。

　　5 . 7 虹膜与巩膜对比度

　　虹膜与巩膜对比度应 ≥5。 按公式(3)计算虹膜与巩膜对比度。

　　ct 其(℃p) ℃ia 或 ℃p ≥ ℃s …………………( 3 )

　　式中：

　　ctis —虹膜与巩膜对比度;

　　℃s — 图 3a) 中区域 A 内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非巩膜物体遮挡的像素点灰度中值;

　　℃ia — 图 3a) 中区域 B 内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非虹膜物体遮挡的像素点灰度中值; ℃p — 图 3b) 中区域 C 内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非瞳孔物体遮挡的像素点灰度中值。

　　a)区域 A 和区域 B b)区域 C和区域 D

　　标引符号说明：

　　区域 A — 以虹膜中心为圆心、内圆半径等于 1 . 10ri、外圆半径等于 1 . 20ri 的环形区域;

　　区域 B — 以虹膜中心为圆心、内圆半径等于(ri+rp)/2、外圆半径等于 0 . 90ri 的环形区域;

　　区域 C — 以瞳孔中心为圆心、半径等于 0 . 80rp 的圆形区域;

　　区域 D — 以瞳孔中心为圆心、内圆半径等于 1 . 10rp 、外圆半径等于(ri+rp)/2 的环形区域。

　　图 3 计算虹膜与巩膜对比度、虹膜与瞳孔对比度所用区域示意图

　　5 . 8 虹膜与瞳孔对比度

　　虹膜与瞳孔对比度应 ≥30。 按公式(4)计算虹膜与瞳孔对比度。

　　4

　　GB/T 41988—2022

　　ct

　　式中：

　　ctip —虹膜与瞳孔对比度;

　　℃ib — 图 3b) 中区域 D 内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非虹膜物体遮挡的像素点灰度中值;

　　℃p — 图 3b) 中区域 C 内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非瞳孔物体遮挡的像素点灰度中值。

　　5 . 9 虹膜有效区域占比

　　注册用虹膜图像的虹膜有效区域占比应 >60%,识别用虹膜图像的虹膜有效区域占比应 >50%。按公式(5)计算虹膜有效区域占比。

　　A ……………………………( 5 )

　　式中：

　　Au — 虹膜有效区域占比;

　　Nvalid — 在虹膜环形区域中，未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等遮挡的有效虹膜像素点个数;

　　Niris — 虹膜环形区域的像素点个数。

　　虹膜环形区域由虹膜内边界拟合圆和外边界拟合圆确定。

　　5 . 10 边界裕量

　　虹膜图像的虹膜外边界拟合圆到图像上边界、下边界、左边界和右边界的距离应分别 ≥0 . 20ri、

　　≥0.20ri、≥0.60ri 和 ≥0.60ri , 如图 4 所示。

　　标引序号说明：

　　1 —上边界裕量，≥0 . 20ri ;

　　2 —下边界裕量，≥0 . 20ri ;

　　3 —左边界裕量，≥0 . 60ri ;

　　4 —右边界裕量，≥0 . 60ri 。

　　图 4 边界裕量计算方法示意图

　　5 . 1 1 眼睛倾斜角

　　眼睛倾斜角为眼睛内眼角和外眼角的连线与图像 X 轴的夹角，取值范围为 0°~90°。 眼睛倾斜角

　　5

　　GB/T 41988—2022

　　应<25°, 眼睛倾斜角的估计方法见附录 A。

　　5 . 12 视线俯仰角

　　视线俯仰角为眼睛光轴与摄像头光轴在垂直平面分量上的夹角，取值范围为 0°~90°。视线俯仰角应<10°,视线俯仰角的估计方法见附录 A。

　　5 . 13 视线方位角

　　视线方位角为眼睛光轴与摄像头光轴在水平平面分量上的夹角，取值范围为 0°~90°。视线方位角应<10°,视线方位角的估计方法见附录 A。

　　5 . 14 清晰度

　　虹膜图像中的虹膜纹理应清晰。

　　6 虹膜图像示例

　　注册用虹膜图像示例见附录 B 中的表 B. 1,识别用虹膜图像示例见附录 B 中的表 B. 2 。

　　6

　　GB/T 41988—2022

　　附 录 A

　　(资料性)

　　眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法

　　采用一种基于眼睛关键点定位的方法估计眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角。 17 个眼睛关键点如图 A. 1 所示，包括 2 个内外眼角点、6 个上下眼皮点、8 个虹膜外边界点和 1 个虹膜中心点。

　　a)右眼关键点 b)左眼关键点

　　标引序号说明：

　　1 — 内眼角点;

　　2 — 外眼角点;

　　3~5 —上眼皮点;

　　6~8 —下眼皮点;

　　9~16 —虹膜外边界点;

　　17 — 虹膜中心点。

　　图 A.1 眼睛关键点示意图

　　方法整体流程如图 A. 2 所示。 首先输入 1 幅虹膜图像，然后使用堆叠沙漏网络得到 17 幅关键点热力图。 每个关键点对应 1 张热力图(为方便显示，图 A. 2 中的热力图为 17 幅热力图合并得到)。 经过Soft-argmax层的处理，输出 17 个眼睛关键点的坐标。 连接内外眼角点的直线与 x 轴的夹角即为眼睛倾斜角。 支持向量回归机的输入为 17 个关键点 x 轴和 Y 轴坐标值构成的 34 维特征向量，输出为视线俯仰角和视线方位角。

　　图 A.2 眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法流程图

　　训练阶段，堆叠沙漏网络的损失函数为预测关键点热力图和标注关键点热力图之间的均方误差之和，如公式(A. 1)所示。

　　7

　　GB/T 41988—2022

　　L ……………………………( A.1 )

　　式中：

　　L — 堆叠沙漏网络的损失函数;

　　MSE — 均方误差;

　　h(^)i —第 i个眼睛关键点对应的预测关键点热力图;

　　hi —第 i个眼睛关键点对应的标注关键点热力图。

　　8

　　GB/T 41988—2022

　　附 录 B

　　(资料性)

　　虹膜图像示例

　　B.1 注册图像示例

　　注册图像示例见表 B. 1 。

　　表 B.1 注册图像示例

　　序号

　　示例图像

　　是否合格

　　不合格原因

　　1

　　是

　　—

　　2

　　是

　　—

　　3

　　否

　　灰度等级利用率<6 bit

　　9

　　GB/T 41988—2022

　　表 B.1 注册图像示例(续)

　　序号

　　示例图像

　　是否合格

　　不合格原因

　　4

　　否

　　虹膜半径<100 像素

　　5

　　否

　　瞳孔伸缩率<20%

　　6

　　否

　　瞳孔伸缩率 >70%

　　7