一种虹膜特征信息提取方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种虹膜特征信息提取方法和装置。
【背景技术】
[0002]虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别。虹膜识别是目前最安全的生物识别技术，在很多领域(例如移动支付领域)有着很广阔的应用前景。
[0003]具体地，虹膜识别的过程包括:获取用户的虹膜特征信息(比如通过摄像头采集虹膜图像，从虹膜图像中提取虹膜特征信息)，然后将该虹膜特征信息与预先存储的虹膜信息进行匹配，以对用户身份进行识别。
[0004]然而，在实际应用中，有些用户会戴隐形眼镜，如果在虹膜识别过程中不摘下的话，由于隐形眼镜会带有各种花纹，会对虹膜特征信息的获取产生干扰，导致获取到的虹膜特征信息不准确，降低了虹膜识别率。
【发明内容】
[0005]本发明实施例提供一种虹膜特征信息提取方法和装置，可以解决由于隐形眼镜的花纹会对虹膜特征信息的获取会产生干扰，从而导致获取到的虹膜特征信息不准确，降低了虹膜识别率的技术问题。
[0006]本发明实施例提供一种虹膜特征信息提取方法，包括:
[0007]获取用户的第一眼球图像；
[0008]从所述第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息；
[0009]根据所述纹路特征信息查找出所述花纹的类型；
[0010]根据所述花纹的类型对所述第一眼球图像中隐形眼镜的花纹进行去除处理，以得到第二眼球图像；
[0011 ] 从所述第二眼球图像中提取虹膜特征信息。
[0012]本发明实施例还提供了一种虹膜特征信息提取装置，包括:
[0013]图像获取模块，用于获取用户的第一眼球图像；
[0014]第一提取模块，用于从所述第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息;
[0015]查找模块，用于根据所述纹路特征信息查找出所述花纹的类型；
[0016]第一处理模块，用于根据所述花纹的类型对所述第一眼球图像中隐形眼镜的花纹进行去除处理，以得到第二眼球图像；
[0017]第二提取模块，用于从所述第二眼球图像中提取虹膜特征信息。
[0018]本发明实施例采用获取用户的第一眼球图像，然后，从该第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息，根据该纹路特征信息查找出所述花纹的类型，根据该花纹的类型对所述眼球图像中隐形眼镜的花纹进行去除处理，以得到第二眼球图像，从该第二眼球图像中提取虹膜特征信息；该方案可以将眼球图像中隐形眼镜的花纹出去，从而去除隐形眼镜的花纹对虹膜特征信息获取的干扰，提升了获取到的虹膜特征信息的准确度，提高了虹膜识别率；同时在虹膜识别时不需要用户摘下隐形眼镜即可进行虹膜识别，简化了虹膜识别过程中用户的操作。
【附图说明】
[0019]为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1为本发明实施例一提供的一种虹膜特征信息提取方法的流程示意图；
[0021]图2为本发明实施例二提供的一种虹膜特征信息提取方法的流程示意图；
[0022]图3为本发明实施例三提供的一种虹膜特征信息提取装置的结构示意图；
[0023]图4为本发明实施例三提供的另一种虹膜特征信息提取装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0024]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0025]本发明实施例提供一种虹膜特征信息提取方法和装置。以下将分别进行详细说明。
[0026]实施例一、
[0027]本实施例提供了一种虹膜特征信息提取方法，该方法可以由虹膜特征信息提取装置实施，其中该虹膜特征信息提取装置可以集成在终端、服务器等设备中；如图1所示，该虹膜特征信息提取方法可以包括:
[0028]步骤101，获取用户的第一眼球图像。
[0029]具体地，终端获取用户的第一眼球图像，比如终端通过摄像头(红外摄像头等)获取用户的眼球图像。其中该眼球图像可以包括:虹膜图像区域和巩膜图像区域，该虹膜图像区域包括虹膜图像，该巩膜图像区域包括巩膜图像。
[0030]本实施例中，如果用户戴了具有花纹的隐形眼镜时，在第一眼球图像的虹膜图像区域中会存在该花纹的花纹图像，该花纹图像会覆盖在虹膜图像上；
[0031]也可能在虹膜图像区域和巩膜图像区域均会存在隐形眼镜花纹的花纹图像，也即隐形眼镜花纹图像一部分覆盖在虹膜图像上，一部分覆盖在巩膜图像上；比如一般隐形眼镜包括与瞳孔对应的中心区域和与虹膜对应的周边区域，其中花纹设置在周边区域内，如果隐形眼镜的尺寸比较大，那么隐形眼镜的周边区域将会覆盖在虹膜和巩膜上，此时获取的眼球图像中虹膜图像区域和巩膜图像区域均会存在隐形眼镜花纹的花纹图像。
[0032]步骤102，从该第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息。
[0033]具体地，终端可以从第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息。比如，在第一眼球图像包括虹膜图像区域时，可以从虹膜图像区域的花纹图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息，又比如，当第一眼球图像包括虹膜图像区域和巩膜图像区域时，可以从巩膜图像区域的花纹图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息。具体地，可以根据预先设置的纹路特征提取模型从花纹图像中提取对应的纹路特征信息。
[0034]在巩膜图像区域存在花纹图像时，可以从巩膜图像区域的花纹图像中提取纹路特征信息，由于巩膜图像区域的花纹图像便于区别和识别，因此，可以更快捷方便地提取纹路特征信息；具体地，该第一眼球特征图像包括:虹膜图像区域和巩膜图像区域，该巩膜图像区域包括:靠近该虹膜图像区域的第一巩膜图像子区域和远离该虹膜图像区域的第二巩膜图像子区域，该第一巩膜图像子区域包括:巩膜图像和该隐形眼镜上的花纹图像，该花纹图像覆盖在所述巩膜图像上；其中，步骤102具体可以包括:
[0035]从该第一巩膜图像子区域的花纹图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息。
[0036]应当理解的是，本实施例方法不仅限于上述方法提取纹路特征信息，比如还可以从眼球图像中瞳孔图像区域的花纹图像提取纹路特征信息等等。
[0037]步骤103，根据该纹路特征信息查找出该花纹的类型。
[0038]具体地，终端根据该纹路特征信息查出该花纹的类型。由于目前隐形眼镜上的花纹类型有多种，比如放射状、星形、钻石形状等等；本实施例提取纹路特征信息是为了便于确定隐形眼镜花纹的类型，从而便于对眼球图像中花纹进行整体去除。
[0039]具体地，根据纹路特征信息查找出花纹类型的方式有多种，比如预先存储各种类型花纹的纹路特征信息，然后将提取的纹路特征信息与存储的纹路特征信息进行匹配，若成功，则查找出与该纹路特征信息匹配成功的预先存储的纹路特征对应的花纹类型；也即本步骤可以具体包括:
[0040]将该纹路特征信息与预先存储的纹路特征信息进行匹配；
[0041]若匹配成功，则查找与该纹路特征信息匹配成功的纹路特征信息对应的花纹类型。
[0042]比如将提取的纹路特征a分别与数据库中纹路特征1、纹路特征2，......纹路特征
η —一匹配，若与纹路特征I匹配成功，则查找出纹路特征I所属或者对应的花纹的类型。
[0043]步骤104，根据该花纹的类型对该第一眼球图像中隐形眼镜的花纹进行去除处理，以得到第二眼球图像。
[0044]具体地，终端根据隐形眼镜花纹的类型将第一眼球图像中属于隐形眼镜的花纹去除，比如将虹膜图像区域中属于隐形眼镜的花纹进行去除等。
[0045]本实施例方法在获取花纹的类型之后，便知晓眼球图像中哪些花纹属于该隐形眼镜的花纹，然后，对眼球图像中隐形眼镜的花纹进行整体去除，比如对覆盖在虹膜图像上的花纹图像进行整体去除等等。
[0046]步骤105，从该第二眼球图像中提取虹膜特征信息。
[0047]具体地，终端从该第二眼球图像中提取虹膜特征信息，比如从第二眼球图像的虹膜图像区域提取虹膜特征信息，特征提取算法可以应用现有的算法。
[0048]由上可知，本实施例采用获取用户的第一眼球图像，然后，从该第一眼球图像中提取隐形眼镜上花纹的纹路特征信息，