Способ, система и устройство для биометрического распознавания радужной оболочки глаза

Способ, система и устройство для биометрического распознавания радужной оболочки глаза

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Уровень техники

[0001] 1. Область техники, к которой относится изобретение

[0002] Настоящее изобретение, в общем, относится к способу, системе и устройству для биометрического распознавания радужной оболочки глаза (радужки, или просто радужной оболочки), а более конкретно, к способу, системе и устройству для распознавания радужной оболочки глаза посредством использования алгоритма распознавания радужной оболочки глаза с многостадийными промежуточными проверками для различных критериев качества.

2. Описание предшествующего уровня техники

[0003] Электронное устройство может сохранять информацию, связанную с конфиденциальностью, такую как информация местоположения пользователей, заметки, финансовые транзакции и т.д., а также данные, такие как контакты, предыстория вызовов, сообщения и т.д. Чтобы защищать эту информацию, связанную с конфиденциальностью, электронное устройство может содержать различные функции обеспечения безопасности. В частности, широко используется способ для поддержания безопасности электронного устройства посредством использования биометрической информации пользователя. Этот способ для поддержания безопасности электронного устройства посредством использования биометрической информации может включать в себя распознавание отпечатков пальцев, распознавание лиц, распознавание радужной оболочки глаза и т.д.

[0004] В частности, распознавание радужной оболочки глаза представляет собой технологию идентификации для целей безопасности, которая использует характеристики радужной оболочки глаза, которые у людей различаются. Помимо этого, распознавание радужной оболочки глаза может быть выполнено посредством использования камеры без прямого физического контакта. Обычный процесс распознавания радужной оболочки глаза, который может считаться традиционным, представлен на схеме на фиг. 1; этапы, представленные на этой иллюстрации, в основном являются одинаковыми для различных реализаций процессов распознавания радужной оболочки глаза. Эти этапы следующие:

S100 - получение изображения;

S101 - обнаружение глаза в изображении с тем, чтобы получать изображение глаза;

S102 - сегментация радужной оболочки глаза для глаза;

S103 - нормализация изображения радужной оболочки глаза и создание маски;

S104 - извлечение признаков нормализованного изображения радужной оболочки глаза и

S105 - кодирование нормализованного изображения радужной оболочки глаза и маски.

Кодированное изображение радужной оболочки глаза (т.е. код радужной оболочки глаза) может сравниваться с опорным изображением (для идентификации или аутентификации личности).

[0005] Тем не менее, использование технологии распознавания радужной оболочки глаза в мобильных устройствах связано с рядом проблем и трудностей, таких как изменяющиеся условия окружающей среды (например, в помещениях/вне помещений, солнечная/пасмурная погода, ношение очков/контактных линз), трудности взаимодействия с пользователем и ограничения производительности (CPU, RAM, разрешение камеры и т.д.). Они могут вызывать ухудшение качества изображения радужной оболочки глаза, задержки при работе, увеличение времени распознавания и увеличение времени обработки. В качестве примера, качество изображения радужной оболочки глаза может быть значительно ухудшено вследствие недостаточного освещения радужной оболочки глаза, отражений от очков, сильного затемнения век, острого угла направления взгляда, сильных отклонений зрачка и переэкспозиции и т.д. В итоге этот факт приводит к ошибкам распознавания, избыточному потреблению мощности и большему неудобству пользователя. Один из подходов, который повышает точность процедуры сопоставления радужной оболочки глаза и уменьшает ресурсоемкие вычисления, представляет собой автоматический выбор наиболее пригодных изображений из последовательности полученных изображений.

[0006] Заявка на патент (США), опубликованная как US2015071503 A1 (от имени Delta ID, опубликована 03.12.2015) и озаглавленная "APPARATUSES AND METHODS FOR IRIS BASED BIOMETRIC RECOGNITION", предлагает автоматический выбор изображения из последовательности полученных изображений. Цель состоит в том, чтобы повысить точность процедуры сопоставления радужной оболочки глаза, сокращая число ложноположительных результатов. В этом решении различные критерии используются для того, чтобы выбирать изображения с лучшей "способностью к совпадению", другие изображения отбрасываются. В остальном процесс, описанный в данной заявке, аналогичен традиционному процессу, проиллюстрированному на фиг. 1. Недостаток этого решения состоит в том, что изображения отбрасываются после ресурсоемкой операции сегментации радужной оболочки глаза. Таким образом, операция сегментации может тратить впустую ресурсы ввиду избыточной обработки непригодного изображения. Это может повышать вычислительную сложность, потребление мощности и снижать точность сопоставления радужной оболочки глаза. Эти недостатки дополнительно усугубляются тем, что решение просто отбрасывает изображения, которые не удовлетворяют предложенным критериям, но не собирает набор наиболее пригодных изображений из тех изображений, которые удовлетворяют критериям. Таким образом, на последующие стадии обработки передаются все удовлетворительные изображения, а не "наилучшие" из них. Другими словами, это решение предшествующего уровня техники тратит больше вычислительных ресурсов, поскольку оно не пытается отделять "хорошие" изображения на начальных стадиях. Это может как ухудшать точность распознавания, так и увеличивать частоту ошибок по FTA (FTA представляет собой счетчик безуспешных попыток идентификации пользователя, которые обусловлены недостаточным качеством изображения радужной оболочки глаза).

[0007] Аналогом настоящего изобретения является решение из патента (США) US 8280119 (от имени Honeywell International Inc., опубликован 10.02.2012), который озаглавлен "IRIS RECOGNITION SYSTEM USING QUALITY METRICS". Это решение предлагает автоматический выбор изображения из последовательности полученных изображений, выполнение нескольких предварительных проверок качества изображения перед ресурсоемкой операцией сегментации радужной оболочки глаза. В частности, решение проверяет позицию глаза, обнаруживает зрачок и оценивает параметры зрачка перед операцией сегментации. Недостаток состоит в том, что некоторые проверки критериев качества изображения выполняются после ресурсоемких операций. В частности, это решение проверяет глаз на предмет затемнения только после ресурсоемкой операции сегментации радужной оболочки глаза. Таким образом, операция сегментации может тратить впустую ресурсы ввиду избыточной обработки затемненного изображения глаза. Это может повышать вычислительную сложность, потребление мощности и снижать точность сопоставления радужной оболочки глаза. Эти недостатки дополнительно усугубляются тем, что в решении используется только отбрасывание неудовлетворительных изображений, отсутствует выбор и сбор наилучших изображений из удовлетворительных изображений. Другими словами, это решение предшествующего уровня техники тратит больше вычислительных ресурсов, поскольку оно не пытается отделять "хорошие" изображения на начальных стадиях. Это может как ухудшать точность распознавания, так и увеличивать частоту ошибок по FTA (FTA представляет собой счетчик безуспешных попыток идентификации пользователя, которые обусловлены недостаточным качеством изображения радужной оболочки глаза). В завершение, упомянутый способ не предоставляет обратную связь с аппаратными средствами или пользователем.

[0008] Настоящее изобретение осуществлено для того, чтобы разрешать, по меньшей мере, проблемы и/или недостатки, описанные выше, и предоставлять, по меньшей мере, преимущества, описанные ниже.

Сущность изобретения

[0009] С учетом вышеизложенного, в предшествующем уровне техники имеется потребность в способе, системе и устройстве для биометрического распознавания радужной оболочки глаза, которые избегают обработку ненадлежащих изображений посредством оценки правильности изображений по различным критериям на всех стадиях потока обработки и работают при любых типичных условиях окружающей среды. Благодаря такому подходу с многостадийными промежуточными проверками качества объем избыточной обработки уменьшается, приводя к снижению потребления мощности и вычислительной сложности (вследствие уменьшения избыточной обработки и значительного роста скорости распознавания). Кроме того, эти промежуточные проверки позволяют сократить число безуспешных попыток идентификации пользователя, которые обусловлены недостаточным качеством изображения радужной оболочки глаза, поскольку все изображения недостаточного качества отклоняются во время проверок до самой идентификации. В некоторых аспектах настоящего изобретения точность идентификации может дополнительно повышаться за счет выполнения идентификации на основе пула из n изображений высшего качества, собранных посредством дополнительного отбора (с помощью сравнения их критериев качества) из удовлетворительных изображений, прошедших предыдущие проверки. Дополнительно, заявленное изобретение обеспечивает удобство и простоту процедуры взаимодействия для пользователя и дополнительно повышает точность распознавания посредством предоставления пользователю обратной связи в отношении того, как перемещать устройство для биометрического распознавания радужной оболочки глаза, либо в отношении того, как перемещать часть тела пользователя с тем, чтобы надлежащим образом захватывать изображение. В завершение, некоторые аспекты настоящего изобретения дают возможность повышать точность распознавания посредством автоматического регулирования различных параметров на основе обратной связи, обеспечиваемой промежуточными проверками качества в аппаратные компоненты устройства, включающие в себя, но без ограничения, камеру, средство освещения. Все вышеизложенное дает возможность получать в реальном времени более надежные данные, чтобы избегать временных затрат на обработку ненадлежащих изображений, повышать устойчивость распознавания радужной оболочки глаза и обеспечивать более эффективную управляемую процедуру захвата изображений.

[0010] Соответственно, аспект настоящего изобретения предоставляет способ распознавания пользователя посредством радужной оболочки глаза, при этом способ содержит: получение последовательности изображений; получение изображений глаза из последовательности; сбор набора из n изображений глаза посредством следующего: отбрасывание ненадлежащих изображений глаза; определение значения качества изображения глаза для каждого из изображений глаза, оставшихся после отбрасывания; и компоновку набора из n изображений глаза посредством замены одного или более изображений глаза, имеющих более низкое значение качества изображения глаза, на одно или более изображений глаза, имеющих более высокое значение качества изображения глаза; выполнение следующих этапов для каждого изображения глаза в собранном наборе из n изображений глаза: получение изображения радужной оболочки глаза из каждого изображения глаза в собранном наборе из n изображений глаза; нормализация изображения радужной оболочки глаза, создание маски для нормализованного изображения радужной оболочки глаза и применение маски к нормализованному изображению радужной оболочки глаза; выполнение извлечения признаков для маскированного нормализованного изображения радужной оболочки глаза; кодирование маскированного нормализованного изображения радужной оболочки глаза с целью получения кода радужной оболочки глаза и сопоставление кода радужной оболочки глаза с эталонным кодом радужной оболочки глаза, предварительно сохраненным пользователем.

[0011] Соответственно, другой аспект настоящего изобретения предоставляет пользовательское устройство, способное идентифицировать пользователя посредством способа согласно приведенному выше аспекту.

[0012] Соответственно, другой аспект настоящего изобретения предоставляет машиночитаемый носитель, хранящий выполняемые инструкции, которые при выполнении посредством компьютера инструктируют компьютер осуществлять способ вышеописанного аспекта.

[0013] Соответственно, другой аспект настоящего изобретения предоставляет способ идентификации пользователя посредством радужной оболочки глаза, при этом способ содержит: получение последовательности изображений; получение последовательности изображений с тем, чтобы получать изображения глаза; нахождение зрачка посредством проверки одного или более видов блика в каждом из изображений глаза на предмет того, что он представляет собой блик от зрачка; сегментацию каждого из изображений глаза на основе найденного зрачка, чтобы получить изображение радужной оболочки глаза; нормализацию изображения радужной оболочки глаза, создание маски для нормализованного изображения радужной оболочки глаза и применение маски к нормализованному изображению радужной оболочки глаза; выполнение извлечения признаков для нормализованного изображения радужной оболочки глаза; кодирование нормализованного изображения радужной оболочки глаза, чтобы получить код радужной оболочки глаза; и сопоставление кода радужной оболочки глаза с эталонным кодом радужной оболочки глаза, предварительно сохраненным пользователем, при этом, если зрачок не найден на этапе определения местонахождения, способ дополнительно содержит этап отправки сигнала обратной связи на использование инфракрасной (IR) подсветки на этапе получения последовательности изображений.

Краткое описание чертежей

[0014] Вышеуказанные и другие аспекты, признаки и преимущества настоящего изобретения станут более понятными из нижеприведенного подробного описания, рассматриваемого вместе с прилагаемыми чертежами, на которых:

[0015] Фиг. 1 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей традиционный способ подготовки изображения радужной оболочки глаза для процесса сопоставления радужной оболочки глаза.

[0016] Фиг. 2 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей предложенный способ подготовки изображения радужной оболочки глаза для процесса сопоставления радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления изобретения.

[0017] Фиг. 3 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S201 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) обнаружения глаза в изображении последовательности согласно варианту осуществления изобретения.

[0018] Фиг. 4 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S202 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) обнаружения блика зрачка согласно варианту осуществления изобретения.

[0019] Фиг. 5 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S203 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) обнаружения зрачка согласно варианту осуществления изобретения.

[0020] Фиг. 6 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S204 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) оценки открытия век и искажающего блика согласно варианту осуществления изобретения.

[0021] Фиг. 7 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S205 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) оценки качества глаза согласно варианту осуществления изобретения.

[0022] Фиг. 8 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S206 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) сбора набора из n изображений глаза из полученной последовательности изображений посредством замены худших изображений на лучшие изображения согласно варианту осуществления изобретения;

[0023] Фиг. 9 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S207 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) сегментации радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления изобретения.

[0024] Фиг. 10 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S208 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) проверки качества изображения радужной оболочки глаза перед нормализацией изображения радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления изобретения.

[0025] Фиг. 11 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S209 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) проверки качества изображения радужной оболочки глаза после нормализации изображения радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления изобретения.

[0026] Фиг. 12A иллюстрирует схему операции нормализации.

[0027] Фиг. 12B иллюстрирует пример изображения радужной оболочки глаза и соответствующего нормализованного изображения радужной оболочки глаза.

[0028] Фиг. 13 иллюстрирует примеры участков глаза, которые могут распознаваться с помощью различных многоугольников.

[0029] Фиг. 14 иллюстрирует пример предписанной центральной области с распознанным участком, расположенным частично за пределами предписанной центральной области.

[0030] Фиг. 15 иллюстрирует разности контрастности между бликом и зрачком, радужной оболочкой глаза, склерой.

[0031] Фиг. 16 иллюстрирует пользовательское устройство 1600, допускающее сопоставление радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления настоящей заявки.

[0032] Фиг. 17 иллюстрирует схему, примерно показывающую предварительную оценку радиуса зрачка.

[0033] Фиг. 18 иллюстрирует схему, примерно показывающую поиск границы между зрачком и радужной оболочкой глаза в ранее ограниченном участке.

[0034] Фиг. 19 иллюстрирует схему, примерно показывающую уточнение радиуса зрачка.

[0035] Фиг. 20 иллюстрирует область, используемую для вычисления контрастности между зрачком и радужной оболочкой глаза.

[0036] Фиг. 21 иллюстрирует кодирование нормализованного изображения радужной оболочки глаза для конкретного случая, в котором два бита созданы для каждого элемента нормализованного изображения.

[0037] Фиг. 22 иллюстрирует схему, примерно показывающую вычисление расстояния открытия век.

[0038] Фиг. 23 иллюстрирует отношение между усредненным статистическим радиусом радужной оболочки глаза, фокусным расстоянием, проекцией радиуса радужной оболочки глаза и расстоянием (между радужной оболочкой глаза и камерой), которое должно быть найдено.

[0039] Фиг. 24 иллюстрирует пример оцененного искажающего блика.

[0040] Фиг. 25 (a, b, c) иллюстрирует подробности этапа S207.2 нахождения границы между радужной оболочкой глаза и склерой в изображении глаза.

[0041] Фиг. 26 (a, b, c) иллюстрирует подробности этапа S207.3 оценки центра (ICenter) и радиуса (R) радужной оболочки глаза.

[0042] Фиг. 27 (a, b, c) иллюстрирует различные фазы расширения зрачка.

[0043] Фиг. 28 иллюстрирует пример сегментации радужной оболочки глаза.

[0044] Фиг. 29 иллюстрирует пример применения базовой маски к нормализованному изображению радужной оболочки глаза.

[0045] Фиг. 30 иллюстрирует результат операции извлечения признаков, выполняемой для нормализованного изображения радужной оболочки глаза.

[0046] Фиг. 31 иллюстрирует фрагмент кодированного изображения радужной оболочки глаза (кода радужной оболочки глаза), базовую маску и результат их комбинации для получения кода радужной оболочки глаза для процедуры сопоставления радужной оболочки глаза.

[0047] В нижеприведенном описании, если не описано иное, идентичные ссылки с номерами используются для идентичных элементов, когда они иллюстрируются в различных чертежах, и их перекрывающееся описание опускается.

Подробное описание вариантов осуществления настоящего изобретения

[0048] Нижеприведенное описание со ссылкой на прилагаемые чертежи предоставляется для помощи в полном понимании различных вариантов осуществления раскрытия, заданного посредством формулы изобретения и ее эквивалентов. Оно включает в себя различные сведения, облегчающие понимание, но они должны рассматриваться просто как иллюстративные. Соответственно, специалисты в данной области техники должны понимать, что различные изменения и модификации различных вариантов осуществления, описанных в данном документе, могут осуществляться без отступления от объема настоящего раскрытия. Помимо этого, описания хорошо известных функций и конструкций могут быть опущены для ясности и краткости.

[0049] Термины и слова, используемые в нижеприведенном описании и в формуле изобретения, не ограничены библиографическими значениями, а используются авторами изобретения просто для того, чтобы обеспечивать четкое и согласованное понимание настоящего раскрытия. Соответственно, специалистам в данной области техники должно быть очевидным, что нижеприведенное описание различных вариантов осуществления настоящего раскрытия предоставляется только в целях иллюстрации.

[0050] Следует понимать, что формы единственного числа включают в себя несколько объектов ссылки, если контекст явно не предписывает иное. Таким образом, например, ссылка на "участок глаза" включает в себя ссылку на один или более таких участков.

[0051] Следует понимать, что, хотя термины "первый", "второй" и т.д. могут использоваться в данном документе в отношении элементов настоящего раскрытия, такие элементы не должны истолковываться как ограниченные посредством этих терминов. Термины используются только для того, чтобы отличать один элемент от других элементов.

[0052] Следует дополнительно понимать, что термины "содержит", "содержащий", "включает в себя" и/или "включающий в себя" при использовании в данном документе задают наличие изложенных признаков, целых чисел, операций, элементов или компонентов, однако не препятствуют наличию или добавлению одного или более других признаков, целых чисел, операций, элементов, компонентов или их групп.

[0053] В различных вариантах осуществления настоящего раскрытия "модуль" или "блок" может выполнять, по меньшей мере, одну функцию или операцию и может реализовываться с помощью аппаратных средств, программного обеспечения или комбинации вышеозначенного. "Множество модулей" или "множество блоков" могут реализовываться, по меньшей мере, с помощью одного процессора (не показан) через его интеграцию, по меньшей мере, с одним модулем, отличным от "модуля" или "блока", который должен реализовываться с помощью специальных аппаратных средств.

[0054] В дальнейшем в этом документе подробнее описываются различные варианты осуществления настоящего раскрытия со ссылкой на прилагаемые чертежи.

[0055] Фиг. 1 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей традиционный способ подготовки изображения радужной оболочки глаза для процесса сопоставления радужной оболочки глаза. Способ содержит следующие этапы:

S100 - получение изображения;

S101 - обнаружение глаза в изображении с тем, чтобы получать изображение глаза;

S102 - сегментация радужной оболочки глаза;

S103 - нормализация изображения радужной оболочки глаза и создание маски;

S104 - извлечение признаков нормализованного изображения радужной оболочки глаза и

S105 - кодирование изображения радужной оболочки глаза и маски.

[0056] В конце вышеуказанного традиционного способа код радужной оболочки глаза и маска в битовой форме могут передаваться в процесс сопоставления радужной оболочки глаза для сопоставления радужной оболочки глаза с применяемой маской в битовой форме с эталонным кодом радужной оболочки глаза, предварительно сохраненным легальным пользователем устройства. Формирование этого эталонного кода радужной оболочки глаза может выполняться тем же описанным способом.

[0057] Фиг. 2 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей предложенный способ подготовки изображения радужной оболочки глаза для процесса сопоставления радужной оболочки глаза согласно варианту осуществления изобретения. Способ содержит следующие этапы:

S200 - получение последовательности изображений;

S201 - обнаружение глаза в последовательности изображений с тем, чтобы получать изображение глаза;

S202 - обнаружение блика зрачка;

S203 - обнаружение зрачка;

S204 - оценка открытия век и искажающего блика;

S205 - оценка качества глаза;

S206 - сбор набора из n изображений глаза из полученной последовательности изображений посредством замены худших изображений на лучшие изображения;

S207 - сегментация радужной оболочки глаза;

S208 - проверка качества изображения радужной оболочки глаза перед нормализацией;

S209 - проверка качества нормализованного изображения радужной оболочки глаза;

S210 - извлечение признаков нормализованного изображения радужной оболочки глаза и

S211 - кодирование изображения радужной оболочки глаза и маски.

[0058] На этапе S200 последовательность изображений получается посредством камеры, включенной в пользовательское устройство. Альтернативно, на этом этапе может получаться изображение, кадр или видеопоследовательность. Следует понимать, что последовательность изображений или видеопоследовательность не ограничена некоторым конкретным размером. Пользовательское устройство, согласно различным вариантам осуществления изобретения, может включать в себя, по меньшей мере, одно из смартфона, планшетного персонального компьютера (PC), мобильного телефона, видеотелефона, устройства для чтения электронных книг, настольного PC, переносного PC, нетбука, персонального цифрового устройства (PDA), портативного мультимедийного проигрывателя (PMP), MP3-проигрывателя, мобильного медицинского устройства, камеры или носимого устройства (например, шлема-дисплея (HMD), такого как электронные очки, электронная одежда, электронный браслет, электронное ожерелье, электронные аксессуары, электронная татуировка или интеллектуальные часы). Камера, согласно различным вариантам осуществления изобретения, может включать в себя внутреннюю камеру, внешнюю камеру, фронтальную камеру, камеру с инфракрасной (IR) подсветкой, IR-камеру и т.д. либо комбинацию вышеозначенного.

[0059] Затем каждый из этапов S201-S205 выполняет обработку каждого из изображений из полученной последовательности изображений (и работает в основном с изображениями глаза вместо полных изображений) на первой стадии способа, чтобы отбрасывать изображения ненадлежащего качества и собирать набор из n изображений глаза наилучшего качества из всех изображений надлежащего качества посредством замены худших изображений на лучшие, где n является предписанным числом изображений глаза, которые должны собираться на этапе S206 до того, как способ переходит ко второй стадии способа, содержащей этапы S207-S209, выполняющие последующую обработку только для собранного набора из n изображений глаза. Как правило, n должно быть меньше числа изображений в полученной последовательности, так что можно выбрать n изображений глаза наилучшего качества из всей последовательности. Каждый из этапов S201-S205 и S207-S209 содержит набор подэтапов для проверки качества или правильности изображений глаза на основе различных критериев, при этом этапы S207-S209 со всеми соответствующими подэтапами выполняются только для набора из n изображений глаза, собранных на этапе S206 (т.е. для набора из n изображений глаза, собранных в качестве наилучших из изображений, успешно прошедших все проверки на этапах S201-S205 и на соответствующих подэтапах). Если проверка на этапах S201-S205 или на соответствующих подэтапах завершается неудачно, способ возвращается к этапу S200, на котором получается следующее изображение последовательности, и этапы S201-S205 выполняются для этого следующего изображения и т.д. до конца полученной последовательности. В варианте осуществления настоящего изобретения, если число изображений, собранных на этапе S206, не достигает предписанного числа n и каждое изображение полученной последовательности обработано, способ выполнен с возможностью возврата к этапу S200, чтобы получать следующую последовательность изображений, чтобы продолжать работу до тех пор, пока предписанное число n не будет достигнуто. Альтернативно, все изображения, которые получены (даже если n не достигнуто), отправляются на вторую стадию способа. В альтернативном варианте осуществления этапы S205 и S206 могут комбинироваться в один этап.

[0060] Затем, после сбора требуемого числа n изображений глаза, выбранных в качестве наилучших изображений, эти n изображений глаза вводятся на вторую стадию способа, содержащего этапы S207-S209 с соответствующими подэтапами. Все этапы S201-S209, их соответствующие подэтапы, проверки и критерии, предусмотренные на подэтапах, подробно описываются ниже со ссылкой на фиг. 3-11. Этот двухстадийный подход в варианте осуществления настоящего изобретения экономит ресурсы, необходимые для обработки изображений глаза, поскольку этапы S207-S209 выполняются только для набора из n изображений глаза, собранных на этапе S206, в качестве наилучших из неотброшенных изображений полученной последовательности, посредством замены худших изображений на лучшие, а не для каждого неотброшенного изображения, как в решениях предшествующего уровня техники. Таким образом, этот подход уменьшает ошибки распознавания радужной оболочки глаза (т.е. повышает точность распознавания радужной оболочки глаза), снижает потребление мощности и вычислительную сложность и улучшает впечатление от использования. Кроме того, важно отметить, что предложенный способ работает с полученным полным изображением только на этапе S201. Все следующие этапы выполняются только для изображения глаза, представляющего собой часть целого изображения. Вследствие этого предложенный способ дополнительно уменьшает потребление памяти запоминающего устройства, что является важным, когда способ реализуется по прямому назначению на мобильном устройстве. В то же время, в варианте осуществления настоящего изобретения, если какая-либо проверка на этапах S201-S205, S207-S209 и на соответствующем подэтапе завершается неудачно, способ дополнительно выполнен с возможностью отправлять обратную связь в соответствующий аппаратный компонент и/или отображать инструкцию для пользователя. Обратная связь может содержать всю необходимую информацию, позволяющую соответствующему аппаратному компоненту регулировать параметр, чтобы повысить качество следующего изображения автоматически. Инструкция для пользователя может содержать всю необходимую информацию, позволяющую пользователю улучшать качество следующего изображения путем выполнения некоторых инструктируемых действий.

[0061] На этапах S207-S208 в изображении сегментируют радужную оболочку глаза, обнаруживают затеняющие объекты (ресницы) и соответствующую маску создают для рабочей зоны радужной оболочки глаза, разрешенной для дальнейшего сопоставления. На этапе S209 выполняется нормализация изображений радужной оболочки глаза (преобразование пикселов из полярных координат в линейные координаты таким образом, что изображение радужной оболочки глаза преобразуется в прямоугольную матрицу изображения).

[0062] На этапе S210 извлекаются признаки нормализованного изображения радужной оболочки глаза.

[0063] На этапе S211 кодируются нормализованное изображение радужной оболочки глаза с извлеченными признаками и маска для того, чтобы получать код радужной оболочки глаза и маску в битовой форме.

[0064] В конце вышеуказанного предложенного способа код радужной оболочки глаза и маска в битовой форме могут передаваться в процесс сопоставления радужной оболочки глаза. Процесс сопоставления (сравнения) радужной оболочки глаза сопоставляет код радужной оболочки глаза с эталонным кодом радужной оболочки глаза, предварительно сохраненным легальным пользователем устройства, с учетом соответствующей битовой маски. Фрагмент кодированного изображения радужной оболочки глаза (код радужной оболочки глаза), базовая маска и результат их объединения для получения кода радужной оболочки глаза для процедуры сопоставления радужной оболочки глаза проиллюстрированы на фиг. 31. Формирование эталонного кода радужной оболочки глаза может выполняться, по меньшей мере, с помощью некоторых этапов вышеописанного способа согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

[0065] Таким образом, вышеописанный способ согласно варианту осуществления настоящей заявки снижает потребление мощности и вычислительную сложность и повышает точность сопоставления радужной оболочки глаза вследствие оценки качества или правильности изображений глаза по различным критериям и выбора только надлежащих изображений радужной оболочки глаза для последующей обработки (т.е. нет необходимости тратить время и ресурсы на обработку ненадлежащего изображения на второй стадии).

[0066] Фиг. 3 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности этапа S201 (из способа, проиллюстрированного на фиг. 2) обнаружения глаза в изображении согласно варианту осуществления изобретения.

Этот этап может автоматически оценивать участок глаза в изображении и выполнять следующие три подэтапа:

S201.1 - обнаружение местоположения участка глаза и проверка того, расположен или нет участок в предписанной центральной области изображения;

S201.2 - оценка средней яркости участка и

S201.3 - оценка контрастности участка.

[0067] На подэтапе S201.1 обнаруживается местоположение участка глаза и выполняется проверка того, расположен ли участок в предписанной центральной области изображения. В варианте осуществления настоящего изобретения этот этап автоматически распознает участок глаза (возможно употребление термина "изображения глаза") с окружающими объектами. Это распознавание может быть основано на любом виде алгоритма классификации, который обучен для классификации (распознавания) элементов человеческого лица (носа, подбородка, глаз), например: a) прямое использование шаблонов элементов лица (с варьированием их масштаба и позиции), b) вейвлеты Хаара (конкретные шаблоны для обнаружения участков), c) сверточные нейронные сети, d) вычислительные алгоритмы для классификации с параметрами, предварительно обученными на экспериментальных данных. Распознанный участок ограничивается многоугольником (например, прямоугольником). Фиг. 13 иллюстрирует примеры участков глаза, которые ограничены с помощью различных многоугольников. Прямоугольный участок может описываться, например, посредством двух противостоящих по диагонали вершин или, в общем, посредством, по меньшей мере, двух вершин. Если распознанный участок расположен, по меньшей мере, частично за пределами предписанной центральной области, ситуация считается безуспешной, поскольку периферийная область изображения может быть подвержена оптическим искажениям. Пример предписанной центральной области с распознанным участком, расположенным частично за пределами предписанной центральной области, проиллюстрирован на фиг. 14. Центральная область предписывается в виде ограничивающей фигуры, например прямоугольника, который может описываться посредством, по меньшей мере, двух вершин. Распознанный участок может вырезаться из изображения для последующей обработки. Для выполнения проверки способ выполнен с возможностью сравнения, по меньшей мере, двух вершин распознанного участка с, по меньшей мере, двумя соответствующими вершинами предписанной центральной области. Каждая из вершин может описываться посредством координат. Таким образом, этот подэтап может проверять, лежат ли координаты, по меньшей мере, двух вершин распознанного участка в интервале, заданном посредством координат предписанной центральной области. Если координаты, по меньшей мере, одной из вершин распознанного участка (представленного, например, прямоугольником) лежат за пределами интервала, заданного координатами предписанной центральной области, этот подэтап может завершаться и инициировать обратную связь с пользователем и/или с соответствующим аппаратным компонентом пользовательского устройства, поскольку участок интереса (т.е. участок глаза) может быть расположен за пределами предписанной централь