基于虹膜特征识别移动支付技术探究

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1、基于虹膜特征识别移动支付技术探究摘要：移动支付具有支付便捷、交易效率快速、交易方式灵活等特点，在金融互联网不断快速发展的时代中，成为支付方式发展的必然趋势。现有的基于口令认证的支付认证方式，存在着密码易泄露，支付不安全的缺点，成为了移动支付发展的一个技术瓶颈。本文提出了一种基于虹膜特征识别技术的移动支付系统，可以在很大的程度上提高支付的安全性，加快系统的响应时间。关键词：移动支付；虹膜特征识别；两步法认证识中图分类号：TN929.5文献标识码：A文章编号：1001-828X(2014)01-0-02一、基于虹膜特征识别移动支付

2、技术的研究背景在金融互联网不断迅速发展的今天，移动支付由于具有支付便捷、交易效率快速、交易方式灵活等特点，成为支付方式发展的一种必然趋势，有着十分广阔的应用前景。但是现有的移动支付技术大多数是基于口令的认证方式，这种认证方式存在着秘密容易泄露，支付安全性低的特点，成为了移动支付技术的发展瓶颈。据研究数据表明，由于对支付安全性的担忧，用户对移动支付业务的使用率还处于较低水平[1]o本文创新的提出了一种基于虹膜特征识别的双步认证方式，能在有效的提升支付安全性的基础上，减少后台程序算法的开销，提高系统的响应时间。对于每个一人来说，虹

3、膜的结构都是各不相同的，并且这种独特的虹膜结构在人的一生中几乎不发生变化。虹膜特征识别具有唯一性，稳定性，可采集性，非侵犯性（非接触性，让被识别人，在没有接触的情况下提取虹膜图像，对人没有侵犯）等诸多优点。特别是虹膜识别相比于其他生物特征比如指纹识别、人脸识别，具有很高的防伪性，用手术的方法改变虹膜的纹理，也是很困难的。由于移动支付对安全性要求比较高，所以我们选择用基于虹膜的特征识别技术。二、基于虹膜特征识别移动支付技术的技术实现本文创新的提出了一种将交易流程分为本地图像预处理和远程特征识别的两步法认证识别方式，这样不仅能有效

4、地提升支付的安全性，还能减少后台系统算法的开销，提高系统的响应时间。首先我们通过移动设备的摄像头获取用户的虹膜图像，然后在移动设备对所采集到的虹膜图像进行图像的预处理工作，提取有效的虹膜特征区域，并及时的在本地对所采集的图像质量进行预评估，如果所采集的图像质量不符合标准，则提示用户重新采集虹膜图像。将图像的预处理工作放在移动设备端的好处是，可以充分利用移动设备的硬件资源，减少将图像预处理步骤放到远程终端的开销、减少系统的响应时间，经过预处理后较小的图片也可以提高流量的利用率。而且在采集图像不符合标准的情况下，能及时提醒用户重新

5、采集图像。经本地移动设备采集预处理过后的图像，通过网络传的后台终端设备。后来终端设备在数据库中获取该用户注册的虹膜特征信息，并将由移动设备端传送过来的虹膜图像，加工处理后得到的虹膜特征信息，进行比对。并将比对结果返回到移动客户端。这样做的好处是将特征点的提取和匹配的步骤放到后端终端设备，在很小算法开销的情况，可以有效的提高系统的安全性。图1技术实现流程图三、移动设备虹膜图像预处理技术的实现通过移动设备图像采集得到的眼部图像有一定的灰度分布特点，一般而言瞳孔灰度要小于虹膜灰度，虹膜灰度要小于巩膜灰度，在图像中灰度最小的区域就是瞳

6、孔所在区域，本文利用眼睛内组织的灰度级分布不同快速的定位出虹膜的内外边缘［2］。一般要精确得到图像的灰度分布密度函数在技术上实现的算法比较复杂，所以在实际中用我们可以用直方图来代替灰度分布密度函数。灰度的直方图是一个离散函数，它是表示虹膜图像每个灰度级与该灰度级出现频率的对应关系的函数［3］。设虹膜图像的像素总数为N,有L个灰度级，具有第个灰度级的灰度的像素共有N个。则第k个灰度级出现的概率为：从虹膜图像的灰度直方图可以看出，瞳孔的灰度远小于眼睛其它部分的灰度值，并且瞳孔区近似灰度值的像素点分布集中。我们在预处理算法中，可以有

7、效的利用瞳孔的这一特征，可以采用二值化的方法分离出瞳孔。在预处理中采用二值化的方法分割虹膜的图像，分割点阀值大小的选择是很十分重要的，如果阀值选取过低，则将会把部分瞳孔图像划分到了背景的范畴，使得瞳孔边缘点定位的准确率下降，这样提取的虹膜图像特征点数量也会大大的减少；如果阀值取得过高，则图像中瞳孔边缘也会划分到提取的部分，从而搜索不到有效的瞳孔边缘，这样就会把一些无关的消息传送到后台数据进行匹配。所以二值化方法的关键点就是阀值的选择，二值化的公式为：T为设定的阀值通过对虹膜灰度分布特征具体情况的分析，本文采用双峰法来确定阀值。

8、双峰法属于全局阀值分割法的一种，其间阀值的选取是以灰度直方图为处理对象的［4］。可以近似认为虹膜图像的灰度分布曲线类似由两个正态分布函数和叠加而成，图像直方图会出现两个分离的峰值。需要分离的虹膜图像，瞳孔的灰度分布类似于正态分布函数，虹膜的灰度分布类似于正态分布函数，两个函数