Vor nicht allzu langer Zeit wurde ein neues Flaggschiff vorgestellt Samsung Galaxy Hinweis 7. Eine seiner Hauptfunktionen war die Möglichkeit, das Gerät mithilfe des Iris-Scans zu entsperren.

Wie sieht das allgemeine Schema des Iris-Scannens aus?

Die Iris unserer Augen hat, wie ein Fingerabdruck, ihr eigenes, einzigartiges Muster. Daher ist es ein praktisches Mittel zur Authentifizierung. Biometrische Zivilpässe zeichnen, wenn Sie sich erinnern, genau diese Informationen auf, denn im Gegensatz zu einem Fingerabdruck ist es noch nicht möglich, eine Iris zu fälschen. Darüber hinaus ändert es sich im Laufe der Zeit nicht.

Der Scanner macht jedoch nicht nur ein Foto Ihres Auges und vergleicht es dann mit dem Original. In der Praxis beginnt das Verfahren mit einem gerichteten Nahspektrum-Infrarotstrahl. Dieses Licht eignet sich wesentlich besser zur Identifizierung als Tageslicht, da es für die Kamera einfacher ist, das durch IR-Licht beleuchtete Irismuster zu erfassen. Darüber hinaus kann ein solcher Scanner im Dunkeln arbeiten. In diesem Fall sogar Menschen mit schlechte Augensicht, da der IR-Strahl ungehindert durch transparente Gläser und Linsen geht. Nachdem das Irismuster fixiert ist, übersetzt der Algorithmus das Irismuster in Code, der mit der vorhandenen Datenbank verglichen wird.

Aufnahme eines Augenbildes – resultierendes Bild – Identifizierung der Iris und des Augenlids – Auswahl dieses Bereichs – Entfernung des Augenlids aus dem Bild – Normalisierung dieses Bereichs – Transkodierung – Vergleich mit der Datenbank

Was ist das Besondere am Samsung Galaxy Note 7 Scanner?

Der Scanner des neuen Phablets von Samsung funktioniert größtenteils nach dem oben beschriebenen Schema, das kuriose Detail ist, dass sich auf der Frontplatte des Galaxy Note 7 eine Kamera befindet, die sich ausschließlich mit der Iriserkennung befasst. Warum vordere Kamera Sie können diese Aufgabe nicht ausführen? Denn die Kamera muss empfindlich auf das IR-Spektrum reagieren. In normalen Kameras wird IR-Licht gefiltert, da es normale Fotos beeinträchtigt. Darüber hinaus verfügt die Lesekamera über einen engeren Blickwinkel, um das Auge des Benutzers, insbesondere aus der Ferne, besser sehen zu können.

Wie sicher ist es?

Einige Benutzer haben Bedenken geäußert, dass ein solcher Scanner im Samsung Galaxy Note 7 unsicher sein könnte, insbesondere, ob er dazu führen wird Häufige Verwendung zu irreversiblen Augenschäden führen. Solche Fragen sind durchaus berechtigt, denn zum Scannen sendet das Smartphone einen Lichtstrahl direkt in Ihr Auge, und da dieses Licht für den Menschen unsichtbar ist, versucht die Pupille nicht, sich davor zu schützen, sodass das Licht unbemerkt auf die Netzhaut trifft irgendwelche Hindernisse.

Tatsächlich können wir nicht zu 100 % sicher sein, dass die häufige Verwendung des Iris-Scanners des Samsung Galaxy Note 7 keine Auswirkungen auf unsere Augen hat. Wenn ein Optiker diesen Artikel gerade liest, würden wir gerne Ihre Expertenmeinung zu diesem Thema hören.

Das Unternehmen selbst weist die Nutzer darauf hin, dass man das Smartphone bei der Identifizierung nicht zu nah an die Augen halten muss, wenn man dieser Warnung folgt, sollte alles in Ordnung sein. Da Irismessungen jedoch nicht so häufig vorkommen, sind Massentests und Ergebnisse am Menschen noch nicht verfügbar. Wenn sie auftauchen, ist es möglicherweise zu spät, jemanden zu warnen, oder umgekehrt – es kommt die Bestätigung, dass die Funktion völlig sicher ist.

Ist das dasselbe wie ein Netzhautscanner?

Wenn Sie verwirrt sind, lassen Sie mich klarstellen, dass das Scannen der Iris und der Netzhaut ähnliche Prozesse sind, sich jedoch im Grundprinzip unterscheiden. Beim Scannen der Netzhaut liest der Algorithmus nicht das Netzhautmuster, sondern das Fundusbild. Aber für Lebensbedingungen Wesentlich einfacher ist die Verwendung eines Iris-Scanners, da das Gerät zum Ablesen der Netzhaut nah an das Auge gehalten werden muss. Im Falle eines Smartphones würde das sehr dumm aussehen.

Warum ist das notwendig?

Smartphones verfügen schon seit langem über Fingerabdruckleser. Sie sind schnell, zuverlässig, sicher und günstig genug, um sogar in chinesische Smartphones unter 200 US-Dollar eingebaut zu werden. Warum brauchen wir dann Iris-Scanner? Vor allem, weil sie um ein Vielfaches zuverlässiger und sicherer sind. Das Hauptargument ist, dass wir auf fast jeder Oberfläche, die wir berühren, Fingerabdrücke hinterlassen, was bedeutet, dass es viel einfacher ist, eine Kopie des Fingerabdrucks zu erhalten. Gleichzeitig sind nasse und schmutzige Finger für das Gerät oft nur schwer zu erkennen. Es ist äußerst schwierig, eine Kopie der Iris zu erhalten, und die Innenseite der Augen weist niemals Schmutzflecken auf, so dass es für den Besitzer unter allen Bedingungen viel einfacher ist, die Authentifizierung durchzuführen. Allerdings hat man sich in Filmen längst einen Weg ausgedacht, diesen Schutz zu umgehen:

Hat Technologie eine Zukunft?

Ich glaube, dass der Scanner des Samsung Galaxy Note 7 kein Hit werden wird. Ja, diese Technologie funktioniert und Sie können sie Ihren Freunden zeigen, aber für die meisten reicht die Verwendung eines Fingerabdruckscanners aus. Es ist jedoch möglich, dass das neue Produkt vor allem vom Unternehmenssegment geschätzt wird, das die Informationen auf seinem Smartphone besser schützen muss als andere. Für gewöhnliche Menschen Ich denke, es wäre zu faul, das Smartphone dabei auf eine bestimmte Entfernung zu bringen notwendige Maßnahmen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Samsung die Technologie nicht weiterentwickeln wird oder dass sie plötzlich nicht mehr durchstarten und sogar auf das iPhone migrieren wird. Dieses ernstzunehmende Spielzeug hat eine Chance.

Technologien zum Scannen und Erkennen von Iris und Netzhaut sind zuverlässige Methoden der biometrischen Identifizierung. Sie haben unterschiedliche Eigenschaften, die bieten starker Einfluss auf ihre Leistung abhängig von Umgebungsbedingungen und Umsetzungszielen. Beide biometrischen Methoden verwenden berührungslose Scanner, es gibt jedoch erhebliche Unterschiede zwischen der Iriserkennung und dem Scannen der Netzhaut. Einer dieser Unterschiede besteht darin, dass die Iriserkennung berücksichtigt wird nicht-invasive Methode, und das Scannen der Netzhaut ist invasiv, da während des Scanvorgangs Strahlen in die Augen gelangen sichtbares Licht.

Diese biometrischen Identifikationstechnologien werden trotz ihrer deutlichen Unterschiede oft als dasselbe missverstanden. In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien diskutieren, die heute aktiv in Systemen implementiert werden.

Netzhautscan

Die Netzhaut des menschlichen Auges ist ein dünnes Gewebe, bestehend aus Nervenzellen befindet sich im hinteren Teil des Auges. Aufgrund der komplexen Anordnung der Kapillaren, die die Netzhaut mit Blut versorgen, ist die Netzhaut jedes Menschen einzigartig. Netz Blutgefäße in der Netzhaut ist so komplex, dass es sogar bei eineiigen Zwillingen unterschiedlich ist. Das Muster der Netzhaut kann sich durch die Entwicklung von Krankheiten wie beispielsweise Diabetes mellitus oder Glaukom, in anderen Fällen bleibt die Netzhaut jedoch in der Regel von der Geburt bis zum Tod unverändert.

Die biometrische Netzhaut-Scan-Technologie wird verwendet, um das einzigartige Netzhautmuster einer Person abzubilden. Blutgefäße in der Netzhaut absorbieren Licht mit einer höheren Intensität als umgebendes Gewebe und sind daher leichter zu erkennen. Das Scannen der Netzhaut erfolgt, indem ein Infrarotlichtstrahl, der vom Auge nicht wahrgenommen wird, durch das Okular des Scanners in das menschliche Auge projiziert wird. Da die Blutgefäße in der Netzhaut dieses Licht stärker absorbieren als der Rest des Auges, erzeugt der Scan ein spezifisches Muster, das in Computercode umgewandelt und in einer Datenbank gespeichert wird. Auch Netzhautscans sind möglich medizinische Verwendung. Solch Infektionskrankheiten wie AIDS, Syphilis, Malaria, Windpocken, sowie solche erbliche Krankheiten Wie sich Leukämie, Lymphom und Sichelzellenanämie auf die Augen auswirken. Eine Schwangerschaft wirkt sich auch auf die Augen aus. Darüber hinaus Schilder chronische Krankheit Auch Erkrankungen wie chronische Herzinsuffizienz oder Arteriosklerose treten zunächst in den Augen auf.

Bedeutung

Biometrische Identifikationssysteme, die auf Netzhautscans basieren, werden hauptsächlich in verwendet Regierungseinrichtungen Mit hochgradig Verteidigungsbehörden wie das FBI, die CIA und die NASA. Einer der Gründe, warum biometrische Identifizierungslösungen auf der Grundlage von Netzhautmessungen keine breite Akzeptanz gefunden haben, sind ihre hohen Kosten.

Iris Erkennung

Die menschliche Iris ist eine dünne, kreisförmige Struktur des Auges, die für die Steuerung der Größe und des Durchmessers der Pupillen und damit der Lichtmenge verantwortlich ist, die die Netzhaut erreicht. „Augenfarbe“ ist die Farbe der Iris des Auges.

Die Iriserkennung ist eine automatisierte biometrische Identifikationsmethode, die mithilfe mathematischer Techniken das einzigartige Irismuster einer Person erkennt.

Im Gegensatz zum Netzhautscan verwendet die Iriserkennung eine Technologie, die subtiles Infrarotlicht verwendet, um Bilder der komplexen Struktur der Iris zu erfassen. Hunderte Millionen Menschen in Ländern auf der ganzen Welt nutzen aus Sicherheits- und Komfortgründen bereits Iris-Erkennungssysteme.

Bedeutung

Der Einsatz biometrischer Iriserkennungstechnologie zur Patientenidentifizierung im Gesundheitswesen nimmt rasch zu, gefolgt von Anwendungen in Grenzkontrollen, Zugangskontrollsystemen und . Dank ihrer Kombination aus Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Geschwindigkeit und relativ geringen Kosten (plus der Tatsache, dass die Technologie kontaktlos und nicht-invasiv ist) erfreut sich die Iriserkennungstechnologie als Lösung zur Personenidentifizierung in immer größerer Beliebtheit große Auswahl Branchen. Ein weiterer Vorteil der Iris zur Identifizierung besteht darin, dass ihre Struktur über Jahrzehnte nach der ersten Erfassung unverändert bleibt.

Abschluss

Lassen Sie uns abschließend einen Blick auf die Unterschiede zwischen Iriserkennungs- und Netzhaut-Scantechnologien werfen:

• Die Genauigkeit von Netzhautscans kann von der Krankheit abhängen; die Struktur der Iris ist stabiler.
• Die Iriserkennung ähnelt der Fotografie und kann aus der Ferne durchgeführt werden; Gleichzeitig erfordert das Scannen der Netzhaut, dass sich das Auge sehr nahe am Okular befindet.
• Die Iriserkennung hat im kommerziellen Umfeld eine größere Akzeptanz gefunden als das Scannen der Netzhaut.
• Während beide Technologien berührungslos sind, gilt das Netzhaut-Scanning als invasive Technologie, da dabei sichtbare Lichtstrahlen in die Augen gestrahlt werden, während die Iriserkennung nicht-invasiv ist.

Es ist wichtig, die Unterschiede zwischen Netzhautscan und Iriserkennung zu verstehen, wenn Sie planen, in Biometrie zu investieren und eine hohe Kapitalrendite erwarten. Wir hoffen, dass wir die Unterschiede zwischen diesen beiden modernen deutlich machen konnten.

Quelle blog.m2sys.com. Der Artikel wurde übersetztSeitenadministratorElena Ponomarenko

Der Preis beträgt nur 229,99 $. Dies ist das weltweit erste Smartphone, das mit der Augenerkennungstechnologie der 2. Generation ausgestattet ist.

Wann jedoch wir reden über Die Iriserkennung wird häufig mit einer anderen Art der Identifizierungstechnologie namens „Netzhautscan“ verwechselt. Heute möchten wir in diesem Artikel auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen den Arten von Augenscans im Detail eingehen.

Wie werden die beiden augenbasierten Identifikationstechnologien definiert?

Iris Erkennung

Die Iriserkennung als biologisches Authentifizierungssystem ist eine automatisierte Methode, die mithilfe mathematischer Methoden Muster in einem Videobild einer oder beider Pupillen einer Person erkennt, deren Komplex zufälliger Muster einzigartig und stabil ist und von einigen aus gesehen werden kann Distanz.

Netzhautscan

Ein Netzhautscan ist etwas völlig anderes und basiert auf einer biometrischen Augentechnologie, die die einzigartigen Muster der Blutgefäße in der Netzhaut einer Person nutzt. Die menschliche Netzhaut ist ein dünnes Gewebe aus Nervenzellen, das sich im hinteren Teil des Auges befindet.

Ähnlichkeiten zwischen Iriserkennung und Netzhautscan.

In der Biometrie bilden Iris- und Netzhautscans die „Augengrundlage“ der Identifikationstechnologie, die sich zur Identifizierung einer Person auf die einzigartigen physiologischen Eigenschaften des Auges stützt.

Unterschied zum besseren Verständnis

Obwohl Iris- und Netzhautscanning beide „augenbasierte“ biometrische Technologien sind, gibt es dennoch gewisse Unterschiede, die zur Unterscheidung der beiden Methoden beitragen. Die Iris des Auges wird immer als idealer Teil beschrieben menschlicher Körper zur biometrischen Identifizierung. Die Gründe sind unten aufgeführt:

1. Die Iriserkennung nutzt einen Algorithmus, der bis zu 200 Punkte, darunter Ringe, Rillen und Sommersprossen, in der Iris viel genauer identifizieren kann als jede andere biometrische Identifikationstechnologie. Daher gilt die Iriserkennungstechnologie als hochpräzise biometrische Identifikationstechnologie. Dadurch wird die Zahl falscher Übereinstimmungen deutlich reduziert und die Sicherheit des Privatlebens erhöht.
2. Die Iris jedes Menschen ist einzigartig und die Textur bleibt bemerkenswert stabil, so dass es unwahrscheinlich ist, dass sie sich mindestens zwei Jahre lang verändert. Die Genauigkeit der Messung kann von der Erkrankung abhängen.
3. Mit der Iriserkennung können Sie Ihr Telefon bequemer und schneller entsperren. Nehmen Sie Ihr Telefon, scannen Sie Ihre Iris und Ihr Telefon wird innerhalb einer Sekunde schneller und bequemer als je zuvor entsperrt. Die Iriserkennung ist nicht schwieriger als das Aufnehmen eines Fotos und das Entsperren Ihres Telefons dauert nur eine Sekunde.
4. Netzhautscans gelten als schädlich, da sichtbares Licht in die Augen gelangt. und im Dunkeln wird es zu einigen Einschränkungen kommen. Gleichzeitig muss die Iris-Erkennung lediglich ein Foto zur Identifizierung machen und ist auch für den Einsatz im Dunkeln geeignet Umfeld, beispielsweise bei schlechten Lichtverhältnissen in Innenräumen oder nachts.

Was andere Vorteile betrifft Iris Erkennung, es gibt noch viele weitere Punkte, die erwähnt werden sollten. Mit Einführung HOMTOM HT10 Es wird für jeden ein außergewöhnlicheres und erstaunlicheres Erlebnis bringen.

Vielleicht haben Sie das schon in Filmen über Spezialagenten gesehen: Ein Mann nähert sich geschlossene Tür Irgendein geheimes Labor, drückt einen Knopf, sein Auge wird von einer Art Strahl abgetastet, die Tür öffnet sich und er gelangt hinein. Ähnliche Technologien existieren bereits und werden zunehmend eingesetzt mobile Geräte und wird in Zukunft weit verbreitet sein.

Der Iris-Scanner kommt bereits in den Smartphones Microsoft Lumia 950 und Lumia 950 XL zum Einsatz. Auch das Smartphone Galaxy Note 7, das Anfang August angekündigt wird, wird darüber verfügen.

Wie funktioniert dieser Scanner, wozu dient er und wird er überhaupt benötigt?

Die Iris des Auges bestimmt die Augenfarbe eines Menschen. Wenn Sie den Augapfel aus der Nähe betrachten, können Sie auf seiner Oberfläche Linien erkennen, die ein bestimmtes Muster bilden. Dieses Muster ist für jeden Menschen einzigartig und für jedes Auge unterschiedlich (das rechte hat eines, das linke hat ein völlig anderes). Es ist sehr komplex und verändert sich im Laufe der Zeit kaum – genau wie Fingerabdrücke. Der Iris-Scanner ist darauf ausgelegt, dieses Muster zu lesen und es mit zuvor gespeicherten Mustern zu vergleichen.

Nahinfrarotstrahlung wird verwendet, um das Muster der Iris zu scannen. Dadurch kann der Scanner erstens auch im Dunkeln arbeiten und zweitens liest er das Muster viel genauer als die Strahlung des sichtbaren Lichtspektrums. Brillen und Kontaktlinsen stören den Durchgang von Lichtstrahlen nicht, deshalb haben sie es nicht schlechter Einflussüber die Qualität der Anerkennung. Nach Abschluss des Scanvorgangs wird die Zeichnung in einen Code umgewandelt und dieser Code mit der zuvor gespeicherten Aufzeichnung verglichen. Stimmen die Codes überein, ist das Gerät entsperrt.

Der biometrische Scanner zum Entsperren des Galaxy Note 7 wird schwieriger zu bedienen sein. Dem Samsung-Patent nach zu urteilen, kombiniert es mehrere Sensoren – einen Sensor, der das Muster der Iris liest, sowie eine Kamera, die das Gesicht des Benutzers erkennt. Einfach ausgedrückt: Sie können das Galaxy Note 7 mit nur einem Blick auf die Frontkamera entsperren.

Das Entsperren per Gesichtsscan mit einer Kamera erschien vor zwei Jahren in Android und ist auf den meisten Smartphones verfügbar, wird aber aufgrund des großen Erkennungsfehlers fast nie genutzt. Außerdem funktioniert es nicht im Dunkeln.

Es gibt eine weitere ähnliche Technologie – das Scannen der Netzhaut. Im Inneren befindet sich die Netzhaut Augapfel und ist auch für jeden Menschen streng individuell. Die Netzhaut wird nur aus nächster Nähe gescannt, was unpraktisch ist – zum Entsperren des Smartphones müsste der Nutzer es direkt an das Auge halten.

Ist ein Iris-Scanner besser als ein Fingerabdruckscanner?

Es ist bequemer. Um Ihren Fingerabdruck zu scannen, müssen Sie die Oberfläche des Smartphones berühren und Ihre Hände müssen sauber und trocken sein. Der Irisscanner muss nicht berührt werden – er liest die notwendigen Daten aus relativ großer Entfernung.

Fingerabdruckscanner wurden vor etwa zehn Jahren erstmals in Smartphones eingesetzt, wurden aber erst populär, als sie in iPhones auftauchten. Mittlerweile sind sie sogar in günstigen Smartphones verbaut. Derzeit kommt der Iris-Scanner nur im Lumia 950 und Lumia 950 XL zum Einsatz, nach der Veröffentlichung des Galaxy Note 7 wird diese Technologie jedoch deutlich häufiger zum Einsatz kommen. Wenn Benutzer seinen Komfort schätzen, wird er auf Dutzenden neuer Smartphone-Modelle erscheinen.

Reis. 1. Ergebnis der Kopf- und Augenbewegungen während des Netzhautscans.

Die Auswirkung einer Maßstabsänderung auf den Netzhautvergleich ist nicht so kritisch wie die Auswirkung anderer Parameter, da die Position von Kopf und Auge entlang einer der Skala entsprechenden Achse mehr oder weniger festgelegt ist. Falls eine Skalierung vorhanden ist, ist sie so gering, dass sie praktisch keinen Einfluss auf den Netzhautvergleich hat. Daher ist die Hauptanforderung an den Algorithmus der Widerstand gegen Netzhautrotation und -verschiebung.

Netzhkönnen in zwei Typen unterteilt werden: solche, die Segmentierungsalgorithmen verwenden, um Merkmale zu extrahieren (Algorithmus basierend auf der Phasenkorrelationsmethode; Algorithmus basierend auf der Suche nach Verzweigungspunkten) und solche, die Merkmale direkt aus dem Netzhautbild extrahieren (Algorithmus, der Harris-Winkel verwendet). ).

1. Algorithmus basierend auf der Phasenkorrelationsmethode

In seiner Umsetzung funktioniert das Phasenkorrelationsverfahren mit Binärbildern, kann aber auch für Bilder im 8-Bit-Farbraum verwendet werden.

Seien und seien Bilder, von denen eines relativ zum anderen verschoben ist, und und und ihre Fourier-Transformationen, dann:

Wo ist das Kreuzspektrum;
– komplexes Konjugat

Durch die Berechnung der inversen Fourier-Transformation des Kreuzspektrums erhalten wir die Impulsfunktion:

Nachdem wir das Maximum dieser Funktion gefunden haben, ermitteln wir die gewünschte Verschiebung.

Lassen Sie uns nun den Drehwinkel bei vorhandener Verschiebung mithilfe von Polarkoordinaten ermitteln:

Diese Technik zeigt sich nicht immer gute Ergebnisse in der Praxis aufgrund des leichten Rauschens und der Tatsache, dass einige Gefäße in einem Bild vorhanden sein können, in einem anderen jedoch nicht. Um dies zu beseitigen, werden mehrere Iterationen dieses Algorithmus verwendet, einschließlich der Änderung der Reihenfolge der Einspeisung von Bildern in die Funktion und der Reihenfolge der Eliminierung von Verschiebung und Drehung. Bei jeder Iteration werden die Bilder ausgerichtet, anschließend wird ihr Ähnlichkeitsindex berechnet. Anschließend wird der maximale Ähnlichkeitsindex ermittelt, der das Endergebnis des Vergleichs darstellt.

Der Ähnlichkeitswert wird wie folgt berechnet:

2. Algorithmus unter Verwendung von Harris-Winkeln

Zunächst werden die Bilder mithilfe der im vorherigen Abschnitt beschriebenen Phasenkorrelationsmethode ausgerichtet. Anschließend werden die Ecken in den Bildern gesucht (Abb. 2).

Reis. 2. Ergebnis der Suche nach Harris-Winkeln auf Netzhautbildern.

Lassen Sie M+1 Punkte finden, dann für jeden jter Punkt Seine kartesischen Koordinaten werden in Polarkoordinaten umgewandelt und der Merkmalsvektor wird bestimmt

Das Ähnlichkeitsmodell zwischen dem unbekannten Vektor und einem Merkmalsvektor der Größe N am Punkt j ist wie folgt definiert:

Wo ist eine Konstante, die vor der Suche nach Harris-Winkeln bestimmt wird?

Die Funktion beschreibt die Nähe und Ähnlichkeit des Vektors zu allen Merkmalen von Punkt j.

Sei der Vektor der Merkmalsvektor des ersten Bildes mit der Größe K–1 und der Vektor der Merkmalsvektor des zweiten Bildes mit der Größe J–1, dann wird der Ähnlichkeitsindex dieser Bilder wie folgt berechnet folgt:

Der Normalisierungsfaktor für Ähnlichkeit ist gleich

Es wird vorgeschlagen, den Koeffizienten im Originalartikel nach folgendem Kriterium zu bestimmen: Wenn die Differenz zwischen Bildhistogrammen kleiner als ein vorgegebener Wert ist, dann = 0,25, andernfalls = 1.

3. Algorithmus basierend auf der Suche nach Verzweigungspunkten

Reis. 3. Arten von Merkmalen (links – Gabelungspunkt, rechts – Schnittpunkt).

Um nach Punkten zu suchen, wie in Abb. In 3 werden die segmentierten Gefäße auf eine Dicke von einem Pixel komprimiert. Somit können wir jeden Punkt der Gefäße nach der Anzahl der Nachbarn S klassifizieren:

1. wenn S = 1, dann ist dies der Endpunkt;
2. wenn S = 2, dann ist dies ein interner Punkt;
3. wenn S = 3, dann ist dies ein Bifurkationspunkt;
4. wenn S = 4, dann ist dies der Schnittpunkt.

3.1. Algorithmus zur Komprimierung von Gefäßen auf die Dicke eines Pixels und Klassifizierung der Verzweigungspunkte

Als nächstes werden 4 noch nicht berücksichtigte Nachbarpixel des gefundenen Punktes analysiert. Daraus ergeben sich 16 mögliche Konfigurationen (Abbildung 4). Wenn das Pixel in der Mitte des Fensters keine Nachbarn hat grau, wie in Abb. 4(a), dann wird es verworfen und ein anderes Blutgefäßpixel wird gesucht. In anderen Fällen handelt es sich entweder um einen Endpunkt oder einen internen Punkt (ohne Gabelungs- und Schnittpunkte).

Reis. 4. 16 mögliche Konfigurationen von vier benachbarten Pixeln (weiße Punkte – Hintergrund, graue Punkte – Gefäße). Die oberen drei Pixel und das linke Pixel wurden bereits analysiert und werden daher ignoriert. Graue Pixel mit einem Kreuz darin werden ebenfalls ignoriert. Punkte mit einem Pfeil darin sind Punkte, die zum nächsten zentralen Pixel werden können. Pixel mit schwarzer Punkt Im Inneren befinden sich die Endpunkte.

Bei jedem Schritt wird der graue Nachbar des letzten Pixels als übergeben markiert und vom nächsten zentralen Pixel im 3 x 3-Fenster ausgewählt. Die Auswahl eines solchen Nachbarn wird durch das folgende Kriterium bestimmt: Der beste Nachbar ist derjenige mit größte Zahl unbeschriftete graue Nachbarn. Diese Heuristik basiert auf der Idee, in der Mitte des Gefäßes eine Dicke von einem Pixel aufrechtzuerhalten größere Zahl Nachbarn sind grau.

Aus dem obigen Algorithmus folgt, dass es zur Trennung von Blutgefäßen kommt. Außerdem können die Gefäße während der Segmentierungsphase getrennt werden. Daher ist es notwendig, sie wieder anzuschließen.

Um die Kommunikation zwischen zwei nahegelegenen Endpunkten wiederherzustellen, werden Winkel und wie in Abb. bestimmt. 5, und wenn sie kleiner als ein vorgegebener Winkel sind, werden die Endpunkte kombiniert.

Reis. 5. Endpunkte nach der Komprimierung zusammenführen.

Um die Bifurkations- und Schnittpunkte wiederherzustellen (Abb. 6), wird für jeden Endpunkt seine Richtung berechnet und anschließend ein Segment mit fester Länge erweitert. Wenn diese Erweiterung ein anderes Segment schneidet, wird ein Bifurkations- oder Schnittpunkt gefunden.

Reis. 6. Rekonstruktion des Bifurkationspunktes.

Der Schnittpunkt stellt zwei Gabelungspunkte dar. Um das Problem zu vereinfachen, können Sie daher nur nach Gabelungspunkten suchen. Um durch Schnittpunkte verursachte falsche Ausreißer zu entfernen, können Sie Punkte verwerfen, die zu nahe an einem anderen gefundenen Punkt liegen.

Um die Schnittpunkte zu finden, die Sie benötigen zusätzliche Analyse(Abb. 7).

Reis. 7. Klassifizierung der Verzweigungspunkte nach der Anzahl der Schnittpunkte der Gefäße mit dem Kreis. (a) Bifurkationspunkt. (b) Schnittpunkt.

Wie in Abb. zu sehen ist. Wie aus 7(b) hervorgeht, kann der Kreis mit Mittelpunkt am Verzweigungspunkt je nach der Länge des Radius die Blutgefäße an drei oder vier Punkten schneiden. Daher wird der Verzweigungspunkt möglicherweise nicht korrekt klassifiziert. Um dieses Problem zu beseitigen, wird ein Abstimmungssystem verwendet, wie in Abb. 8.

Reis. 8. Klassifizierungsschema für Bifurkations- und Schnittpunkte.

Bei diesem Abstimmungssystem wird der Verzweigungspunkt anhand der Anzahl der Schnittpunkte des Kreises mit Blutgefäßen in drei verschiedene Radien eingeteilt. Die Radien sind definiert als: wo und nehmen feste Werte an. In diesem Fall werden zwei Werte berechnet, die die Anzahl der Stimmen für den als Schnittpunkt bzw. als Bifurkationspunkt zu klassifizierenden Punkt angeben:

Dabei sind und Binärwerte, die angeben, ob der Punkt, der den Radius verwendet, als Schnittpunkt bzw. Gabelungspunkt identifiziert wird.

Wenn der Punkttyp nicht definiert ist. Weichen die Werte voneinander ab, so wird der Punkt als Schnittpunkt, andernfalls als Bifurkationspunkt klassifiziert.

3.2. Finden einer Ähnlichkeitstransformation und Bestimmen der Ähnlichkeitsmetrik

Die Transformation selbst ist definiert als:

Wo sind die Koordinaten des Punktes im ersten Bild?
– im zweiten Bild

Um die Ähnlichkeitstransformation zu finden, werden Paare verwendet Kontrollpunkte. Punkte definieren beispielsweise einen Vektor, wobei die Koordinaten des Vektoranfangs, die Länge des Vektors und die Richtung des Vektors angegeben sind. Der Vektor für Punkte wird auf die gleiche Weise bestimmt. Ein Beispiel ist in Abb. dargestellt. 9.

Reis. 9. Beispiel für zwei Kontrollpunktpaare.

Die Ähnlwerden aus den folgenden Gleichungen ermittelt:

Sei die Anzahl der auf dem ersten Bild gefundenen Punkte gleich M und auf dem zweiten Bild gleich N, dann ist die Anzahl der Kontrollpunktpaare auf dem ersten Bild gleich und auf dem zweiten Bild. Somit erhalten wir Mögliche Transformationen, von denen diejenige mit der größten Anzahl übereinstimmender Punkte die richtige ist.

Da der Wert des Parameters S nahe bei eins liegt, kann T reduziert werden, indem Punktepaare verworfen werden, die die folgende Ungleichung nicht erfüllen:

Wo ist der Mindestschwellenwert für den Parameter?
– Dies ist der maximale Schwellenwert für den Parameter
– ein Paar Kontrollpunkte von
– ein Paar Kontrollpunkte von

Nach der Verwendung eines von Möglichkeiten Ausrichtung für Punkte und der Ähnlichkeitswert wird berechnet:

Wo ist der maximale Schwellenwertabstand zwischen Punkten?
Für den Fall dann

In einigen Fällen können beide Punkte einen guten Ähnlichkeitswert zum Punkt haben. Dies geschieht, wenn sie nahe beieinander sind. Um das am besten geeignete Paar zu ermitteln, wird die Ähnlichkeitswahrscheinlichkeit berechnet:

Wo

Wenn, dann

Um die Anzahl der passenden Punkte zu ermitteln, wird eine Matrix Q der Größe M x N so konstruiert, dass in i-te Zeile und die j-te Spalte enthält

Dann wird die Matrix Q nach dem maximalen Nicht-Null-Element durchsucht. Wenn dieses Element in der Zeile und Spalte enthalten ist, werden die Punkte und als übereinstimmend definiert und die Zeile und Spalte werden auf Null zurückgesetzt. Danach wird erneut nach dem maximalen Element gesucht. Die Suche nach solchen Maxima wird wiederholt, bis alle Elemente der Matrix Q Null sind. Am Ausgang des Algorithmus erhalten wir die Anzahl der übereinstimmenden Punkte C.

Die Ähnlichkeitsmetrik zwischen zwei Netzhäuten kann auf verschiedene Arten bestimmt werden:

Wo ist der Parameter, der eingegeben wird, um den Einfluss der Anzahl der Übereinstimmungspunkte anzupassen;
f wird aus den folgenden Optionen ausgewählt:

Die Metrik wird auf eine von zwei Arten normalisiert:

Wo und sind einige Konstanten.

3.3. Zusätzliche Komplikationen des Algorithmus

Reis. 10. Winkel, die durch Verzweigungspunkte als zusätzliche Merkmale gebildet werden.

Sie können auch eine Gamma-Verschlüsselung verwenden. Wie Sie wissen, ist die Addition Modulo 2 eine absolut starke Chiffre, wenn die Länge des Schlüssels gleich der Länge des Textes ist und die Anzahl der Bifurkations- und Schnittpunkte etwa 100 nicht überschreitet, aber immer noch größer als die Länge von ist Bei gewöhnlichen Passwörtern kann eine Kombination von Passwort-Hashes als Schlüssel verwendet werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Retina- und Passwort-Hashes in der Datenbank zu speichern. Es ist notwendig, nur mit einer absolut starken Verschlüsselung verschlüsselte Koordinaten zu speichern.

Abschluss

Es wurde auch versucht, einen Algorithmus mit Harris-Winkeln zu implementieren, es gelang jedoch nicht, zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen. Wie beim vorherigen Algorithmus gab es ein Problem bei der Eliminierung von Rotation und Verschiebung mithilfe der Phasenkorrelationsmethode. Das zweite Problem hängt mit den Mängeln des Harris-Winkelsuchalgorithmus zusammen. Bei gleichem Schwellenwert für die Punkteliminierung kann die Anzahl der gefundenen Punkte entweder zu groß oder zu klein sein.

Zukünftige Pläne umfassen die Entwicklung eines Algorithmus, der auf der Suche nach Verzweigungspunkten basiert. Es erfordert viel weniger Rechenressourcen als der Algorithmus, der auf der Phasenkorrelationsmethode basiert. Darüber hinaus gibt es Möglichkeiten, es komplexer zu gestalten, um die Wahrscheinlichkeit eines System-Hackings zu minimieren.

Eine weitere interessante Richtung für weitere Forschung ist die Entwicklung automatische Systeme Für Frühdiagnose Krankheiten wie Glaukom, Diabetes, Arteriosklerose und viele andere.

P.s. Ich veröffentliche es aufgrund einiger Anfragen