CN101520838A - 自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法。方法包括如下步骤：将一个宽视角摄像头和一个窄视角(长焦距)摄像头以及红外光源紧密安装在一个可控制云台上，云台带动三者同时旋转；***通过宽视角摄像头连续检测人脸图像；当有人脸图像的时候，检测人眼图像，得到眼睛的准确位置；然后控制云台上下左右旋转，使窄视角摄像头和红外光源对准人的眼睛；并同时判断用户距离和图像质量，控制摄像头自动变焦；当采集到清晰的虹膜图像时进行图像处理和虹膜识别，判断用户身份。***装置包括计算机、可控云台、宽视角摄像头、窄视角摄像机、红外光源和电源、图像采集卡等辅助设备。

Description

自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法

技术领域

本发明涉及一种利用自动跟踪和自动对焦的虹膜图像获取方法，是综合了计算机视觉、图像处理、模式识别和自动控制等技术，应用于生物特征识别领域的虹膜识别方法。

背景技术

在目前生物特征识别技术中，虹膜识别技术是准确度最高、防伪性最好的技术之一，具有广泛的市场应用前景。虹膜识别的步骤一般包括虹膜图像获取、活体检测、预处理、特征提取和特征匹配等步骤。其中，虹膜图像获取是非常重要的一个环节。然而，由于虹膜的直径非常小，而采集的虹膜图像又要求必须有足够多的像素，所以虹膜图像获取也是非常困难的一个环节。

最早的虹膜图像采集装置是接触式的和固定的，即需要把眼睛紧紧地贴近镜头来采集图像，这样得到的图像质量很好，但只能用于实验室的图像采集，如果用于实际生活，会引起很多用户的抵触心理。

后来的虹膜图像获取采用了长焦距的摄像头，使人不用贴近镜头就可以进行图像采集，但是由于这种摄像头的视角和景深都比较小，人站的位置靠前靠后靠左靠右都会造成人眼对不准摄像头。必须用户积极的配合才能采集到合适的图像，使用很不方便。

为了解决这个问题，人们做了很多改进，一种是利用距离传感器测得人的距离，然后利用声音或指示灯提示人前进或后退，一种方法是利用镜子或显示器让人看到自己的图像从而自动调整位置。但这些设备仍然存在很多问题：第一，在有些情况下，用户不愿意去主动配合设备，或者用户不方便靠近仪器。第二，即使用户愿意去主动配合，无论是利用声音提示或者是人自己对准镜子，都必须要人去配合仪器移动，造成了很大的不方便；甚至有些人花很长时间都对不准镜头或掌握不好距离。

所以，我们提出了从“人配合机器”到“机器配合人”的主动式虹膜采集方法，即让仪器去主动寻找人的眼睛的位置，无论人站在哪个位置，我们都利用云台的旋转去对准眼睛，并自动变焦来捕捉人的眼睛的图像，这样就扩大了范围，增大了景深，方便了用户。

模式识别技术使得在图像中检测人脸成为可能，而市场现有的长焦距(大于75mm)镜头使大范围(0.3m-1m米)拍摄虹膜(虹膜直径大于150像素)成为可能，可控云台使得快速跟踪成为可能，这些都为主动式虹膜采集方法提供了条件。

发明内容

本发明的目的是公开一种自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法，以实现主动寻找用户的眼睛，进行虹膜识别。

为达到上述目的，本发明的技术解决方案是：

一种基于自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)将一个宽视角摄像头、一个窄视角摄像头和一红外光源安装在可控云台上；

2)利用宽视角摄像头连续拍摄图像，检测是否有人脸图像，当检测到人脸图像时，在人脸的上半区域进行人眼检测，获得眼睛的准确位置；

3)根据眼睛在宽视角摄像头图像中的位置，旋转云台直到窄视角摄像头和红外光源对准人的眼睛，同时使窄视角摄像机中有人的眼睛图像；

4)判断用户距离和图像质量，控制窄视角摄像头自动变焦和自动对焦；

5)窄视角摄像机中有人的眼睛图像并对焦后，窄视角摄像头连续拍摄虹膜图像；

6)判断是否采集到清晰的虹膜图像，如果有清晰的图像则进行图像处理和虹膜识别，判断用户身份。

所述的方法，其所述第1)步中，将一个宽视角摄像头、一个窄视角摄像头和一红外光源紧密安装在可控云台上，两摄像头角度和光源平行安装，但不共线；云台带动三者共同旋转。

所述的方法，其所述第2)步中，利用宽视角摄像头检测人脸，其步骤包括：

a)在***运行时，利用宽视角摄像头连续拍摄图像；

b)利用已有方法训练好的分类器检测图像中是否有人脸图像，有人脸图像时，获取人脸的坐标和大小。

所述的方法，其所述第2)步中，在人脸图像中进行人眼检测，其步骤包括：

a)根据已检测到的人脸位置，估算人的眼睛的大***置，

b)利用已有方法训练好的人眼分类器在这个区域检测是否有人的眼睛，有人眼时，获取人眼的坐标和大小。

所述的方法，其所述第3)步中，根据眼睛在宽视角摄像头的图像位置来转动云台，其具体方法如下：

a)计算眼睛是否出现在宽视角摄像头的一个标定位置：如果在标定位置，则说明窄视角摄像头已对准眼睛，如果不在，说明需要旋转云台；

b)当眼睛位置偏离标定位置时，转动云台使之回到标定位置：当眼睛位置偏左或偏右时，计算旋转时间，然后则旋转云台向右或向左旋转此时间；当眼睛位置偏上或偏下时，计算旋转时间，然后则旋转云台向下或向上旋转此时间；旋转直到眼睛出现在标定点。

所述的方法，其所述标定位置，是根据用户的大致距离来线性计算，具体方法如下：

a)标定位置大约在宽摄像头中心点的下方Δh处，和人距离摄像头的距离D成线性关系，同时和检测到的人脸的大致长度H成线性关系，即Δh＝aH+b，其中a、b为待计算参数；

b)在准备工作中，分别在用户距离摄像头的不同距离得出若干不同的标定位置Δh1，Δh2，…Δhn，和相对应的不同人脸大致长度值H1，H2，…Hn，令， $H=\left[\begin{array}{c}{H}_1,1\\ H_2,1\\ ...\\ H_n,1\end{array}\right]$ ，Δh＝[Δh₁，Δh₂，...，Δh_n]^T，然后做线性回归计算，即得出 $\left[\begin{array}{c}a\\ b\end{array}\right]={\left(H^{T}H\right)}^{-1}\left(H^T\mathrm{\Δh}\right);$

c)在***运行时，通过每次检测人脸得到的人脸大致长度H，计算标定位置，然后对比此位置的坐标和检测到人眼的坐标，判断眼睛是否出现在标定位置。

所述的方法，其所述旋转时间的计算，是通过经验判断，具体方法如下：

a)在准备工作中，分别设定不同的旋转时间，让云台向水平和垂直方向分别旋转，得到每次旋转眼睛位置的变化距离；

b)将这些经验数据列成表格，记录到计算机程序中；

c)在***运行中，查询应该水平和垂直旋转的距离，程序查询此表格，既得出需要向水平和垂直旋转的时间。

所述的方法，其所述第4)步中，控制窄视角摄像头自动变焦和自动对焦，其具体方式包括：

1)根据人脸的大小粗估用户的距离；

2)根据大致估计的距离调整变焦到预先设置的焦距，距离远则变到长焦距，距离近则变到短焦距；

3)判断虹膜图像的高频分量，然后控制镜头对焦变远或变近，如果变焦高频分量变大，则继续原方式对焦，反之，如果变焦高频分量变小，向反方向对焦；

4)直到采集到清晰的虹膜图像为止，其中图像清晰的判断是通过***试验中得到的高频分量经验值确定。

所述的方法，其所述第6)步中采集到清晰虹膜图像后需要进行虹膜识别，虹膜识别方法，包括步骤如下：

a)进行图像预处理和归一化；

b)进行虹膜定位和虹膜特征提取；

c)将采集的虹膜特征与数据库中的虹膜特征进行比对，看是否与数据库中的虹膜图像吻合；

d)如果与数据库中的虹膜图像吻合，则自动读出该人的姓名，保存识别成功的图像。

所述的方法，其当第5)步虹膜识别完成后进行声音提示、灯光提示、或依据比对结果进行开或不开门的操作。

一种所述的方法使用的***，其包括可控云台，宽视角摄像头，窄视角摄像头，红外光源，计算机，电源，音箱；一宽视角摄像头和一窄视角摄像头以及红外光源顺序叠置，安装在可控云台的垂直旋转轴上；

其中，各个设备的选型和连接：

a)宽视角摄像头选用普通的会议摄像头，通过USB接口与计算机连接；

b)窄视角摄像头选用改装的一体化摄像机，其视频数据通过数据采集卡和计算机连接，一体化摄像头以通过RS-232总线控制对焦和变焦；

c)可控云台选用100度/秒的快速数字化云台，通过RS-485接口和计算机连接，由标准化的Pelco-D协议控制；

d)红外光源选用LED灯阵列，由多个发射角度为15度的红外LED构成。

所述的***，其所述计算机硬盘中拷有软件：

a)软件开启两个线程，分别处理宽视角摄像头和窄视角摄像头的图像数据，并在后台进行图像处理、运动控制和数据库检索功能；

b)软件的主窗口有两个画面，分别显示人脸图像和虹膜图像；用户识别成功后，显示用户信息，并发出用户姓名的声音；主窗口上有针对用户管理的注册、识别按钮。

本发明应用了计算机视觉技术、模式识别技术、和运动控制技术来辅助虹膜图像采集，使虹膜识别可以在很大的范围内进行，并且不需要人主动配合去对准镜头，从而大大提高了效率，扩展了虹膜识别的应用范围。

附图说明

图1为本发明方法的基本步骤示意框图；

图2为本发明方法所使用的***硬件设备示意图；

图3为两个摄像头的定标示意图；

图4为控制云台转动到理想位置的实例示意图；

图5为本发明方法所使用的***软件流程示意图。

具体实施方式

本发明的一种自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法，包括如下步骤：将一个宽视角摄像头和一个窄视角摄像头以及红外光源共同安装在可控云台上；***通过一个宽视角摄像头连续检测人脸图像，当检测到人脸图像的时候，在人脸的大致部位进行人眼检测，获得眼睛的准确位置；控制云台旋转窄视角摄像头和红外光源，对准人的眼睛；同时判断用户位置和图像质量，并进行变焦和对焦；当采集到清晰的虹膜图像时进行图像处理和虹膜识别，判断用户身份。从而实现主动寻找用户的眼睛，进行虹膜识别。

本发明方法使用的是利用云台自动跟踪的虹膜图像采集***，该***由以下设备构成：计算机，可控云台，宽视角摄像头，窄视角摄像机，红外光源和电源、图像采集卡等辅助设备。

(一)***运行的基本步骤如图1：

S1：将一个宽视角摄像头和一个窄视角摄像头以及红外光源共同安装在可控云台上；

S2：***利用宽视角摄像头连续拍摄图像，检测是否有人脸图像；当检测到人脸图像时，在人脸的大致部位进行人眼检测，获得人眼睛的准确位置；

S3：根据眼睛在宽视角摄像头图像中的位置，旋转云台，使窄视角摄像机和红外光源都对准人的眼睛；

S4：根据人脸的大小判断用户的距离，控制自动变焦；根据图像的高频分量大小估计图像质量，控制自动对焦；

S5：判断是否采集到清晰的虹膜图像，如果有清晰的图像则进行图像处理和虹膜识别，判断用户身份。

(二)***硬件设备的组成和连接如图2，其中，可控云台1，宽视角摄像头2，窄视角摄像头3，红外光源4，计算机5，执行装置6；设备捕捉到的图像如下：用户7；宽视角摄像头拍摄的图像8；利用人脸检测算法检测出的人脸区域9；窄视角摄像头拍摄的人眼图像10。

设备的选型如下：可控云台为水平垂直旋转速度大于100度/秒的云台；宽视角摄像头为普通的USB会议摄像头；窄视角摄像头选取改装后的一体化摄像机，最大焦距大于75mm，可以自动对焦、自动变焦；红外光源为红外LED阵列，波长850nm，发射角15度。

设备的连接方式如下：可控云台通过RS-485总线和计算机连接；宽视角摄像头为通过USB和计算机连接；一体化摄像机通过数字图像采集卡和计算机连接；两个摄像头紧紧靠到一起，基本上共同安装；可控云台、摄像头和红外光源都有电源供电。

(三)***运行中的具体方法

1，人脸检测和人眼检测的方法

人脸检测的分类有多种方法，我们采用haar-like特征，并用boosting的算法进行训练，一个320*240的图像的人脸检测的平均时间在几十毫秒，可以满足时间要求。人眼检测和人脸检测的方法基本相似，但人眼检测是在人脸图像的上半部分进行查找，所以查找范围很小，检测时间也相对很少。

2，两个摄像头的定标方法如图3：

可以看到，由于两个摄像头安装在一起，所以窄视角摄像头的图像和宽视角摄像头的图像会有对应的关系：当目标点(眼睛)图像出现在宽视摄像头图像中心点(11)垂直偏离△h的位置(12)，就会出现在窄视角摄像头的图像区域(10)内。

***运行时，即按照如上原理，当在宽视角摄像头找到了眼镜后，转动云台，使得眼睛的位置出现在宽视角摄像头标定位置(12)，就可以使眼睛出现在窄视角摄像头的图像(10)中。

其中，△h会随着人和相机的距离D变化，人越远△h会越小，人越近△h会越大。

假设标定位置Δh和人距离摄像头的位置D成线性关系，而D又与检测到的人脸高度H成线性关系。所以Δh和H之间也假设成线性关系，即Δh＝aH+b。我们在实验中分别在人距离摄像头不同位置D1，D2，…Dn时，得出不同的标定位置Δh1，Δh2，…Δhn。然后由多组实验值做线性回归， $\left[\begin{array}{c}a\\ b\end{array}\right]={\left(H^{T}H\right)}^{-1}\left(H^T\mathrm{\Δh}\right),$ 其中， $H=\left[\begin{array}{c}{H}_1,1\\ H_2,1\\ ...\\ H_n,1\end{array}\right],$ Δh＝[Δh₁，Δh₂，...，Δh_n]^T。即可得到a，b的经验直。

3，控制云台转动摄像头的方法如图4：

在宽视角摄像头的图像中，通过人脸检测和眼睛检测，得出眼睛的实际位置和标定位置的偏差，然后根据此偏差来旋转云台。图4是旋转的一个实例，描述了一个过程，大的图像为宽视角摄像头的图像，左上角小的图像为窄视角摄像头的图像，其中(12)为标定位置，(11)为中心点，当眼睛的位置移动到宽视角摄像头的标定点，也同时出现在窄视角摄像头区域(10)中。

为了让云台旋转更快，我们采用了查找经验表的方法：眼睛位置偏差标定点越大，需要设置旋转速度和旋转时间越大；偏差越小，需要设置的旋转时间越小。偏差值和旋转时间之间的关系并不是线性关系，但可以通过实验来确定一个经验的查找表。例如，偏差值为5个像素，通过实验确定，设定旋转时间为300ms；偏差值为10个像素，通过实验确定，设定旋转时间为400ms。

例如，人的眼睛位于宽视角摄像头标定点向左5个像素，则控制云台向右旋转300ms；人的眼睛位于标定点向上10个像素，则控制云台向下旋转400ms。如果一次没有旋转到预定位置，则在下一个循环中再次旋转，直到眼睛的位置到达标定点。

4，控制变焦和对焦的方法：

设置几个变焦的档，当用户在较远距离时，调到长的焦距，当用户在近距离时，调到短的焦距，当用户在中间位置时，调到中间的焦距。这样可以保证无论用户无论在远处或近处，都可以使其虹膜的图像足够大。

其中用户的距离可以根据宽视角图像中人脸的大小来估计。因为检测到的人脸框的大小是和用户距离成反比例的，所以可以粗略估计出用户距离。

变焦是为了保证虹膜在图像中的大小能够满足模式识别的要求。除了变焦之外，必须同时进行自动对焦，以保证能够得到清晰的虹膜图像。

判断图像的高频分量，然后控制镜头变焦远或变近。如果变焦高频分量变大，则继续变焦，如果高频分量变小，则向反方向控制变焦，直到图像的高频分量最大的时候。

摄像头(包括镜头)通过RS-232总线和计算机连接，可以通过Pelco-D协议控制变焦和对焦，同时，摄像头本身也带有利用视频分量驱动自动对焦的功能。

(四)***的软件

软件有良好的交互界面：主窗口内有两个区域，一个区域显示宽视角摄像头的图像，一个区域显示窄视角摄像头的图像；当跟踪到人的眼睛之后，前者显示人脸的图像，后者显示红外光下人眼(虹膜)的图像；识别成功后，软件可以显示识别出识别用户的姓名；窗口有“注册”、“识别”等功能键，方便管理

图5为***软件流程示意图。在计算机的程序内，初始化后开启两个线程，一个线程是用宽视角摄像头连续拍摄图像，寻找人脸，控制云台旋转；另一个线程是用窄视角摄像头连续拍摄图像，进行虹膜识别。

P0：***初始化。***初始化时有许多工作要做，包括：装载已经训练好的人脸分类器、人眼分类器；打开虹膜特征数据库；打开云台控制接口；打开红外光源等。***初始化完毕后，开启两个线程。

P1-1：宽视角摄像头拍摄一桢图像，并在窗口中显示。

P1-2：在图像中利用已训练好的分类器来检测是否有人脸的图像。

P1-3：如果没有人脸，则继续检测，如果有，则获得人脸在图像中的位置和大小的参数信息

P1-4：在人脸的上半部分区域进行人眼检测，人眼检测仍然依靠已训练好的分类器，得到两只眼睛中心位置的准确坐标值。

P1-5：根据人眼的坐标和中心位置的偏差，控制云台旋转到标定位置。(当偏离人脸左边时，则对准左眼；当偏离人脸右边时，则对准右眼。如果偏差在允许范围内，则停止旋转。

P1-6：根据人脸的大小粗略估计用户的距离，然后根据此距离改变摄像头的焦距。并同时打开摄像头的自动对焦功能。完毕后返回P1-1，继续跟踪人脸图像。

P2-1：窄视角摄像头拍摄一桢图像，并在窗口中显示。

P2-2：检测是否有清晰的虹膜图像。如果没有，说明云台旋转还没有结束，继续采集图像。

P2-3：如果采集到图像。虹膜识别，虹膜识别算法采用中国科学院自动化所的虹膜识别SDK软件包irismatching.dll，进行虹膜图像的预处理、虹膜定位、特征提取、特征比对等步骤。

P2-4：如果虹膜识别成功，同时声音提示成功，执行开关通道、打开指示灯等动作；如果不成功则继续识别，连续三次不成功，则进行报警提示。

本发明设计了了一种自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法。经过实验，一般情况下，对于距离0.4米到1米，水平30度角内，高度在1.55至1.90米用户，平均都可以在5秒钟内完成图像采集和识别。

本方法的优点在于以下几个方面：

1.本方法可以在较远距离进行图像采集，适应性更广。

2.本方法可以主动跟踪人的眼睛，扩大了采集图像的范围。

3.本方法可以自动变焦和对焦，扩大了采集图像的景深。

4.本方法可以适应各种不同类型的人群，任何人都在几秒钟内自动完成识别，不会出现无法对准或无法对焦所带来的问题，大大方便了用户。

综上所述，本发明对于目前的虹膜识别***是一个很大的改进，能够在更远的距离进行图像采集，并且不需要人的配合就可以主动跟踪人的眼睛并自动变焦，从而大大地提高了虹膜识别***的应用范围，方便了用户的使用，具有很大的市场潜力。

实施例1：应用于自动化和智能化的虹膜识别***

本发明可用于自动化和智能化的虹膜识别***。使用过程如下：在某个会馆入口，需要对来访人员进行虹膜识别验证身份，但由于客人都比较尊贵，不方便让机器指挥客人去上下左右移动来完成识别，所以会馆入口采用了自动化的虹膜图像识别装置。当客人进入会馆后，面对智能虹膜识别***逗留3秒钟时间，设备会自动旋转窄视角摄像头，捕捉到了虹膜图像，识别出客人身份，并发出该“某某先生，欢迎光临”的声音。客人感觉到会馆安全措施很好，并且使用方便、智能化高，结果非常满意。

实施例2：应用于大规模用户的虹膜识别***

本发明可以提高虹膜识别***的实用性，尤其对于大规模用户和特殊人群。实例如下：

某个通关口岸需要利用虹膜识别***验证身份，过往的人需要排队进行验证，其中有三个人：张三，身高190，李四，身高150，王五，从未使用过该仪器。三个人都曾注册了自己的虹膜图像，他们来到关口进行识别。关口以前使用的虹膜识别仪器高150，张三需要蹲下身子并将脸抬起来才能进行识别，而李四掂起脚尖才能看到镜头，王五由于不熟悉仪器，虽然对准了眼睛，但是不能把握好和摄像头的距离。结果三个人都很长时间不能将自己的眼睛对准镜头，后来在工作人员的帮助下才完成了识别，以至于在后面等待是别的人排队拥堵，浪费了大量时间。

使用本发明的虹膜识别***后，张三站在仪器约几秒钟，摄像头迅速向上旋转了一定角度，对准张三的眼睛，虹膜识别成功；李四站在仪器前约几秒钟，摄像头迅速向下旋转了一定角度，对准李四的眼睛，虹膜识别成功；王五不熟悉仪器，站在仪器较远的地方，约几秒钟的时间，摄像头转动对准王五的眼睛并自动对焦，虹膜识别成功。后面的整个识别队伍都顺利地完成了识别，平均每个人用时只有几秒钟，节省了大量时间。

实施例3：用于隐蔽的虹膜识别***

本发明可以用于在用户不知情的情况下隐蔽进行虹膜识别。实施方法如下：在某个安全中心的必经地带(例如电梯)，安装一台自动跟踪的虹膜识别***。并在设备前，安装一面可以透红外光、反射可见光的镜子，使得用户可以在镜子中看到自己，却看不到里面的设备。某个犯罪嫌疑分子凭借假的证件进入此安全中心，进入电梯，在电梯里无意的照镜子整理一下头发。镜子后边的虹膜采集仪器自动捕捉到了此人的虹膜图像，并识别出为犯罪嫌疑分子，于是发出报警声，公安人员赶来将其抓获。

Claims (12)

1.一种基于自动跟踪和自动变焦的虹膜图像获取方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)将一个宽视角摄像头、一个窄视角摄像头和一红外光源安装在可控云台上；

2)利用宽视角摄像头连续拍摄图像，检测是否有人脸图像，当检测到人脸图像时，在人脸的上半区域进行人眼检测，获得眼睛的准确位置；

3)根据眼睛在宽视角摄像头图像中的位置，旋转云台直到窄视角摄像头和红外光源对准人的眼睛，同时使窄视角摄像机中有人的眼睛图像；

4)判断用户距离和图像质量，控制窄视角摄像头自动变焦和自动对焦；

5)窄视角摄像机中有人的眼睛图像并对焦后，窄视角摄像头连续拍摄虹膜图像；

6)判断是否采集到清晰的虹膜图像，如果有清晰的图像则进行图像处理和虹膜识别，判断用户身份。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第1)步中，将一个宽视角摄像头、一个窄视角摄像头和一红外光源紧密安装在可控云台上，两摄像头角度和光源平行安装，但不共线；云台带动三者共同旋转。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步中，利用宽视角摄像头检测人脸，其步骤包括：

1)在***运行时，利用宽视角摄像头连续拍摄图像；

2)利用已有方法训练好的分类器检测图像中是否有人脸图像，有人脸图像时，获取人脸的坐标和大小。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第2)步中，在人脸图像中进行人眼检测，其步骤包括：

1)根据已检测到的人脸位置，估算人的眼睛的大***置，

2)利用已有方法训练好的人眼分类器在这个区域检测是否有人的眼睛，有人眼时，获取人眼的坐标和大小。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第3)步中，根据眼睛在宽视角摄像头的图像位置来转动云台，其具体方法如下：

1)计算眼睛是否出现在宽视角摄像头的一个标定位置：如果在标定位置，则说明窄视角摄像头已对准眼睛，如果不在，说明需要旋转云台；

2)当眼睛位置偏离标定位置时，转动云台使之回到标定位置：当眼睛位置偏左或偏右时，计算旋转时间，然后则旋转云台向右或向左旋转此时间；当眼睛位置偏上或偏下时，计算旋转时间，然后则旋转云台向下或向上旋转此时间；旋转直到眼睛出现在标定点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述标定位置，是根据用户的大致距离来线性计算，具体方法如下：

a)标定位置大约在宽摄像头中心点的下方Δh处，和人距离摄像头的距离D成线性关系，同时和检测到的人脸的大致长度H成线性关系，即Δh＝aH+b，其中a、b为待计算参数；

b)在准备工作中，分别在用户距离摄像头的不同距离得出若干不同的标定位置Δh1，Δh2，…Δhn，和相对应的不同人脸大致长度值H1，H2，…Hn，令， $H=\left[\begin{array}{c}{H}_1,1\\ H_2,1\\ \·\·\·\\ H_n,1\end{array}\right],$ Δh＝[Δh₁，Δh₂，...，Δh_n]^T，然后做线性回归计算，即得出 $\left[\begin{array}{c}a\\ b\end{array}\right]={\left(H^{T}H\right)}^{-1}\left(H^T\mathrm{\Δh}\right);$

c)在***运行时，通过每次检测人脸得到的人脸大致长度H，计算标定位置，然后对比此位置的坐标和检测到人眼的坐标，判断眼睛是否出现在标定位置。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述旋转时间的计算，是通过经验判断，具体方法如下：

a)在准备工作中，分别设定不同的旋转时间，让云台向水平和垂直方向分别旋转，得到每次旋转眼睛位置的变化距离；

b)将这些经验数据列成表格，记录到计算机程序中；

c)在***运行中，查询应该水平和垂直旋转的距离，程序查询此表格，既得出需要向水平和垂直旋转的时间。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第4)步中，控制窄视角摄像头自动变焦和自动对焦，其具体方式包括：

1)根据人脸的大小粗估用户的距离；

2)根据大致估计的距离调整变焦到预先设置的焦距，距离远则变到长焦距，距离近则变到短焦距；

3)判断虹膜图像的高频分量，然后控制镜头对焦变远或变近，如果变焦高频分量变大，则继续原方式对焦，反之，如果变焦高频分量变小，向反方向对焦；

4)直到采集到清晰的虹膜图像为止，其中图像清晰的判断是通过***试验中得到的高频分量经验值确定。

9、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第6)步中采集到清晰虹膜图像后需要进行虹膜识别，虹膜识别方法，包括步骤如下：

a)进行图像预处理和归一化；

b)进行虹膜定位和虹膜特征提取；

c)将采集的虹膜特征与数据库中的虹膜特征进行比对，看是否与数据库中的虹膜图像吻合；

d)如果与数据库中的虹膜图像吻合，则自动读出该人的姓名，保存识别成功的图像。

10、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当第5)步虹膜识别完成后进行声音提示、灯光提示、或依据比对结果进行开或不开门的操作。

11、一种根据权利要求1所述的方法使用的***，其特征在于，包括可控云台，宽视角摄像头，窄视角摄像头，红外光源，计算机，电源，音箱；一宽视角摄像头和一窄视角摄像头以及红外光源顺序叠置，安装在可控云台的垂直旋转轴上；

其中，各个设备的选型和连接：

a)宽视角摄像头选用普通的会议摄像头，通过USB接口与计算机连接；

b)窄视角摄像头选用改装的一体化摄像机，其视频数据通过数据采集卡和计算机连接，一体化摄像头以通过RS-232总线控制对焦和变焦；

c)可控云台选用100度/秒的快速数字化云台，通过RS-485接口和计算机连接，由标准化的Pelco-D协议控制；

d)红外光源选用LED灯阵列，由多个发射角度为15度的红外LED构成。

12、根据权利要求11所述的***，其特征在于，所述计算机硬盘中拷有软件：

a)软件开启两个线程，分别处理宽视角摄像头和窄视角摄像头的图像数据，并在后台进行图像处理、运动控制和数据库检索功能；

b)软件的主窗口有两个画面，分别显示人脸图像和虹膜图像；用户识别成功后，显示用户信息，并发出用户姓名的声音；主窗口上有针对用户管理的注册、识别按钮。

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