本文件规定了公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的技术要求。 本文件适用于公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的采集、存储与识别。

ICS13.310
CCSA 91
中华人民共和国国家标准
GB/T41988—2022
公共安全
虹膜识别应用
图像技术要求
Public security—Iris recognition applications-Technical requirements for iris images2022-10-12发布
国家市场监督管理总局
国家标准化管理委员会
2023-05-01实施
GB/T41988—2022
规范性引用文件
3术语和定义
符号和缩略语
技术要求
6虹膜图像示例
附录A（资料性）
附录B（资料性）
参考文献
眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法虹膜图像示例
GB/T41988—2022
本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任本文件由中华人民共和国公安部提出。本文件由全国安全防范报警系统标准化技术委员会（SAC/TC100)归口。本文件起草单位：天津中科虹星科技有限公司、中国科学院自动化研究所、北京中科虹霸科技有限公司、公安部第一研究所、北京邮电大学、北京眼神智能科技有限公司、公安部第三研究所、天津中科智能识别有限公司。
本文件主要起草人：李海青、侯广琦、王云龙、孙哲南、李星光、何召锋、刘京、侯鸿川、张新会、张慧、李文洁、杨春林、刘朝朋、游寒旭、张堃博。I
1范围
公共安全
虹膜识别应用
图像技术要求
本文件规定了公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的技术要求本文件适用于公共安全虹膜识别应用中虹膜图像的采集、存储与识别2
规范性引用文件
GB/T41988—2022
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件：不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T41786—2022
术语和定义
公共安全生物特征识别
GB/T41786一2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件3.1
虹膜中心
iriscenter
以圆模型对虹膜的外边界进行拟合的圆心位置3.2
虹膜半径
irisradius
以圆模型对虹膜的外边界进行拟合的圆的半径。示例，见图1.
pupilcenter
瞳孔中心
以圆模型对虹膜的内边界进行拟合的圆心位置。3.4
瞳孔半径
pupilradius
以圆模型对虹膜的内边界进行拟合的圆的半径。示例：见图1
GB/T41988—2022
标引序号说明：
1-瞳孔半径：
虹膜半径：
3-—内眼角；
瞳孔；
5-虹膜；
6—巩膜；
外眼角。
符号和缩略语
下列符号适用于本文件。
r：虹膜半径，单位为像素。
rp：瞳孔半径，单位为像素。
缩略语
下列缩略语适用于本文件。
BMP：位图（Bitmap）
图1虹膜图像示意图
JPEG：联合图像专家组（JointPhotographicExpertsGroup）PNG：便携式网络图形（PortableNetworkGraphic)RAW：原始图像数据（Raw）
技术要求
图像扫描方式
在虹膜图像中，上眼皮应位十虹膜中心上方，被采集者左眼内眼角应位十虹膜中心的左侧，被采集2
GB/T41988—2022
者右眼内眼角应位于虹膜中心的右侧，如图2所示。虹膜图像左上角顶点定义为坐标原点（0，0），X轴方向从左至右，Y轴方向从上至下。虹膜图像按从左至右、从上至下的方式顺序扫描。(0, 0)
标引序号说明：
上眼皮；
2——外眼角；
下眼皮；
4——内眼角。
5.2图像格式
右眼虹膜图像
(0, 0)
左眼虹膜图像
被米集者右眼和左眼虹膜图像示意图虹膜图像格式应为RAW、BMPJPEG、JPEG2000和PNG中的任意一种，5.3灰度等级
虹膜图像应为灰度图像。图像中每个像素点灰度量化级应≥256级，即每个像素点位深度应≥8位5.4灰度等级利用率
使用图像灰度直方图的信息嫡来衡量灰度等级利用率，单位为比特（bit）。虹膜图像的灰度等级利用率应≥6bit。按公式(1)计算灰度等级利用率。g.
式中：
灰度等级利用率；
图像灰度，
e(ipito)
p.log，p
P，——图像中灰度为1的像素点个数除以图像总的像素点个数注：图像灰度直方图分布越均匀，图像包含的信息量越高，灰度等级利用率越高。5.5
虹膜半径
注册用虹膜图像的虹膜半径应100像素，识别用虹膜图像的虹膜半径应≥80像素。.（1）
GB/T41988—2022
瞳孔伸缩率
虹膜图像的瞳孔伸缩率应为20%～70%。按公式（2)计算瞳孔伸缩率。Rawww.bzxz.net
式中：
R睡孔伸缩率；
。———瞳孔半径，单位为像素；r
一虹膜半径，单位为像素。
虹膜与巩膜对比度
×100%
虹膜与巩膜对比度应≥5。按公式（3)计算虹膜与巩膜对比度。o,
I0,-Va
+V-2XUp
式中：
虹膜与巩膜对比度；
U≥Uin或≥,
×100，其他
....2)
.（3）
图3a)中区域A内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非巩膜物体遮挡的像素点灰度中值；图3a)中区域B内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非虹膜物体遮挡的像素点灰度中值；图3b）中区域C内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非瞳孔物体遮挡的像素点灰度中值。区域A
标引符号说明：
区域A
区域B
区域C
区域D
区域13
区域A和区域B
区域C区域D
区域C和区域D
以虹膜中心为圆心、内圆半径等于1.10r、外圆半径等于1.20r的环形区域；以虹膜中心为圆心、内圆半径等于（r十r，）/2、外圆半径等于0.90r的环形区域；以瞳孔中心为圆心、半径等于0.80r。的圆形区域；以瞳孔中心为圆心、内圆半径等于1.10r，、外圆半径等于（r;十r，）/2的环形区域。图3计算虹膜与巩膜对比度、虹膜与瞳孔对比度所用区域示意图5.8
虹膜与瞳孔对比度
虹膜与睡孔对比度应≥30。按公式(4)计算虹膜与孔对比度。4
式中：
[—up
0.75×（20+,+-,
虹膜与瞳孔对比度；
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（4）
-图3b)中区域D内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非虹膜物体遮挡的像素点灰度中值：一图3b)中区域C内未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等非瞳孔物体遮挡的像素点灰度中值。5.9虹膜有效区域占比
注册用虹膜图像的虹膜有效区域占比应60%，识别用虹膜图像的虹膜有效区域占比应>50%。按公式(5)计算虹膜有效区域占比式中：
A。——虹膜有效区域占比；
Nealia
Nl×100%
在虹膜环形区域中，未被眼皮、睫毛、光斑和镜框等遮挡的有效虹膜像素点个数；一虹膜环形区域的像素点个数
虹膜环形区域由虹膜内边界拟合圆和外边界拟合圆确定。5.10边界裕量
·（5）
虹膜图像的虹膜外边界拟合圆到图像上边界、下边界、左边界和右边界的距离应分别≥0.20ri、≥0.20ri、≥0.60r：和≥0.60ri，如图4所示。(0, 0)
标引序号说明：
上边界裕量，≥0.20r；
下边界裕量，≥0.20r
左边界裕量，≥0.60r；
右边界裕量，≥0.60rl。
图4边界裕量计算方法示意图
眼睛倾斜角
眼睛倾斜角为眼睛内眼角和外眼角的连线与图像X轴的夹角，取值范围为0°～90。眼睛倾斜角5
GB/T41988—2022
应<25°，眼倾斜角的估计方法见附录A。5.12
视线俯仰角
视线俯仰角为眼睛光轴与摄像头光轴在垂直平面分量上的夹角，取值范围为0°～90。视线俯仰角应<10°，视线俯仰角的估计方法见附录A。5.13视线方位角
视线方位角为眼晴光轴与摄像头光轴在水平平面分量上的夹角，取值范围为0~90。视线方位角应<10°，视线方位角的估计方法见附录A。5.14
清晰度
虹膜图像中的虹膜纹理应清晰。6
虹膜图像示例
注册用虹膜图像示例见附录B中的表B.1,识别用虹膜图像示例见附录B中的表B.2。6
附录A
（资料性）
眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法GB/T41988—2022
采用一种基于眼睛关键点定位的方法估计眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角。17个眼睛关键点如图A.1所示，包括2个内外眼角点、6个上下眼皮点、8个虹膜外边界点和1个虹膜中心点。a）右眼关键点
标引序号说明：
内眼角点：
外眼角点：
上眼皮点：
下眼皮点；
虹膜外边界点：
虹膜中心点。
图A.1眼睛关键点示意图
b）左眼关键点
方法整体流程如图A.2所示。首先输人1幅虹膜图像，然后使用堆叠沙漏网络得到17幅关键点热力图。每个关键点对应1张热力图（为方便显示，图A.2中的热力图为17幅热力图合并得到）。经过Soft-argmax层的处理，输出17个眼睛关键点的坐标。连接内外眼角点的直线与X轴的夹角即为眼睛倾斜角。支持向量回归机的输人为17个关键点X轴和Y轴坐标值构成的34维特征向量，输出为视线俯仰角和视线方位角
虹膜图像
堆沙漏网络
眼睛关键点热力图
关键点
内外眼角
点连线与
入输夹角
支持向量
国归机
眼睛倾斜角、视线俯仰角和视线方位角估计方法流程图限倾斜角
视线筛仰角
视线方似角
训练阶段，堆叠沙漏网络的损失函数为预测关键点热力图和标注关键点热力图之间的均方误差之和，如公式（A.1)所示。
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式中：
堆叠沙漏网络的损失函数；
—均方误差；
CMSE(h.-h))
一第1个眼睛关键点对应的预测关键点热力图；第个眼晴关键点对应的标注关键点热力图。.............
.......(A)
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