基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法1
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计算机工程与应用
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Computer Engineering a nd Applications计算机工程与应用
2019，55（9）
1 引言
近些年关于虹膜识别的研究在学界和业界引起了
广泛的关注，与人脸识别、语音识别和指纹识别等其他
生物特征识别方法相比，虹膜识别
[1-2]
具有唯一性、极高
准确性、高稳定性、高防伪性、易采集性、非侵犯性等优
势，具有很好的应用前景。虹膜图像中虹膜区域达到
160×160的分辨率即可用于识别，但是在手机和很多其
他远距离虹膜采集设备中传感器采集到的图像面积可
超过虹膜区域的 200 倍，干扰区域太多，虹膜识别算法
很难正常工作。因此准确的人眼定位是移动设备上进
行虹膜识别的重要前提。
传统的人眼定位算法有灰度积分投影算法、几何特
基于 HOG和 SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法
晁静静，沈文忠，宋天舒
上海电力学院 电子与信息工程学院，上海 200090
摘 要：针对近红外光下现有的人眼定位算法普遍存在准确性不高、泛化能力不佳等问题，提出了一种基于方向梯
度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）相结合的双眼虹膜图像的人眼定位算法。利用 HOG提取虹膜图像的人眼特
征，并结合 SVM分类器对 HOG 特征进行训练从而实现人眼的精确定位。为了减少漏检和误检，进一步提高定位准
确率，又提出了多级级联 SVM 分类器算法；另外针对近红外光线下虹膜图像独特的灰度分布特点，设计了一种图像
预处理方法，能够显著提高人眼定位速度。在 MIR2016 和 CAS IA-IRIS-Distance 数据集上的实验结果表明 ，基于
HOG和 S VM的双眼虹膜图像的人眼定位算法具有高准确率、强泛化能力和高实时性。
关键词：虹膜识别 ；人眼定位；方向梯度直方图（HOG）；级联支持向量机（SV M）分类器；图像预处理
文献标志码：A 中图分类号：TP 391 doi：10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0474
晁静静，沈文忠，宋天舒.基于 HOG和 SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法.计算机工程与应用，2019，55（9）：184-189.
CHAO Jingjing, SHEN Wenzhong, SONG Tia ns hu. Eye location al gorithm of binocular ir is image based on HOG and
cas cade SV M. Computer Engineering and Applications, 2019, 5 5（9）：184-189.
Eye Location Algorithm of Binocular Iris Image Based on HOG an d Cascade SVM
CHAO Jingjing, SHEN Wenzhong, SONG Tianshu
School of Electronic and Information Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China
Ab stract：Aiming at the problems such as low accuracy and poor generalization ability of the existing human eye location
algorithms under near infrared l ight, a human eye location algorithm based on Histogram Oriented G radient（HOG）a nd
Support Vector Machine（SVM）is proposed. HOG is used to extract the human eye features of iris images and the HOG
features are trained by SVM classifier to locate human eyes. In order to further improve the accuracy and reduce the missing
detection and false detection, a multi- leve l cascade SVM classifier algorithm is proposed. In addition, aiming at the
unique grayscale d istribution character istics of iris ima ges under near infrared light, an image preprocessing method is
designed, which can significantly improve the positioning speed. The experimenta l results on MIR2016 and CASIA-IRIS-
Distance dataset show that the human eye location algorithm based on HOG and SVM has high accuracy, strong general-
ization ability and high real-time performance.
Key words：iris recognition; eye location; Histogram Oriented Gradient（HOG）; cascade Support Vector M achine（SVM）;
image preprocessing
基金项目：国家自然科学基金（No.61772327）；上海市科委地方能力建设项目（No.15110600700）。
作者简介：晁静静（199 2—），女，硕士研究生，研究方向：虹膜识别，E-mail：1059465179@qq.com；沈文忠（1978—），男，副教授，研
究方向：虹膜识别、机器视觉与智能控制；宋天舒（1994—），男，硕士研究生，研究方向：虹膜识别、深度学习。
收稿日期：2018-01-30 修回日期：2018-03-23 文章编号：1002-8331（2019）09-0184-06
CN KI网络出版：2018-08-14, http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.2018081 0.1630.00 6.html
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