技术摘要：
本公开提供一种尸体虹膜识别方法和装置，所述方法包括以下步骤：采集尸体虹膜图像，并对采集的尸体虹膜图像进行虹膜图像质量评价；对尸体虹膜图像进行第一尸体虹膜质量评价；对于图像质量符合预定质量标准的虹膜图像，进行虹膜检测与定位；将定位到虹膜区域的尸体虹膜  全部
背景技术：
由于虹膜高度的稳定性和唯一性，被视为安全性极高的生物特征，适用于精度要 求高的身份识别认证场景。目前，虹膜识别技术被用于公安刑侦、监狱、嫌疑人排查、出入境 等活人身份管理中，已经积累了大量嫌疑人和流动人口的虹膜图像数据。 在传统的尸体解剖身份确认中，可使用指纹比对识别、DNA比对识别、相关人认定 等方式进行尸体的身份确认。当遇到指纹损坏或缺失、面部特征损坏等因素时，就只能依靠 DNA比对识别，其不仅需要一定的时间且成本相对高。 因此，为尸体身份确认提供一种快速、有效的识别技术，一直是备受关注的问题。
技术实现要素：
鉴于此，本发明实施例提供了一种尸体虹膜识别方法和装置，以快速有效地通过 尸体虹膜识别来识别死者身份。 本发明的技术方案如下： 一种尸体虹膜识别方法，该方法包括以下步骤： 采集尸体虹膜图像，并对采集的尸体虹膜图像进行虹膜图像质量评价； 对尸体虹膜图像进行第一尸体虹膜质量评价； 对于图像质量符合预定质量标准的虹膜图像，进行虹膜检测与定位； 将定位到虹膜区域的尸体虹膜图像数据和活体虹膜数据库中的虹膜数据进行匹 配，并获得至少一个匹配结果和相应的置信度； 基于质量评价结果、匹配结果和相应的置信度综合分析，输出最终识别结果。 可选地，所述对采集的尸体虹膜图像进行虹膜图像质量评价，包括：采用如下质量 评价因素中的至少一种进行虹膜图像质量评价并获得虹膜图像评价结果：离焦模糊程度、 运动模糊程度、清晰度以及有效虹膜区域比例。 可选地，所述对尸体虹膜图像进行第一虹膜质量评价，包括：利用基于深度卷积网 络的、经训练的第一分类器对尸体虹膜图像进行虹膜质量等级分类，获得第一虹膜质量评 价结果；其中，所述第一分类器是利用采集的多组死亡时间对应的多组不同虹膜质量的虹 膜图像训练得到的分类器。 可选地，在进行虹膜检测与定位的步骤前，所述方法还包括：进行尸体虹膜图像预 处理。 可选地，所述进行虹膜检测与定位之后，将定位到的虹膜区域内的数据和活体虹 膜数据库中的虹膜数据进行匹配之前，所述方法还包括：对定位的虹膜区域进行第二尸体 虹膜质量评价。 可选地，所述对定位到的虹膜区域进行比所述第一虹膜质量评价更高精度的第二 4 CN 111611848 A 说　明　书 2/10 页 虹膜质量评价，包括：利用基于深度卷积网络的、经训练的第二分类器对定位到虹膜区域的 尸体虹膜图像进行虹膜质量等级分类，获得第二虹膜质量评价结果；其中，所述第二分类器 是利用采集的多组死亡时间对应的多组不同虹膜质量的、标注了虹膜区域的虹膜图像训练 得到的分类器。 可选地，所述质量评价结果包括虹膜图像质量评价结果和/或虹膜质量评价结果； 所述基于质量评价结果和预存储的活体虹膜数据库进行尸体虹膜识别，并获得至少一个初 步识别结果和相应的置信度，包括：在质量评价结果符合第一条件的情况下，对定位到的虹 膜区域进行归一化展开和特征提取，并将提取的特征与活体虹膜数据库中的相应特征进行 比对，获得前K个相似虹膜模板和对应的K个置信度，其中，K大于等于1；和/或在质量评价结 果符合第二条件的情况下，采用深度卷积网络对定位到的虹膜区域进行特征提取，并计算 与预存的活体虹膜数据库中不同虹膜图像的相似度，获得前L个相似虹膜模板和对应的L个 置信度，其中，L大于等于1。 可选地，符合所述符合第一条件的质量评价结果优于符合所述第二条件的质量评 价结果。 可选地，所述基于质量评价结果、匹配结果和相应的置信度综合分析，输出最终识 别结果，包括： 基于虹膜图像质量评价结果、虹膜质量评价结果和初步识别结果相应的置信度确 定识别结果可信度等级，来输出最优识别结果，输出至少一个推荐识别结果及其置信度，或 者输出无识别分类结果，作为最终识别结果；或者将虹膜图像质量评价结果、虹膜质量评价 结果和初步识别结果相应的置信度作为特征向量，作为分类器的输入特征，通过分类器学 习方式输出第一可信度等级的单个最优识别结果，输出第二可信度等级的至少一个推荐识 别结果及其置信度，或者输出无识别分类结果，作为最终识别结果。 可选地，所述基于质量评价结果、匹配结果和相应的置信度输出最终识别结果，包 括：基于虹膜图像质量评价结果、第一虹膜质量评价结果、第二虹膜质量评价结果和初步识 别结果相应的置信度确定识别结果可信度等级，来输出最优识别结果，输出至少一个推荐 识别结果及其置信度，或者输出无识别分类结果，作为最终识别结果；或者将虹膜图像质量 评价结果、第一虹膜质量评价结果、第二虹膜质量评价结果和初步识别结果相应的置信度 作为特征向量，作为分类器的输入特征，通过分类器学习方式输出第一可信度等级的单个 最优识别结果，输出第二可信度等级的至少一个推荐识别结果及其置信度，或者输出无识 别分类结果，作为最终识别结果。 本发明的另一方面，还提供一种尸体虹膜识别装置，该装置包括处理器和存储器， 所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令， 当所述计算机指令被处理器执行时该装置实现如前所述方法的步骤。 本发明的另一方面，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该 程序被处理器执行时实现如前所述方法的步骤。 本发明的尸体虹膜识别方法和装置能够解决尸体虹膜图像与活体虹膜图像比对 识别的问题，为高效的尸体身份确认提供了一种有效手段。 本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对 于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获 5 CN 111611848 A 说　明　书 3/10 页 知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的 结构实现到并获得。 本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体 所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。 附图说明 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不 构成对本发明的限定。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为 了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大，即，相对于依据本发明 实际制造的示例性装置中的其它部件可能变得更大。在附图中： 图1为本发明一实施例中尸体虹膜识别方法的流程示意图。 图2为本发明另一实施例中尸体虹膜识别分析的流程示意图。 图3为本发明一实施例中尸体虹膜识别装置的示意图。