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申请/专利权人：中博信息技术研究院有限公司;中国通信服务股份有限公司

摘要：本发明属于虹膜识别技术领域，公开了基于智能锁的虹膜识别控制启闭方法，包括以下步骤：S1：通过智能锁上的虹膜采集模块采集用户虹膜图像；S2：对S1采集的虹膜图像进行多模态融合处理；S3：利用预设的定位算法对虹膜图像进行定位，提取出虹膜区域；S4：对虹膜图像进行特征提取，生成高维度的虹膜特征向量；S5：将提取的虹膜特征向量与存储在智能锁中的预注册虹膜特征库进行动态匹配；S6：基于S5的输出判断用户是否具有开锁权限。本发明通过高效的虹膜图像采集和特征提取技术，结合动态匹配和特征库更新机制，显著提高了智能锁的安全性和准确性，同时通过无线通信技术实现数据的远程管理，增强了系统的便捷性和可靠性。

主权项：1.基于智能锁的虹膜识别控制启闭方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过智能锁上的虹膜采集模块采集用户虹膜图像，所述虹膜采集模块包括高分辨率摄像头和红外光源，用于确保在各种光照条件下采集清晰图像；S2：对S1采集的虹膜图像进行多模态融合处理，将红外光谱图像和可见光谱图像进行融合，以增强虹膜特征的清晰度；具体包括：S21：对从S1中获得的红外光谱图像和可见光谱图像进行预处理，具体包括图像的灰度变换、噪声过滤和图像增强，以提高图像的质量；S22：分别对预处理后的红外光谱图像和可见光谱图像进行特征提取，采用预设的图像特征提取算法，获取每幅图像的特征信息；S23：利用预设的特征匹配算法，将红外光谱图像和可见光谱图像的特征进行匹配，对齐两幅图像中的对应点，确保两幅图像在空间位置上的一致；S24：根据特征匹配结果，确定融合策略，具体采用预设的加权平均法对红外光谱图像和可见光谱图像进行权重分配，权重分配依据包括图像的对比度、亮度和特征丰富度的参数；接着将红外光谱图像和可见光谱图像进行融合，通过加权平均法合成一幅融合图像，确保融合后的图像保留两种光谱图像的特征；S241：对预处理后的红外光谱图像和可见光谱图像计算对比度、亮度、特征丰富度；所述对比度采用计算图像灰度值标准差的方法，计算公式为： ， ；其中,为红外光谱图像的对比度；代表红外光谱图像的第个像素的灰度值；为红外光谱图像的平均灰度值；为红外光谱图像的总像素数；为可见光谱图像的对比度；代表可见光谱图像的第个像素的灰度值；为可见光谱图像的平均灰度值；为可见光谱图像的总像素数；所述亮度采用计算图像灰度值平均值的方法，公式为： ， ；其中，为红外光谱图像的亮度；为红外光谱图像的第个像素的灰度值；为可见光谱图像的亮度；为可见光谱图像的第个像素的灰度值；所述特征丰富度采用边缘检测算法计算图像中的边缘数量，公式为： ， ，其中，为红外光谱图像的丰富度；代表红外光谱图像的第个像素是否为边缘像素的二值标志；为可见光谱图像的丰富度；代表可见光谱图像的第个像素是否为边缘像素的二值标志；S242：根据S241中计算的参数，对红外光谱图像和可见光谱图像进行权重分配，设红外光谱图像的权重为，可见光谱图像的权重为，则权重的计算公式分别为：对比度权重：，；亮度权重：，；特征丰富度权重：，；S243：综合各项权重参数，得到最终的融合权重，设综合权重为和，则综合权重的计算公式为： ， ；其中，、、分别为对比度、亮度和特征丰富度的权重系数，需要满足；S244：根据S243中计算的综合权重，对红外光谱图像和可见光谱图像进行加权平均融合，则融合图像的计算公式为： ，其中，为红外光谱图像的灰度值矩阵；为可见光谱图像的灰度值矩阵；S25：对融合后的图像进行优化处理，包括对比度增强和细节增强，为后续的虹膜定位和特征提取提供优质图像数据；S3：利用预设的定位算法对虹膜图像进行定位，提取出虹膜区域，并进行实时归一化处理；S4：采用3D-LBP算法对归一化后的虹膜图像进行特征提取，生成高维度的虹膜特征向量；S5：将提取的虹膜特征向量与存储在智能锁中的预注册虹膜特征库进行动态匹配，过程中采用预设的加密传输和处理技术，并通过动态更新机制定期更新虹膜特征库；S6：根据S5的匹配结果进行用户身份验证，通过智能锁的控制模块判断用户是否具有开锁权限，若验证通过，控制模块发送开锁指令至执行机构，驱动电机进行开锁操作，并在开锁成功后，通过无线通信模块将开锁记录和用户信息上传至云端服务器。

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