本發(fā)明涉及身份識(shí)別，具體為一種基于虹膜識(shí)別來(lái)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的多模態(tài)識(shí)別裝置。

背景技術(shù)：

1、電子信息化時(shí)代，人們對(duì)身份認(rèn)證的重視程度是有目共睹的，電子信息化時(shí)代的一大特征就是身份的數(shù)字化和隱性化。

2、目前，身份識(shí)別手段主要以指紋識(shí)別與人臉識(shí)別為主。指紋識(shí)別的精度較高，但是容易被仿制；人臉識(shí)別技術(shù)具有易使用的優(yōu)點(diǎn)，但是精度較低，往往不能滿足實(shí)際應(yīng)用需求，因此針對(duì)以上問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于虹膜識(shí)別來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的識(shí)別裝置，通過(guò)結(jié)合眼球運(yùn)動(dòng)的信息和虹膜的特征，同時(shí)實(shí)現(xiàn)眼動(dòng)追蹤和虹膜識(shí)別，以提高現(xiàn)有的識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、安全性以及便捷性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于虹膜識(shí)別來(lái)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的多模態(tài)識(shí)別裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于虹膜識(shí)別來(lái)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的多模態(tài)識(shí)別裝置，包括設(shè)備組成系統(tǒng)以及功能分析系統(tǒng)，所述設(shè)備組成系統(tǒng)包括攝像頭模組、紅外照明模組、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模組、圖像顯示模組、追蹤與識(shí)別單元以及通信接口；

3、所述功能分析系統(tǒng)包括環(huán)境適應(yīng)模塊、多模態(tài)融合分析模塊、用戶行為預(yù)測(cè)模塊、安全加密模塊以及云端同步模塊；

4、所述功能分析系統(tǒng)中的各模塊通過(guò)高速數(shù)據(jù)總線相連接，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝院头€(wěn)定性；

5、所述攝像頭模組、紅外照明模組和電機(jī)驅(qū)動(dòng)模組通過(guò)實(shí)時(shí)控制協(xié)議和追蹤與識(shí)別單元交互，而圖像顯示模組直接連接至裝置的處理芯片，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)圖像輸出，通信接口則負(fù)責(zé)與外部網(wǎng)絡(luò)或hm?i界面的數(shù)據(jù)交互。

6、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述攝像頭模組包括第一攝像頭模組以及第二攝像頭模組；

7、所述第一攝像頭模組，用于采集虹膜圖像，配備高分辨率攝像頭和紅外濾光功能，以確保在不同光線條件下都能獲得清晰的虹膜圖像；

8、所述第二攝像頭模組，用于采集人臉圖像，支持廣角拍攝，并能進(jìn)行面部特征分析。

9、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述紅外照明模組，發(fā)射紅外光至被采集者的眼睛，確保即使在光線較暗的環(huán)境中也能高質(zhì)量地采集虹膜圖像；

10、根據(jù)環(huán)境光線強(qiáng)度自動(dòng)調(diào)節(jié)紅外光的強(qiáng)度，確保虹膜圖像的質(zhì)量，防止過(guò)曝或欠曝；

11、采用精準(zhǔn)定向的光束確保光線直接照射到用戶眼睛，減少散光帶來(lái)的干擾。

12、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述電機(jī)驅(qū)動(dòng)模組，控制攝像頭模組的角度調(diào)整，準(zhǔn)確地定位至用戶眼部，適應(yīng)不同身高和站立位置的需求，并采用自適應(yīng)調(diào)整算法基于用戶的身高和距離數(shù)據(jù)自動(dòng)計(jì)算并調(diào)整攝像頭的最佳位置和角度；

13、所述圖像顯示模組，使用高分辨率顯示屏實(shí)時(shí)顯示捕獲的虹膜和人臉圖像，便于操作員進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)整；

14、所述通信接口配置有以太網(wǎng)接口，支持tcp/ip協(xié)議支持，確保設(shè)備與中央管理系統(tǒng)之間的連接，支持大數(shù)據(jù)傳輸，使設(shè)備能在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)交互；同時(shí)內(nèi)置hm?i集成，與人機(jī)界面緊密集成，提供直觀的操作和管理界面，包括虹膜錄入、刪除和權(quán)限設(shè)置。

15、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述追蹤與識(shí)別單元內(nèi)置有機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤算法和機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別算法；

16、機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤算法，利用機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)追蹤眼球運(yùn)動(dòng)，準(zhǔn)確捕捉用戶的注視點(diǎn)，為虹膜捕獲提供數(shù)據(jù)支持；

17、深度學(xué)習(xí)識(shí)別算法，應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析虹膜特征，通過(guò)大量的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)提高識(shí)別算法的準(zhǔn)確性和魯棒性。

18、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤算法引入時(shí)間序列分析，以捕捉眼動(dòng)的時(shí)序變化特性，包括：

19、時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)，用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，比如連續(xù)的眼球運(yùn)動(dòng)幀；

20、特征提取，使用多層卷積和池化層從眼球運(yùn)動(dòng)視頻序列中提取時(shí)空特征；

21、狀態(tài)預(yù)測(cè)，利用全連接層和softmax分類器預(yù)測(cè)眼球的每一狀態(tài)；

22、輸入序列：

23、(xt＝[it-k，...，it])

24、其中，it是在時(shí)間點(diǎn)t的眼球圖像；

25、卷積層：

26、[cl＝relu(wl*xt+bl)]

27、其中，*表示卷積操作，wl和bl是卷積核和偏置參數(shù)；

28、全連接層輸出：

29、[f＝wf·flatten(cl)+bf]

30、狀態(tài)預(yù)測(cè)：

31、[p(yt|xt)＝softmax(f)]

32、其中，yt是預(yù)測(cè)的眼動(dòng)狀態(tài)；

33、對(duì)卷積層的深度和寬度進(jìn)行網(wǎng)格搜索，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

34、使用正則化技術(shù)如dropout，減少模型過(guò)擬合。

35、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別算法采用一個(gè)包含局部和全局特征提取的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以增強(qiáng)識(shí)別的魯棒性和準(zhǔn)確性，包括：

36、局部特征網(wǎng)絡(luò)，使用小的卷積窗口提取虹膜局部特征；

37、全局特征網(wǎng)絡(luò)，使用大的卷積窗口提取整體虹膜特征；

38、特征融合與匹配，結(jié)合局部和全局特征，通過(guò)全連接層進(jìn)行特征融合，并計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)中特征的相似度；

39、局部特征提取：

40、[l＝relu(wl*i+bl)]

41、全局特征提?。?/p>

42、[g＝relu(wg*i+bg)]

43、特征融合：

44、[f＝wf·concat(l，g)+bf]

45、相似度度量：

46、

47、其中，fdb是數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征；

48、使用不同類型的卷積核大小來(lái)實(shí)驗(yàn)局部和全局特征的最優(yōu)提??；

49、應(yīng)用si?amese網(wǎng)絡(luò)或三元組損失來(lái)增強(qiáng)特征匹配的學(xué)習(xí)。

50、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述功能分析系統(tǒng)中：

51、環(huán)境適應(yīng)模塊，自動(dòng)調(diào)整攝像頭的曝光和對(duì)焦參數(shù)，以適應(yīng)不同的環(huán)境光線條件，確保圖像質(zhì)量始終優(yōu)越；

52、多模態(tài)融合分析模塊，結(jié)合虹膜識(shí)別和面部識(shí)別數(shù)據(jù)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和安全性，能夠?qū)Σ杉臄?shù)據(jù)進(jìn)行深度融合分析，使用復(fù)合算法進(jìn)一步提升識(shí)別的準(zhǔn)確度；

53、用戶行為預(yù)測(cè)模塊，分析用戶的眼動(dòng)模式和頻率，預(yù)測(cè)用戶的意圖和行為，用于提高交互式系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性；

54、安全加密模塊，對(duì)所有傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行端到端加密，保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性；

55、云端同步模塊，允許設(shè)備與云端服務(wù)器同步虹膜和人臉數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和遠(yuǎn)程身份驗(yàn)證。

56、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述多模態(tài)融合分析模塊中復(fù)合算法的具體融合模型采用加權(quán)平均的方法：

57、[s＝wiris×piris+wface×pface]

58、其中，s是最終的安全評(píng)分，piris和pface分別是虹膜和面部識(shí)別的置信度，wiris和wface是權(quán)重，根據(jù)實(shí)際安全需求調(diào)整。

59、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述用戶行為預(yù)測(cè)模塊，通過(guò)分析用戶的眼動(dòng)模式和頻率來(lái)預(yù)測(cè)用戶的意圖和行為，預(yù)測(cè)模型使用簡(jiǎn)化的時(shí)間序列分析方法：

60、[bt+1＝αbt+(1-α)xt]

61、其中，bt+1是下一時(shí)間步的行為預(yù)測(cè)，bt是當(dāng)前時(shí)間步的行為，xt是當(dāng)前觀察到的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，α是平滑系數(shù)，調(diào)整以優(yōu)化預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

62、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種基于虹膜識(shí)別來(lái)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的多模態(tài)識(shí)別裝置，具備以下有益效果：

63、該基于虹膜識(shí)別來(lái)精準(zhǔn)眼動(dòng)追蹤的多模態(tài)識(shí)別裝置，有效結(jié)合了眼球運(yùn)動(dòng)信息與虹膜特征，為用戶提供了一個(gè)高度安全和準(zhǔn)確的身份驗(yàn)證方案，通過(guò)紅外照明模組與高分辨率攝像頭模組的精準(zhǔn)協(xié)調(diào)，確保即使在多變的光線條件下也能準(zhǔn)確捕捉到虹膜信息。此外，整合的眼動(dòng)追蹤功能增加了額外的安全層次，使得系統(tǒng)難以被欺騙或仿冒，顯著提高了識(shí)別的難度和防篡改能力。通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)特征進(jìn)行提取和融合，該設(shè)備不僅提升了身份驗(yàn)證的速度和效率，還通過(guò)實(shí)時(shí)的眼球追蹤增強(qiáng)了用戶界面的互動(dòng)性和便捷性，使其在多種安全需求高的環(huán)境中成為理想的選擇。