虹膜識(shí)別算法分析與研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)逐漸受到人們的重視和市場(chǎng)的迫切需求，已經(jīng)被不斷的研究與應(yīng)用。虹膜識(shí)別技術(shù)是該技術(shù)中的一種，在人體生物識(shí)別技術(shù)中倍受青睞。因其具有的獨(dú)特優(yōu)越的生理結(jié)構(gòu)，比如:唯一性、穩(wěn)定性、防偽性，使之成為當(dāng)今社會(huì)個(gè)人身份鑒別的重要手段，而且在國(guó)防、安防、電子商務(wù)、金融等諸多領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文對(duì)虹膜識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了深入研究與分析，提出了一種四向掃描法快速精確定位虹膜內(nèi)外邊緣;雙極性坐標(biāo)歸一化虹膜區(qū)域和該區(qū)域模塊劃分;改進(jìn)

2、的基于25個(gè)方向的二維Gabor濾波器特征提取;改進(jìn)的基于Ferns分類器方法進(jìn)行虹膜特征訓(xùn)練和樣本匹配測(cè)試。
　　以上本文提出改進(jìn)算法主要集中在對(duì)虹膜圖像進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和模式匹配三個(gè)部分的模塊研究中，具體的詳細(xì)敘述:
　　第一，預(yù)處理:虹膜定位是虹膜圖像預(yù)處理模塊的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，本文采用的是基于四向掃描法的虹膜內(nèi)外邊緣快速精確定位方法。首先采用基于改進(jìn)Canny算子和小波變換所提取的邊緣進(jìn)行邊緣圖像融合獲取一個(gè)足夠封閉的

3、內(nèi)邊緣，然后進(jìn)行四向掃描分割出瞳孔，在進(jìn)行重新確定邊緣點(diǎn)，計(jì)算內(nèi)邊緣圓心半徑，然后根據(jù)內(nèi)邊緣圓心半徑粗定位外邊緣圓心半徑，最后根據(jù)微分、積分運(yùn)算獲取精確的外邊緣信息，從而精確的定位虹膜內(nèi)外邊緣;為獲取更純的虹膜紋理特征信息，在進(jìn)行特征提取前，需要做的預(yù)處理包括圖像歸一化和圖像增強(qiáng)，本文在歸一化中采用的是雙極坐標(biāo)歸一化，然后進(jìn)行模塊劃分，盡量選取更多的、更加豐富的、純的虹膜紋理信息，用均衡化增強(qiáng)處理。
　　第二，特征提取:特征提取模

4、塊采取的是基于5*5方向改進(jìn)的二維Gabor濾波器的使用。從選取的虹膜區(qū)域提取圖像特征，再對(duì)Gabor濾波器的各項(xiàng)特性重新分析和參數(shù)設(shè)置，對(duì)25個(gè)紋理方向的特征提取融合，根據(jù)特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算和特征編碼，獲得數(shù)據(jù)庫(kù)，并給出了處理后的相關(guān)效果圖。
　　第三，模式匹配:采用的是基于Ferns（蕨）分類器的方法。介紹訓(xùn)練集和測(cè)試樣本的劃分，分類器的原理，分析在虹膜匹配中所存在的優(yōu)點(diǎn)，并與支持向量機(jī)分類器進(jìn)行了比較，還與常用的漢明距離法進(jìn)行比