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文檔簡(jiǎn)介
1、人體虹膜特征具有穩(wěn)定性高,唯一性好的特點(diǎn),同時(shí)可以使用非接觸方式進(jìn)行采集,非常適合用于身份認(rèn)證。然而,目前的虹膜圖像噪聲檢測(cè)算法和虹膜定位算法速度較慢,魯棒性較差,同時(shí)虹膜特征編碼規(guī)模較大,傳統(tǒng)的編碼配準(zhǔn)方式也增大了模式匹配計(jì)算量。這些因素限制了虹膜識(shí)別過(guò)程的速度與準(zhǔn)確性,使得基于虹膜識(shí)別的身份認(rèn)證方式難以應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域中。因此,速度快,精度高,魯棒性好的虹膜識(shí)別算法的研究成為重要課題。
本文主要針對(duì)虹膜識(shí)別過(guò)程中的噪聲檢
2、測(cè)、虹膜定位、特征編碼與配準(zhǔn)等方面的問(wèn)題進(jìn)行了分析研究并提出了改進(jìn)方法,取得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。本文主要完成了以下三方面的研究工作:
(1)改進(jìn)了虹膜圖像睫毛和眼瞼檢測(cè)方法。針對(duì)虹膜圖像中的睫毛干擾,采用自適應(yīng)雙閾值方法進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)不同圖像的光照情況,靈活地調(diào)整閾值,相比現(xiàn)有睫毛檢測(cè)方法在應(yīng)對(duì)不同光照條件時(shí)具有更好的魯棒性;針對(duì)虹膜圖像中的眼瞼噪聲,通過(guò)分析圖像的灰度特征定位眼瞼上的像素點(diǎn),然后對(duì)這些點(diǎn)使用最小二乘法進(jìn)行擬合檢
3、測(cè)出眼瞼位置,較好地解決了混有睫毛干擾的眼瞼難以檢測(cè)的問(wèn)題。
(2)給出了新的虹膜內(nèi)、外邊界定位方法。采用基于連通域檢測(cè)的方法進(jìn)行虹膜內(nèi)邊界定位,首先選取圖像中的最大連通域,然后對(duì)該區(qū)域進(jìn)行邊緣檢測(cè)和曲線擬合得到虹膜內(nèi)邊界。通過(guò)選取最大連通域的方式可以有效去除光斑、睫毛等對(duì)內(nèi)邊界定位產(chǎn)生的干擾,這使得該方法具有較好的魯棒性。給出了一種基于ROI圈定的虹膜外邊界定位方法,首先通過(guò)矩形模板確定虹膜外邊界檢測(cè)的ROI,之后在ROI內(nèi)
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