虹膜識(shí)別技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、生物特征識(shí)別技術(shù)在當(dāng)今世界中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，虹膜因其唯一性、穩(wěn)定性，可采集性，非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)而逐步受到人們的重視，已經(jīng)發(fā)展成為了主流的生物特征識(shí)別手段。它以其簡(jiǎn)單的算法、快速的識(shí)別和極低的錯(cuò)誤識(shí)別率逐漸應(yīng)用到一些重要領(lǐng)域，如日?？记凇⑸矸蓁b別、數(shù)據(jù)加密、電子商務(wù)等，為人們的日常生活提供了很大的便利，大大滿(mǎn)足了現(xiàn)代社會(huì)的需求。與臉像，聲音，指紋等的身份鑒別方法相比，虹膜具有更高的準(zhǔn)確性?；诤缒さ淖R(shí)別系統(tǒng)通常包括虹膜圖像獲取，虹膜圖

2、像預(yù)處理，虹膜圖像特征提取，模式匹配與識(shí)別幾個(gè)部分。
　　 本文工作主要從以下幾個(gè)方面來(lái)展開(kāi)：
　　 第一，在虹膜定位方面，本文提出了一種基于Hough變換的虹膜定位算法，首先從建立虹膜灰度圖像的直方圖入手，分析虹膜邊界的灰度閾值，采用灰度投影及區(qū)域生長(zhǎng)對(duì)圖像進(jìn)行分割，后結(jié)合人眼生理特征和瞳孔和虹膜的位置關(guān)系，將用Canny算子進(jìn)行邊界提取和改進(jìn)的Hough變換相結(jié)合，縮小了搜索范圍，并提高了虹膜定位速度。
　　

3、 第二，在虹膜特征提取和匹配方面，采用兩種虹膜特征提取方法來(lái)進(jìn)行編碼識(shí)別，一是對(duì)Daugman的虹膜識(shí)別方法進(jìn)行改進(jìn)，在直角坐標(biāo)系下利用基于子塊紋理分析的Gabor濾波器相位編碼方法，在不同方向上構(gòu)造不同頻率的濾波器，將歸一化后的圖像分為若干相等的子塊，對(duì)每一子塊只對(duì)中心像素值進(jìn)行特征提取和編碼，用海明距進(jìn)行匹配：二是在極坐標(biāo)系下采用構(gòu)造多個(gè)Gabor濾波器的方法，將歸一化后的圖像分為若干相等的子塊，對(duì)每一子塊用Gabor模板進(jìn)行卷積，

4、提取濾波后每一子塊的像素值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差作為特征值，后用加權(quán)歐式距離進(jìn)行匹配。這兩種識(shí)別方法獲得了很好的識(shí)別性能，對(duì)于實(shí)時(shí)系統(tǒng)具有很好的魯棒性。
　　 第三，為便于算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果的驗(yàn)證，作者創(chuàng)建了一個(gè)虹膜識(shí)別的原型系統(tǒng)，主要功能包括虹膜定位，驗(yàn)證模式和識(shí)別模式下的匹配操作及結(jié)果的顯示和對(duì)一些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析等。
　　 本文算法雖然取得了一些成效，但是還存在很多問(wèn)題?？紤]到系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和算法的復(fù)雜性，本文沒(méi)有對(duì)眼瞼和睫毛等進(jìn)行