基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的虹膜識別研究.pdf

1、本文的工作是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的虹膜識別研究。虹膜識別屬于生物識別技術(shù)的一種，是一項根據(jù)人眼睛中瞳孔之外鞏膜之內(nèi)的一個圓環(huán)內(nèi)部復(fù)雜的紋理特征來鑒別身份的技術(shù)。我們在詳細(xì)研究統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的最新進(jìn)展和虹膜識別的主要特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，圍繞虹膜特征提取、虹膜特征融合約減、分類器設(shè)計、虹膜識別系統(tǒng)原型設(shè)計等四個方面進(jìn)行了較為深入的研究。 本文對現(xiàn)行的虹膜識別已有方法進(jìn)行了綜述，指出了現(xiàn)有虹膜識別研究的不足之處。并在此基礎(chǔ)上做出了以下貢獻(xiàn)：

2、 第一項工作是在虹膜特征提取方面，提出并實現(xiàn)了基于分形幾何的自相似特征提取；并針對虹膜紋理分布的特殊性，研究了這種紋理變化的細(xì)節(jié)特征，發(fā)現(xiàn)了它的自相似性，提出了一種新的分形維數(shù)：變化分?jǐn)?shù)維，并給出了它的計算方法。變化分?jǐn)?shù)維是在傳統(tǒng)分形幾何的基礎(chǔ)上，針對圖像內(nèi)部的豐富變化細(xì)節(jié)具有一定的自相似性而提出的，對瞳孔和眼睫毛的影響具有較好的抗干擾能力。實驗結(jié)果表明該特征比傳統(tǒng)的分形維數(shù)能夠更好地表征虹膜的紋理特征。除了虹膜識別之外，變化分?jǐn)?shù)維也

3、適用于其它的圖像分析場合； 第二項工作是提出了虹膜特征融合約減機(jī)制。過去的虹膜識別方法一般都只有一種特征，主要是小波變換和Gabor變換。而虹膜這么復(fù)雜的識別對象在有些情況下不能被一種特征值準(zhǔn)確刻畫。為了獲取虹膜圖像紋理分布的方向性信息，引入了多尺度可變方向金字塔模型作為虹膜紋理方向性特征的分析工具，對各個方向進(jìn)行濾波，分別求出每個子帶的特征，作為變化分?jǐn)?shù)維的補(bǔ)充，從而得到虹膜的融合特征。為了獲得更精簡的特征序列，去除冗余特征，

4、在特征約減方面，提出了基于多目標(biāo)遺傳算法的虹膜融合特征約減方法； 第三項工作是在構(gòu)造虹膜分類器方面，過去的虹膜識別方法一般采用距離的方法(包括歐幾里得距離和漢明距離)來分類，或?qū)Υa本進(jìn)行異或操作，這些都是簡單的計算方法。為了得到更高的識別率，我們將學(xué)習(xí)機(jī)制引入虹膜識別。同時考慮到在生物認(rèn)證領(lǐng)域，錯誤接受和錯誤拒絕的代價是不一樣的，需要在訓(xùn)練中進(jìn)行區(qū)別對待。在安全性要求較高的應(yīng)用中，對于錯誤接受的樣本應(yīng)該比錯誤拒絕的樣本施以更大懲

5、罰。因此為了適應(yīng)虹膜識別等生物特征識別在不同安全等級中的應(yīng)用，提出并實現(xiàn)了非對稱支持向量機(jī)(Non-symmetricalSupportVectorMachine，NSVM)作為虹膜樣本的分類器，以適應(yīng)安全性要求不同的應(yīng)用場合； 第四項工作是基于所提出的算法與理論，實現(xiàn)了一個新的虹膜識別系統(tǒng)原型并命名為IrisPassport，在CASIA虹膜公開數(shù)據(jù)庫上做了測試，并與現(xiàn)有算法與理論進(jìn)行了對比。在本文的第六章介紹了IrisPas