虹膜圖像中噪聲檢測算法的研究.pdf

1、虹膜識別因其具有高可靠性、穩(wěn)定性和非侵犯性，已成為生物特征識別領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)。眼瞼和眼睫毛遮擋是虹膜識別系統(tǒng)中較難檢測的兩種噪聲，對系統(tǒng)識別性能影響較大，本文對如何去除這兩種噪聲進(jìn)行了較深入的研究。文中介紹了虹膜身份識別系統(tǒng)各個關(guān)鍵部分，分析了現(xiàn)有眼瞼和眼睫毛遮擋檢測算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了基于灰度形態(tài)學(xué)的眼瞼和眼睫毛遮擋檢測算法：一是設(shè)計弧線形的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素，經(jīng)過灰度開啟運(yùn)算、圖像分割和邊緣檢測，獲得眼瞼邊緣的候選點(diǎn)集，再利用Bez

2、ier曲線擬合出眼瞼邊緣；二是構(gòu)造交叉形的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素，通過灰度開啟運(yùn)算得到直方圖具有分段特性的虹膜圖像，經(jīng)二值化檢測出眼睫毛。實驗結(jié)果表明：該算法能有效地檢測兩種遮擋噪聲，有助于降低虹膜識別系統(tǒng)的等錯誤率，提高模式的可分性。 另外，本文還對虹膜識別算法進(jìn)行了初步探討。在分析2-D復(fù)Gabor濾波器實部和虛部的幅頻響應(yīng)特性后，發(fā)現(xiàn)2-D奇Gabor濾波器比2-D復(fù)Gabor濾波器更能有效提取虹膜紋理特征。因此，提出采用2-D奇