虹膜識別系統(tǒng)的研究與探討.pdf

1、本文分析比較各種識別算法，并在此基礎上進行了改進，提出了一種新的快速虹膜識別算法，并進行了仿真實驗驗證了該算法的可行性。本文的主要工作如下： 1．詳細研究了圖像質量評價方法，并從虹膜圖像清晰度、眼瞼和睫毛的遮擋、瞳孔的運動等方面對虹膜圖像質量進行評價。 2．為了減少虹膜圖像定位的計算量，選擇受眼瞼睫毛影響小的下半部分圓上的三點確定瞳孔圓心和半徑，并把虹膜圖像按比例(本文采用30％)縮小，通過垂直方向的Canny算子檢測邊

2、緣，并去掉瞳孔眼瞼部分，留下左右±45°弧的區(qū)域結合改進的Hough變換檢測外邊緣。 3．對眼瞼、睫毛、亮斑等主要噪聲進行有效處理，降低了虹膜匹配錯誤率。 4．提出了基于分形計盒維數(shù)結合改進的BP神經網絡的方法對虹膜圖像進行粗分類，極大地減少了虹膜圖像的搜索時間。由于Gabor變換對帶寬的限制，本文提出采用二維log Gabor濾波器提取虹膜特征。 本文在MATLAB6.5上對以上方法進行了仿真，結果表明，本文對