虹膜識別中預(yù)處理算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、基于虹膜的生物特征識別技術(shù)具有識別精度高、無法偽造以及非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)，在門禁系統(tǒng)、海關(guān)出入境、機(jī)場和金融等許多領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)代虹膜識別系統(tǒng)為了適應(yīng)各種復(fù)雜的應(yīng)用場景，應(yīng)對用戶有盡可能小的約束，使用戶感覺不到系統(tǒng)的存在，因此遠(yuǎn)距離、運(yùn)動中虹膜識別成為必然的發(fā)展趨勢。然而在復(fù)雜的應(yīng)用場景中采集的虹膜圖像包括各種干擾或者噪聲，如頭部偏轉(zhuǎn)，眼睛半閉或全閉，頭發(fā)、睫毛和眼瞼遮擋，散焦和運(yùn)動模糊，光學(xué)眼鏡、隱形眼鏡干擾等。論文主要研究和解

2、決在這些干擾和噪聲情況下的虹膜圖像的預(yù)處理問題，包括虹膜內(nèi)外輪廓定位、上下眼瞼檢測、閉眼判斷和高亮點(diǎn)去除等。 論文提出了一種漸進(jìn)的方法檢測虹膜外輪廓，該方法通過基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人眼檢測器和圖像分割結(jié)合霍夫變換由粗到精地確定眼睛的位置，在眼睛區(qū)域內(nèi)通過改進(jìn)的基于圓的Hough變換定位虹膜外輪廓。采用一種反饋機(jī)制判斷虹膜外輪廓的定位是否準(zhǔn)確，對于不準(zhǔn)確的情況采用基于顏色信息的方法對虹膜外輪廓進(jìn)行二次定位。提出了兩種方法檢測上眼瞼：即基

3、于約束的積分微分算子和一維信號檢測相結(jié)合的方法，以及基于RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法和最小二乘擬合相結(jié)合的方法。這兩種方法能夠處理眼睛旋轉(zhuǎn)情況下的眼瞼檢測問題。論文還提出一種判斷閉眼圖像的方法，該方法采用邊緣檢測和連接、圖像膨脹和拋物線擬合等技術(shù)，通過判斷拋物線開口方向判斷閉眼圖像。另外論文還提出了一種基于直方圖分析的方法去除虹膜內(nèi)部的高亮點(diǎn)。 在前述算法的基礎(chǔ)上構(gòu)建了一個(gè)魯棒的虹膜分割系統(tǒng)