基于中心對稱LBP算子的虹膜識別改進(jìn)算法研究.pdf

1、本研究以生物識別技術(shù)中的虹膜識別為主線，闡述了虹膜識別算法中的圖像處理的主要過程，并對虹膜定位與特征提取的算法做了改進(jìn)。主要工作有以下幾點(diǎn)：⑴概述了生物識別的含義以及其所包含的特征內(nèi)容和優(yōu)缺點(diǎn)；介紹了虹膜的結(jié)構(gòu)組成以及判斷虹膜識別性能的幾個(gè)指標(biāo)；詳細(xì)陳述了本文試驗(yàn)中所使用過的數(shù)據(jù)庫----CASIA-Iris V4。CASIA-Iris V4數(shù)據(jù)庫包含有六個(gè)不同的子數(shù)據(jù)庫，每個(gè)數(shù)據(jù)庫的采集設(shè)備，采集對象以及采集環(huán)境都有所不同。簡明扼要的

2、對一個(gè)完整的虹膜支付系統(tǒng)所需要的對象以及條件做了說明。⑵在虹膜定位中，針對虹膜外邊緣邊界寬泛、灰度不明顯等缺點(diǎn)提出了一種基于邊界梯度增強(qiáng)的邊緣提取算法。首先利用瞳孔灰度比較低的特點(diǎn)，利用二值化得圖像提取虹膜內(nèi)邊緣，然后使用邊界梯度增強(qiáng)算法與Canny算子相結(jié)合的方法提取虹膜外邊界，使用最小二乘圓擬合的方法對提取到的內(nèi)邊界和外邊界的進(jìn)行擬合。⑶在虹膜特征提取和匹配中環(huán)節(jié)，首先對傳統(tǒng)的LBP算子進(jìn)行了說明，并且介紹了由傳統(tǒng)LBP所衍生出來的