虹膜圖像預(yù)處理研究.pdf

1、當(dāng)今社會已經(jīng)進(jìn)入信息時(shí)代，信息的保密性要求變得越來越高，傳統(tǒng)的身份識別方法如密碼、信用卡等已不能滿足人們的需求，因此基于人體生物特征的識別技術(shù)得到迅速的發(fā)展和應(yīng)用。虹膜識別作為生物識別技術(shù)中比較有發(fā)展?jié)摿Φ淖R別技術(shù)之一，因其具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性和非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)而已成為生物特征識別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。虹膜預(yù)處理是虹膜識別中的一個(gè)關(guān)鍵步驟，主要包括虹膜內(nèi)外邊緣定位、虹膜噪聲檢測、虹膜有效區(qū)域劃分和歸一化等內(nèi)容，如果預(yù)處理沒有做好，就

2、不能準(zhǔn)確提取到只包含虹膜特征信息的虹膜有效區(qū)域，從而導(dǎo)致特征編碼中包含虹膜噪聲等干擾信息，直接影響虹膜識別的準(zhǔn)確率。因此，本文對虹膜圖像預(yù)處理方法展開研究。
　　 虹膜定位是虹膜圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)，本文首先對基于微分積分算子的定位方法、基于Hough變換的定位方法及基于人眼結(jié)構(gòu)特征的定位方法等3種常見虹膜定位算法進(jìn)行了仿真分析，針對這些方法直接以圓來擬合虹膜內(nèi)外邊緣存在較大擬合誤差的缺點(diǎn)，提出了基于區(qū)域?qū)傩苑治雠c迭代搜索相結(jié)合的虹

3、膜定位方法并進(jìn)行了仿真；針對瞳孔內(nèi)光斑對虹膜定位準(zhǔn)確性的不良影響，采用基于區(qū)域灰度平均值的方法進(jìn)行光斑檢測并加以去除，有效提高本文算法的定位精度；與上述3種常見虹膜定位方法的對比實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的定位方法可以實(shí)現(xiàn)對虹膜內(nèi)邊緣更為精確的定位，同時(shí)具有定位精度較高和定位速度較快的綜合優(yōu)勢。
　　 在對常用眼瞼噪聲和眼睫毛噪聲檢測方法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種基于灰度形態(tài)學(xué)和遮擋關(guān)系判斷的眼瞼噪聲檢測方法實(shí)現(xiàn)眼瞼噪聲檢測，本方法的

4、優(yōu)勢在于通過簡單的眼瞼、眼睫毛噪聲遮擋關(guān)系判斷來確定需要對哪部分眼瞼進(jìn)行檢測，而沒有盲目地對上下限瞼噪聲同時(shí)進(jìn)行檢測，從而有效提高了算法效率；此外，采用基于局部灰度均值的檢測方法實(shí)現(xiàn)眼睫毛噪聲檢測，并與閾值法和遲滯閾值法的檢測結(jié)果進(jìn)行比較，仿真結(jié)果表明該方法受光照影響小，漏檢率低。
　　 考慮到上眼睫毛是遮擋虹膜區(qū)域的主要因素，本文提出了一種基于眼睫毛端點(diǎn)標(biāo)識的虹膜有效區(qū)域劃分新方法；采用基于橡皮紙模型的極坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法實(shí)現(xiàn)虹膜圖