虹膜識別算法中的關(guān)鍵問題研究.pdf

1、生物特征識別技術(shù)是通過對人體各器官的特征以及差異明顯的行為動作進行分析研究來實現(xiàn)身份識別的一種手段。作為身份識別的一個重要研究方向，虹膜識別技術(shù)(Iris recognition)一方面具有唯一性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、非侵犯性和適用性廣等優(yōu)點，并且獲得了越來越廣泛的研究及其相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā);另一方面，由于虹膜特征及外界干擾的復(fù)雜多樣性的影響，使得虹膜識別研究中存在多個關(guān)鍵問題有待深入研究。本文分別對虹膜定位、眼瞼檢測、虹膜特征提取等問題進行了

2、分析，對傳統(tǒng)的虹膜定位與檢測方式進行改進，并利用OMAP-L138開發(fā)板+Linux-QT平臺實現(xiàn)算法驗證。本文的主要工作如下:
　　(1)虹膜內(nèi)外邊緣的檢測。針對虹膜圖像中的內(nèi)邊緣檢測，采用基于窗口估計和Hough變換相結(jié)合的內(nèi)邊緣定位方法，用于提高內(nèi)邊緣定位的準(zhǔn)確性。通過分析內(nèi)邊緣圓心的相對位置以及內(nèi)邊緣半徑的大小，確定了9類外邊緣所在的范圍，并給出了一種利用基于矩形模板的細分類外邊緣定位方法，通過實驗驗證了算法的有效性。

3、r>　　(2)虹膜眼瞼干擾檢測。由于虹膜圖像檢測中大多存在眼瞼干擾，給出了一種自適應(yīng)的分段直線檢測的眼瞼檢測算法。結(jié)合Sobel/Canny算子和形態(tài)學(xué)對眼瞼圖像處理，當(dāng)且僅當(dāng)虹膜區(qū)域被上下眼瞼遮擋且眼瞼距離瞳孔過近時采用分段直線檢測，并通過仿真實驗從算法效率和精確度兩方面與傳統(tǒng)方法對比驗證了算法的有效性。
　　(3)虹膜特征提取。根據(jù)上述虹膜圖像的檢測結(jié)果，對其展開歸一化，設(shè)計了一種基于多通道Gabor濾波器分別從頻率和方向進行