虹膜識(shí)別預(yù)處理算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)和通信技術(shù)的飛速發(fā)展以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的逐漸普及,信息安全成為當(dāng)今社會(huì)的熱門話題,身份識(shí)別技術(shù)也越來(lái)越為人們所重視。在傳統(tǒng)的身份識(shí)別方法已經(jīng)無(wú)法保證人們對(duì)信息安全的要求的情況下,生物特征識(shí)別技術(shù)作為一種新的身份識(shí)別方法而被大家所認(rèn)知,并因其具有穩(wěn)定性、可靠性、唯一性、非侵犯性等特點(diǎn)而受到越來(lái)越多的關(guān)注。虹膜識(shí)別是近年來(lái)新興的一種生物特征識(shí)別技術(shù)并被認(rèn)為是最可靠的生物特征識(shí)別技術(shù),具有廣闊的應(yīng)用前景和應(yīng)用價(jià)值,因此對(duì)虹膜識(shí)別技術(shù)的研

2、究具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　 虹膜識(shí)別系統(tǒng)主要包括以下幾個(gè)部分:虹膜圖像采集、虹膜圖像預(yù)處理、虹膜特征提取和匹配識(shí)別。虹膜圖像采集是指使用虹膜采集設(shè)備采集到人眼的虹膜圖像。虹膜圖像的預(yù)處理是指對(duì)虹膜圖像進(jìn)行一系列的處理使其便于進(jìn)行特征提取和匹配識(shí)別的統(tǒng)一處理,這個(gè)過(guò)程通常包括虹膜定位、眼瞼和睫毛檢測(cè)、歸一化。虹膜的特征提取是指應(yīng)用相關(guān)的方法從預(yù)處理后的圖像中提取出有利于匹配識(shí)別的特征值。匹配識(shí)別是指采用一定的分類方法對(duì)提取到

3、的特征值進(jìn)行分類。其中預(yù)處理是虹膜識(shí)別技術(shù)中的重要步驟之一,預(yù)處理結(jié)果的好壞將直接影響到虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確性。眼瞼和睫毛的檢測(cè)是預(yù)處理中的一個(gè)難點(diǎn),它們的存在會(huì)影響到虹膜識(shí)別過(guò)程中的虹膜定位以及識(shí)別準(zhǔn)確率。本文主要對(duì)眼瞼和睫毛的檢測(cè)進(jìn)行了研究。
　　 本文在對(duì)現(xiàn)有的眼瞼檢測(cè)算法進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上,對(duì)wildes提出的眼瞼檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn)。Wildes的虹膜識(shí)別系統(tǒng)中使用了邊緣檢測(cè)和拋物線Hough變換相結(jié)合的方法來(lái)進(jìn)行眼瞼定位,但是

4、對(duì)于部分圖像,拋物線對(duì)眼瞼邊緣的檢測(cè)誤差較大。本文算法對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),使用Canny算子代替了梯度算子,更好的提取邊緣信息;并將上眼瞼和下眼瞼分別分作兩段利用Hough變換進(jìn)行檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)后的算法能夠更好的檢測(cè)眼瞼。
　　 本文提出了一種新的基于最大值濾波器的睫毛檢測(cè)算法。最大值濾波器是統(tǒng)計(jì)排序?yàn)V波器的一種,它將濾波窗口內(nèi)像素的灰度值進(jìn)行排序,用濾波點(diǎn)鄰域內(nèi)灰度的最大值來(lái)代替該點(diǎn)的灰度值。在最大值濾波前后的差值圖像中能夠比

5、較明顯的將原始圖像中的低灰度點(diǎn)顯示出來(lái),同時(shí)由于統(tǒng)計(jì)排序是在窗口內(nèi)進(jìn)行,能夠同時(shí)避免整幅圖像內(nèi)光照條件不均勻而造成的影響。根據(jù)這一特點(diǎn),結(jié)合虹膜中眼睫毛的分布特點(diǎn),本文利用最大值濾波器進(jìn)行睫毛檢測(cè)。首先利用最大值濾波器對(duì)圖像進(jìn)行濾波得到濾波前后的差值圖像,然后在差值圖像中通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值和連通機(jī)制對(duì)睫毛點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),其中動(dòng)態(tài)閾值通過(guò)被檢測(cè)點(diǎn)鄰域內(nèi)的灰度值決定該點(diǎn)的判斷閾值,連通機(jī)制指的是所有的睫毛點(diǎn)應(yīng)該跟其他的睫毛點(diǎn)或者眼瞼相連。為了驗(yàn)證算法