基于小波變換的虹膜識別方法研究及DSP實現(xiàn).pdf

1、生物特征識別技術在現(xiàn)代生活中應用得越來越廣泛，與其它人體生物特征（人臉，指紋，步態(tài)等）相比，虹膜特征具有非侵犯性和高度的穩(wěn)定性和唯一性，隨著研究的進一步的加深，虹膜識別的潛在價值愈來愈得到發(fā)掘，因而得到愈來愈多的科技研究者關注。
　　虹膜識別的整個過程包括圖像采集，虹膜圖像預處理，特征提取和匹配識別，本文著重針對虹膜的特征提取階段和匹配識別階段進行了深入的研究，實現(xiàn)了基于一維小波變換和二維小波變換的虹膜特征提取，并運用加權海明距離

2、分類器進行虹膜的匹配。最后本文還對matlab仿真下的虹膜識別算法進行了DSP實現(xiàn)，使其能在DSP開發(fā)環(huán)境CCS下運行。
　　在虹膜識別的關鍵算法方面，本文著重研究了小波變換的理論與小波提取虹膜特征的實現(xiàn)方法。通過matlab仿真工具，找出最能反應虹膜紋理特征的小波分解級數(shù)和小波基，并給出了有效的虹膜去噪的方法和解決虹膜旋轉(zhuǎn)不變性問題的算法，在分類器實現(xiàn)方面，摒棄了傳統(tǒng)的最小海明距離分類器，而采用加權海明距離分類器。
　　在