虹膜定位與特征提取算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的發(fā)展和對安全需要的日益增長，基于生物特征的身份識別技術(shù)正受到越來越多的關(guān)注。作為生物特征識別技術(shù)之一的虹膜識別技術(shù)正在興起，并顯示了巨大的優(yōu)越性。在現(xiàn)有各類生物識別技術(shù)中，虹膜識別技術(shù)是相對較新并且具有巨大潛力的技術(shù)。虹膜識別系統(tǒng)主要包括了虹膜圖像采集、虹膜預處理、虹膜特征提取以及虹膜特征的模式匹配四個部分。本論文主要對虹膜識別算法進行了研究，這其中虹膜定位和特征提取是最為關(guān)鍵的部分。本文完成的工作有： 1．在分析

2、了已有虹膜定位方法的基礎上，研究了基于方向模板的虹膜定位算法。該算法先采用粗定位再精定位；在虹膜定位時，將采集的虹膜圖像劃分為幾個區(qū)域，對不同的區(qū)域只使用一個相應的方向算子模板來計算邊緣強度，從而減少了計算量。在定位虹膜外圓時，針對虹膜與鞏膜之間的過渡帶較寬的特點，選擇較大的方向模板，這樣在不增加太多的計算量的情況下提高了外圓的定位精度。最后又研究了一種基于以上算法的遞歸的方法來進一步提高定位的速度。本文研究的方法與傳統(tǒng)的定位算法相比在

3、定位速度上有了提高，同時算法簡單，容易實現(xiàn)。 2．介紹了小波包變換，研究了基于小波包過零點的虹膜特征提取算法。本算法首先對虹膜圖像進行小波包變換；選擇對虹膜識別作用大的子圖的小波包系數(shù)進行編碼；最后采用加權(quán)漢明距離進行虹膜模式匹配。 3．介紹了直接線性判別分析DLDA(Direct Linear DiscriminantAnalysis)，研究了基于2-D小波變換與DLDA相結(jié)合的虹膜特征提取算法。首先對歸一化后的虹膜圖