基于離散余弦變換的虹膜識(shí)別算法及并行化研究.pdf

1、近年來，隨著生物識(shí)別技術(shù)的興起，虹膜識(shí)別技術(shù)被日益關(guān)注。由于虹膜識(shí)別技術(shù)對個(gè)體識(shí)別具有高度的可靠性，已成為目前生物識(shí)別中最有發(fā)展前景的識(shí)別技術(shù)之一。與其它生物識(shí)別技術(shù)相比，虹膜識(shí)別技術(shù)具有唯一性、穩(wěn)定性、非侵犯性、不易偽造性和活體特性等優(yōu)勢。 虹膜識(shí)別系統(tǒng)一般可由圖像預(yù)處理、虹膜特征提取和分類識(shí)別幾個(gè)部分組成。本文在總結(jié)目前虹膜識(shí)別技術(shù)研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，結(jié)合圖像處理、信號處理技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)就虹膜識(shí)別中的圖像定位、特征提取和分

2、類決策等問題展開探討，提出了一些改進(jìn)算法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析。 虹膜識(shí)別的預(yù)處理分四個(gè)步驟來完成，即虹膜定位、圖像去噪、虹膜歸一化處理和虹膜增強(qiáng)。在虹膜定位中，為了克服了傳統(tǒng)Hough 變換計(jì)算量大的缺點(diǎn)，避免搜索的盲目性，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確虹膜定位，本文提出了一種新的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的虹膜定位算法。利用自適應(yīng)二值化閾值結(jié)合二值形態(tài)學(xué)的方法定位虹膜的內(nèi)邊緣，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)邊緣檢測和Hough 變換方法定位虹膜的外邊緣，從而把虹膜從

3、眼睛里分離出來。本文研究的算法與傳統(tǒng)的定位算法相比在定位速度上有了提高。在去噪處理中，采用Radon 變換法分割上下眼瞼，閾值法剔除睫毛。為了消除虹膜圖像的平移、縮放變形影響，本文采用了一種基于線段提取的虹膜歸一化方法將環(huán)狀的虹膜區(qū)域展開成為大小為64 ×256的矩形塊，與傳統(tǒng)虹膜歸一化方法相比該方法原理比較簡單、直觀、不需要分5種情況進(jìn)行分析，而且效率高。同時(shí)利用直方圖均衡化的方法消除了由于光照不均對虹膜識(shí)別所造成的影響。 本

4、文根據(jù)小波變換具有多分辨率分析的特點(diǎn)，以及離散余弦變換具有聚能和去相關(guān)性的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于小波變換和離散余弦變換的虹膜特征提取算法，該算法首先用離散小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，然后用離散余弦變換去除數(shù)據(jù)的相關(guān)性并使能量聚集，再用ZIGZAG 算法提取虹膜特征矢量。實(shí)驗(yàn)表明該算法簡單、快速。在此基礎(chǔ)上，本文分析了虹膜編碼內(nèi)在的并行性，基于MPI實(shí)現(xiàn)了虹膜特征提取的并行化算法。 在匹配識(shí)別算法中，若匹配方法直接采用歐氏距離方法，就忽略