基于EMD的虹膜識別方法研究.pdf

1、以信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化為特點(diǎn)的社會的發(fā)展對國家以及社會生活安全性提出了全新的要求，在這種環(huán)境下，傳統(tǒng)的安全技術(shù)遭到了巨大的挑戰(zhàn)。而生物特征認(rèn)證技術(shù)是解決信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化社會安全問題的最好的辦法之一。作為最可靠的生物特征之一的虹膜識別技術(shù)，因其唯一性、穩(wěn)定性、高可靠性和非侵犯性等特點(diǎn)而備受關(guān)注。虹膜紋理特征的表示和提取是虹膜識別技術(shù)的關(guān)鍵點(diǎn)和難點(diǎn)之一。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical mode decomposition，EMD)

2、由Huang等人在1998年首次提出，該方法能夠自適應(yīng)的將原始信號分解為頻率由高到低的一系列內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)及殘差的和。作為一種完全的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，它從信號本身的尺度特征出發(fā)對信號進(jìn)行分解，具有良好的局部適應(yīng)性，近年來在信號去噪、故障診斷等方面得到廣泛應(yīng)用。Nunes等人將經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈴囊痪S推廣到二維，并將其應(yīng)用到紋理分析。本文側(cè)重于研探的是應(yīng)用EMD技術(shù)到虹膜紋理分析中，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)

3、進(jìn)行分析。 首先簡要介紹了EMD分解算法、二維EMD框架及分解關(guān)鍵問題。接著介紹虹膜預(yù)處理過程，對其關(guān)鍵步驟虹膜定位、去噪、歸一化和增強(qiáng)進(jìn)行了研究，并對Canny算子和Hough變換進(jìn)行了改進(jìn)，以降低內(nèi)存消耗和節(jié)省時間。在特征提取和分類識別上做了如下工作：(1)采用一維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂缒ぜy理，把第一個內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)認(rèn)為是噪聲，僅在第一余量上進(jìn)行特征分析。通過多種距離量度進(jìn)行匹配驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饽苡行У奶崛『捅磉_(dá)虹膜豐

4、富的紋理特征。(2)從分解的多尺度特征出發(fā)，提出了基于IMF奇異值分解的虹膜識別方法，降低了編碼長度。(3)把經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸鈴囊痪S推廣到二維，結(jié)合局部二值模式，提出了基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂途植慷的Ｊ降暮缒ぷR別算法，通過在第一余量中提取局部二值模式特性，采用局部二值模式直方圖匹配來進(jìn)行分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該法魯棒性強(qiáng)、精度速度指標(biāo)俱佳且有旋轉(zhuǎn)不變性。 本文實(shí)驗(yàn)主要在Matlab7.0環(huán)境下進(jìn)行，并在Visual Studio開