基于2D LogGabor濾波器的虹膜識別算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息安全技術(shù)已經(jīng)成為當今重要的研究課題之一?；谌梭w生物特征的生物識別技術(shù)受到了科學家和研究者的廣泛關(guān)注。虹膜識別技術(shù)是近年來新興起的一種生物識別技術(shù)。作為重要的身份鑒別特征，虹膜具有唯一性、穩(wěn)定性、可采集性、非侵犯性、不可偽造性等優(yōu)點。與其他生物特征識別技術(shù)相比，虹膜識別具有更多的優(yōu)點：高可靠性，高穩(wěn)定性，高安全性等。因此，虹膜識別技術(shù)被認為是未來占主流地位的生物識別技術(shù)之一，有極其廣闊的應(yīng)用前景。 虹

2、膜識別屬于模式識別的范疇，同時涉及到圖像處理，數(shù)字信號處理等多個領(lǐng)域。虹膜識別系統(tǒng)主要包括圖像采集、虹膜圖像預(yù)處理、特征提取和模式匹配四個部分。本文采用中科院公開的虹膜圖像數(shù)據(jù)庫CASIA-Verl。 本文研究了一種基于2DLogGabor濾波器的虹膜識別算法，主要工作如下： 1)提出了一種改進的由粗到精的虹膜定位算法。采用改進的灰度投影算法粗定位虹膜內(nèi)圓，Sobel邊緣檢測算子結(jié)合Hough投票機制精定位虹膜內(nèi)圓。采用

3、改進的Canny豎直方向檢測算子結(jié)合Hough投票機制精定位虹膜外圓。該算法的優(yōu)點是定位精度高，速度快，抗噪能力強； 2)研究了一種改進的Canny水平邊緣檢測算子結(jié)合最小二乘法擬合拋物線的眼瞼檢測算法，以及自適應(yīng)閾值法的睫毛檢測算法。實驗結(jié)果表明本文的噪聲檢測算法簡單快速有效； 3)深入研究了中科院提出的歸一化算法，并指出了其中的一處公式錯誤，研究了兩種消除了光照不均的圖像增強算法； 4)對2DLogGabor

4、濾波器的中心頻率，帶寬，方向等參數(shù)進行研究，構(gòu)建了適合虹膜紋理特征提取的2DLogGabor濾波器。并研究了基于Hamming距離的虹膜分類識別算法； 5)本文的虹膜識別實驗主要包括兩部分：算法研究實驗和虹膜識別系統(tǒng)仿真實驗。以FAR、FRR、CRR、D作為性能評價標準，通過統(tǒng)計大量的類內(nèi)和類間匹配實驗，優(yōu)化了本文算法中的主要參數(shù)值，驗證了本文算法的有效性和可行性。最后，建立了虹膜識別仿真系統(tǒng)，從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，分析了識別系