虹膜特征提取與識(shí)別算法研究.pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)是近年來(lái)興起的身份識(shí)別技術(shù)，由于它利用了人體的某些具有終生不變性與唯一性的特征，使得這種技術(shù)不但具有極高的可靠性，而且操作方便快捷。同時(shí)，它不存在諸如密碼、卡片式身份鑒別方式中的密碼泄露或卡片遺失的隱患，具有極高的可靠性與安全性。 在人體的各種外部特征中，如指紋，人臉，眼睛，虹膜等等，由于虹膜結(jié)構(gòu)的特殊性，使得利用虹膜進(jìn)行身份鑒別具有更高的準(zhǔn)確率，目前虹膜識(shí)別技術(shù)被廣泛認(rèn)為是最有前途的生物識(shí)別技術(shù)之一。 基于

2、虹膜的識(shí)別系統(tǒng)由以下幾個(gè)部分構(gòu)成：虹膜獲取、虹膜圖像預(yù)處理、虹膜圖像特征提取、匹配與識(shí)別。 在虹膜圖像預(yù)處理中，采用粗定位和精定位兩步定位法來(lái)提取虹膜內(nèi)外圓周的圓心和半徑，從而把虹膜從眼睛中分離出來(lái)。采用二值化的方法獲得瞳孔的粗定位的參數(shù)后，由于瞳孔和虹膜的外邊緣近視為同心圓，該參數(shù)可用作提取虹膜外邊緣的基礎(chǔ)。精定位階段針對(duì)虹膜邊緣灰度跳變特性采取了分區(qū)方法準(zhǔn)確定位虹膜的外邊緣。提取后的虹膜圖像通過(guò)歸一化將虹膜圖片變?yōu)榻y(tǒng)一的矩形

3、圖片。 小波變換是一種信號(hào)的時(shí)間-尺度(時(shí)間-頻率)分析方法，它具有多分辨率分析的特點(diǎn)。小波過(guò)零檢測(cè)可以很好的檢測(cè)到灰度圖像的突變信息，同時(shí)可以很好的表示出原圖像灰度跳變(即圖像函數(shù)種的“拐點(diǎn)”)的特征信息。本文研究的就是用虹膜進(jìn)行身份識(shí)別的技術(shù)，該技術(shù)的關(guān)鍵是虹膜特征提取和識(shí)別。基于虹膜圖像的紋理特征，利用小波變換來(lái)提取虹膜圖像的特征，本文提出了基于小波過(guò)零檢測(cè)的循環(huán)二次編碼的方法。實(shí)驗(yàn)表明，用該算法來(lái)提取虹膜的特征是很有效的

4、。 同時(shí)本文提出了一種改進(jìn)的歐氏距離判別器來(lái)進(jìn)行虹膜的比較和識(shí)別。 本文在研究虹膜特征提取和識(shí)別算法的過(guò)程中，比較了Daugman對(duì)虹膜紋理的粗量化和編碼，基于二維 Log Gabor變換的虹膜識(shí)別方法以及Boles的基于小波變換的虹膜識(shí)別算法，比較各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，在Boles的研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量的改進(jìn)，最后對(duì)本文所提算法進(jìn)行了大量驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)，證明本文算法是切實(shí)可行的。 最后指出虹膜識(shí)別技術(shù)中存在的問(wèn)題以及該