基于小波變換的虹膜識別系統(tǒng)研究.pdf

1、虹膜識別技術是一種新興的生物識別技術。生物識別技術是依靠人體某些具有穩(wěn)定性和唯一性的特征來識別身份的技術，具有高可靠性和安全性。虹膜位于瞳孔和鞏膜之間，呈圓盤狀，而且紋理結構復雜，滿足生物識別的基本要求。與其他生物識別技術相比，虹膜識別可靠性更高、出錯率更低，而且由于瞳孔的放縮功能，虹膜具有更好的防偽性。目前，虹膜識別技術被廣泛認為是最有前途的生物識別技術之一。 本論文研究的重點在于利用小波技術提取虹膜的紋理特征。論文首先介紹了

2、小波的基本理論和測不準原理。然后簡單講述了虹膜的紋理特征和虹膜圖像的預處理過程。虹膜圖像的預處理主要分為四步：內(nèi)外邊緣定位、圖像歸一化、圖像增強和有效區(qū)域的劃分。分別解決了圖像的漂移、瞳孔的放縮、光照和眼皮遮擋所帶來的干擾。在圖像的有效區(qū)域劃分上，我們采用一種新的劃分方法，不僅增加了虹膜的紋理信息，也便于虹膜旋轉(zhuǎn)問題的解決。 經(jīng)過預處理后的虹膜圖像具有清晰而明顯的紋理特征。由于小波具有時頻局部化的功能，因此我們采用小波變換技術獲

3、取虹膜的紋理特征。2D-Gabor濾波器能夠很好的模擬單細胞的二維感受野，而且能夠滿足測不準原理最小下界，可以最大限度的提供圖像的局部的方向信息和頻率信息，所以我們選擇2D-Gabor作為小波變換的母函數(shù)。Gabor的參數(shù)根據(jù)系統(tǒng)的特點選取，根據(jù)虹膜外疏內(nèi)密的特點，頻率選擇雙頻段濾波。改變了函數(shù)濾波的方向，改進了海明距匹配方法，采用錯位循環(huán)匹配法，從而基本解決了虹膜的旋轉(zhuǎn)問題。 針對論文提出的算法，對500幅虹膜圖像樣本做了試驗