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文檔簡介
1、隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步,密碼、證件等傳統(tǒng)的身份鑒別方式由于保密性差,易于復(fù)制等缺點,已不能滿足現(xiàn)代社會日益提高的安全性需求。生物特征識別技術(shù)提供了更加安全精確的身份鑒別方法,其中虹膜識別憑借極高的安全性和穩(wěn)定性成為信息安全領(lǐng)域的研究熱點。本文對虹膜識別中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究和改進(jìn),并建立了完整的虹膜識別系統(tǒng)。論文的主要內(nèi)容如下:
1.根據(jù)虹膜采集的要求,采用紅外LED作為照明裝置,與工業(yè)相機和定焦鏡頭組成虹膜圖
2、像采集設(shè)備。該裝置拍攝到的虹膜圖像紋理清晰,大小合適,利用拍攝到的虹膜圖像建立標(biāo)準(zhǔn)虹膜庫。
2.提出一種改進(jìn)的虹膜定位方法,先將虹膜圖像進(jìn)行二值化分割,利用質(zhì)心探測法粗定位虹膜瞳孔中心位置,使用最小二乘圓的方法擬合瞳孔邊界,最后用Canny算子檢測虹膜外邊界。
3.分析2D-Gabor濾波器的位置特性、尺度特性和頻率特性。設(shè)計一組不同尺度大小的Gabor濾波器,可以很好的提取虹膜圖像的全局特征和局部特征,根據(jù)
3、采樣點位置特征提取后的相位信息得到虹膜圖像的特征編碼序列。
4.根據(jù)虹膜紋理的尺度變化規(guī)律設(shè)計出方向大小合適的橢圓高斯濾波器并提取采樣點附近的區(qū)域灰度,結(jié)合統(tǒng)計學(xué)中序數(shù)測度的概念對灰度變化情況進(jìn)行編碼,通過計算兩條編碼序列的海明距離來判斷兩者的差異程度。
5.采用中科院自動化研究所的CASIA虹膜庫、英國Bath大學(xué)虹膜庫和自采集虹膜庫進(jìn)行大量實驗驗證本文算法,證明本文方法達(dá)到了較高的識別率和較快的運算速度。
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