基于中心對稱LBP算子的虹膜識別改進算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本研究以生物識別技術中的虹膜識別為主線，闡述了虹膜識別算法中的圖像處理的主要過程，并對虹膜定位與特征提取的算法做了改進。主要工作有以下幾點：⑴概述了生物識別的含義以及其所包含的特征內容和優(yōu)缺點；介紹了虹膜的結構組成以及判斷虹膜識別性能的幾個指標；詳細陳述了本文試驗中所使用過的數據庫----CASIA-Iris V4。CASIA-Iris V4數據庫包含有六個不同的子數據庫，每個數據庫的采集設備，采集對象以及采集環(huán)境都有所不同。簡明扼要的

2、對一個完整的虹膜支付系統(tǒng)所需要的對象以及條件做了說明。⑵在虹膜定位中，針對虹膜外邊緣邊界寬泛、灰度不明顯等缺點提出了一種基于邊界梯度增強的邊緣提取算法。首先利用瞳孔灰度比較低的特點，利用二值化得圖像提取虹膜內邊緣，然后使用邊界梯度增強算法與Canny算子相結合的方法提取虹膜外邊界，使用最小二乘圓擬合的方法對提取到的內邊界和外邊界的進行擬合。⑶在虹膜特征提取和匹配中環(huán)節(jié)，首先對傳統(tǒng)的LBP算子進行了說明，并且介紹了由傳統(tǒng)LBP所衍生出來的

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