一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法

针对2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在部分非有效特征点等问题,提出一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法。采用奇对称2D Log-Gabor滤波器对虹膜纹理的相位和幅度信息在不同频率和方向进行分析,运用特征融合技术消除冗余信息,较好地解决了2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在的问题。实验表明,该算法在抗噪声和抗干扰中具有强鲁棒性,有较高的理论和实用价值。     

一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法

研究虹膜识别问题,由于在图像采集过程中,噪声影响准确性,为提高虹膜识别准确率,针对一维Log-Gabor滤波特征提取方法丢失二维信息的缺陷,提出一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法。首先采用小波变换对虹膜图像进行分解,获取虹膜图像低频子带信息,然后采用不同方向尺度的2维Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理特征,最后采用支持向量机对生成的虹膜特征码进行匹配。采用CASIA和UBIRIS虹膜库对算法性能进行测试,测试结果表明,改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法提高了虹膜识别准确率,加快识别速度,更加适合于实时虹膜识别,为虹膜准确识别提供了依据。     

面向虹膜识别的Gabor特征筛选研究

针对2D-Gabor虹膜特征并不稳定,影响虹膜识别率的问题,提出了一种从多尺度、多方向2D-Gabor小波提取的虹膜特征中,筛选稳定特征应用于虹膜识别的方法。对虹膜图像采用多通道Gabor小波提取虹膜图像特征,然后通过自定义筛选准则从多维特征中筛选出最优特征参数并编码,用Hamming距进行特征匹配识别。基于CASIA虹膜图像库进行实验,结果表明该方法扩大了类内匹配与类间匹配之间的Hamming距,降低了等错率,同时降低了编码的长度,加快了特征匹配速度。     

基于2D-Gabor滤波器的虹膜识别算法实现

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性。根据虹膜内外灰度差,采用二值化方法提取瞳孔,用Canny算子精确定位虹膜的内边缘,利用微分积分算子定位外边缘,并对虹膜进行归一化、校准、增强等预处理;再利用2D-Gabor滤波提取纹理特征,最后比较Hamming距离,进行匹配与识别。实验结果表明,该方法效果良好,识别率高。     

基于DSP的虹膜识别系统的实现

提出基于TMS320C6713b浮点型DSP的虹膜识别硬件系统设计,以模块化的方式详细介绍了各个部分的结构、功能、工作原理等设计内容.对归一化的虹膜图像采用2D-Gabor滤波器的虹膜算法实现对虹膜特征的提取,通过比较海明码距完成特征匹配.实验结果表明,该系统能高效、稳定的工作,具有较高的识别率,效果良好.     

二维Gabor滤波器的快速实现

研究表明2D-Gabor滤波器能有效地应用于边缘检测、纹理分析、图象编码及增强等场合. 通常在实际应用中,为了取得良好的效果,2D-Gabor滤波器所构成的模板必须选得足够大. 我们根据2D-Gabor函数的特点设计了实现2D-Gabor滤波的两种方法.一是利用它的分离 性将2D-Gabor卷积分解成四个一维卷积;二是建立2D-Gabor卷积与高斯卷积之间的关系, 然后利用有限均匀递推滤波器的级联近似合成2D-Gabor滤波.文中详细讨论了这两种算法 的运算量及其特点.     

一种新的基于特征选择的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的准确率,提出了一种新的基于特征选择的虹膜识别方法。在虹膜的定位上采用了弹性模板的方法,对虹膜图像进行有效定位。针对虹膜图像的纹理分布特点,采用了多尺度Gabor滤波器对虹膜的不同纹理区域进行有针对性的特征提取;然后利用遗传算法和粒子群优化算法进行特征选择,去除特征向量中的冗余信息;最后利用SVM分类模型进行虹膜的识别。为了检验方法的有效性,在CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度。     

基于单方向特征提取的虹膜识别算法研究

虹膜纹理的方向特征在虹膜识别中具有重要地位。利用2D Gabor小波的方向选择性,对虹膜纹理的方向分布特性进行了分析,由分析结果发现：可供识别的虹膜纹理特征主要沿虹膜圆周方向分布,在此基础上提出单方向特征提取虹膜识别算法。实验表明,与多方向特征提取相比,只沿圆周方向对虹膜进行特征提取不仅编码短,而且识别效果更好。     

基于一维Gabor滤波器的虹膜特征提取算法

虹膜识别是一种基于生物特征的身份识别方法,具有高度唯一、稳定可靠、非侵犯等优点.特征提取在虹膜识别系统中具有重要地位.本文在讨论几种虹膜特征提取算法的基础上提出了一种基于一维Gabor滤波器的特征提取的新的算法,实验结果表明,该方法能够快速、有效的提取虹膜的特征信息.     

基于2D-Gabor滤波器的虹膜识别技术研究

在进行虹膜扫描识别时,最重要的部分是进行虹膜的特征提取.本文设计一种单频2D-Gabor滤波器,对归一化后的虹膜图像进行编码匹配.实验证明,当虹膜对比库规模不大的情况下,单频率能够较快速的进行虹膜特征提取与识别,与多通道相比更为适用.     

基于能量最大响应方向的虹膜识别算法*

为提高虹膜识别算法的正确识别率,给出了基于能量最大响应方向的虹膜识别算法。该算法首先对人眼图像进行预处理得到归一化虹膜图像,并依据归一化虹膜纹理的分布特点,选择多尺度多方向滤波技术对归一化虹膜图像进行分解;然后提取最优分解尺度下像素点的能量最大响应方向数,进行二进制虹膜编码和去噪;最后通过计算两个虹膜编码间的加权海明距离和衡量两者的差异性,给出识别结果。实验证明,在等误率为0.1176 时,正确识别率达到99.997%。与经典的虹膜识别算法相比较,该算法具有更高的识别率。     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。     

基于DM642的嵌入式虹膜识别系统设计

提出一种基于TMS320DM642的嵌入式虹膜识别系统设计方案。该系统集图像采集、图像处理以及图像识别于一体,采用DSP/BIOS嵌入式操作系统,实现对虹膜图像的实时处理。对归一化的虹膜图像采用2D-Gabor滤波器实现特征提取,通过比较海明距实现编码匹配。实验表明,该系统具有识别准确率高、体积小、功耗低以及可靠性高等优点。     

基于Log-Gabor滤波的虹膜识别系统

在已有虹膜识别研究成果的基础上,提出基于Log-Gabor滤波的虹膜身份识别图像系统。该系统利用Matlab平台结合一维Log-Gabor滤波器对归一化后的虹膜进行滤波并提取纹理特征,然后对纹理特征进行相位编码,并用汉明距离进行虹膜匹配,匹配时采用干扰掩模屏蔽虹膜预处理过程中的噪音。本文结合CASIA虹膜图像数据库进行实验论证,其结果表明该系统误判率为0.125%,拒判率为0.05%,达到较好的识别效果。     

基于纹理方向能量特征的虹膜识别算法

为了解决传统虹膜识别系统在非理想虹膜图像下识别性能不够好的问题,提出了基于纹理方向能量特征的虹膜识别方法。该方法先设计一组水平与垂直的方向滤波器提取虹膜的纹理边缘,比较虹膜纹理边缘在两个方向的能量强度,生成方向能量差异特征图。将特征图分块,选取每块能量差值的极值点作为有效特征点,编码生成特征向量。此外,膨胀噪声模板,消除噪声以及卷积运算中噪声点对周围有效特征点的影响。用汉明距离进行匹配。在采用中科院提供的CASIA3.0虹膜库测试中获得了较好的识别率。     

An efficient color and texture based iris image retrieval technique

This paper proposes a hierarchical approach to retrieve an iris image efficiently from for a large iris database. This approach is a combination of both iris color and texture. Iris color is used for indexing and texture is used for retrieval of iris images from the indexed iris database. An index which is determined from the iris color is used to filter out the images that are not similar to the query image in color. Further, iris texture features of those filtered images, are used to determine the images which are similar to the query image. The iris color information helps to design an efficient indexing scheme based on color indices. The color indices are computed by averaging the intensity values of all red and blue color pixels. Kd-tree is used for real-time indexing based on color indices. The iris texture features are obtained through Speeded Up Robust Features (SURF) algorithm. These features are used to get the query’s corresponding image at the top best match. The performance of the proposed indexing scheme is compared with two well known iris indexing schemes ( [Mehrotra et al., 2010] and [Puhan and Sudha, 2008]) on UPOL (Dobeš, Machala, Tichavský, & Posp?´šil, 2004) and UBIRIS (Proencca & Alexandre, 2005) iris databases. It is observed that combination of iris color and texture improves the performance of iris recognition system.     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。