共查询到14条相似文献,搜索用时 328 毫秒
1.
利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性. 相似文献
2.
3.
4.
由于退化条 件的存在,非理想虹膜识别的关键在于正确 分割虹膜区域,这一区域包含能 够用于个体识别的纹理。本文提出了一种基于统计特性的非理想虹膜图像分割方法,包括内 边界定位、外边界定位和眼睑检 测3个阶段。在内边界定位阶段,通过高斯混合(GMM)模型及多弦长均衡策略,实现对瞳 孔及虹膜中心的精确定位;在外边界定 位阶段,利用简化的基于区域信息的曲线演化方法,将其与序统计滤波(OSF)结合,以确保 曲线收敛至虹膜外边界;在 眼睑检测阶段,利用二次曲线对眼睑进行建模。对多个数据库进行实验的结果表明,本 文 方法能够有效克服反光、睫毛和 眼睑遮挡、外边界模糊等不利因素的影响,精确实现了非理想虹膜图像的分割。 相似文献
5.
6.
基于多尺度策略的三步虹膜定位算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了解决虹膜识别技术中有效、快速地定位虹膜图像,针对传统虹膜定位算法的局限性,提出了一种快速多尺度虹膜定位算法.该算法根据瞳孔、虹膜和巩膜的区域特征,应用多尺度策略,实现了瞳孔、虹膜和眼睑三部分的边缘定位.在相同的实验条件下,对不同个体的虹膜图像进行仿真实验,结果表明,本文算法较传统的边缘检测与Hough变换方法节省了定位时间,增强了定位的稳定性,减少了传统虹膜定位算法中的搜索盲目性. 相似文献
7.
8.
一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法 总被引:13,自引:3,他引:10
提出了一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法。该算法不必检测到所有的虹膜边界点,只需要分别在虹膜的内外边界上各检测到3个点即可。然后利用落在同一个边界上的3个点,根据“非共线的3点确定1个圆”的几何原理,计算出边界圆的参数,从而确定虹膜内外边界。对CASIA虹膜图像数据库进行了大量的实验,结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法(如Daugman的算法和边缘检测算子结合Hough变换的算法)相比,定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。 相似文献
9.
基于数学形态学的虹膜定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
虹膜图像的边缘提取是采用Hough变换结合边缘检测进行虹膜定位的学算子的虹膜定位方法,内边界采用二值化的形态学边缘检测算子;运用多尺度边缘检测方法以获取虹膜灰度图像的外边界和眼睑轮廓图,利用连通区域的标记进一步去除随机噪声,得到较理想的图像边缘,大大减少了Hough变换搜索的时间,并与经典的定位方法进行比较.实验表明,该算法抗噪性能良好,具有一定的应用价值. 相似文献
10.
11.
由于在采集虹膜图像前,无法预知眼睑、睫毛等噪声对虹膜纹理的干扰程度和不受干扰的可用虹膜区域的位置和大小,这可能会使提取到的特征模板中包含了由噪声引起的不可靠和不稳定特征,使识别的错误率增加.本文提出了多子区域联合的识别方法,将相对不易受干扰的图像区域划分为4个子区域,分别计算两幅图像对应子区域的相似度,动态选择最相似的子区域,将其特征作为判定依据进行分类.克服了之前算法只选择一个固定位置的区域用于特征提取的局限性.采用CASIA虹膜图库进行测试,结果表明:本方法能提高识别准确率、增强算法对采集图像质量要求的适应性,改善了虹膜识别系统的性能. 相似文献
12.
一种高效的睫毛及眼睑检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析归一化虹膜图像中包含睫毛及眼睑的灰度特征,文中提出一种新的虹膜睫毛及眼睑检测方法,能够同时快速检测睫毛和眼睑,算法模型简单,复杂度低.首先对归一化虹膜图像进行中值滤波,然后用滤波后的图像与原图像做差,最后将做差的图像细化并去除伪目标点.通过对不同图库和一些特殊情况下采集到虹膜图像进行检测,证明该方法能够在很好检测睫毛及眼睑的同时,具有检测速度快,检测精度高的优点,克服了传统方法针对睫毛及眼睑建立不同的数学模型而导致复杂度增加,检测速度慢的缺点. 相似文献
13.
为了提高虹膜定位的精度和准确性,从而进一步提高虹膜识别系统的识别率,提出了一种基于矢量场卷积(Vector Field Convolution,VFC)的虹膜定位算法,用于精确定位虹膜内边界。首先利用最小灰度平均值法自动确定VFC模型的初始化轮廓,在活动轮廓内外力作用下实现虹膜内边界定位;然后对于虹膜外边界,采用改进的Daugman算法进行定位。利用多个虹膜图库进行了大量实验,并与几种常见的虹膜定位算法进行了比较,实验结果表明:该方法定位准确度更高,虹膜内边界定位更接近真实边界,定位结果有明显改善。 相似文献
14.
The applications of biometric technology for automated personal identification become ubiquitous. Iris recognition is well known for high accuracy and reliability among the biometric traits. This paper presents an efficient noise-removing approach for non-cooperative iris recognition systems. Proposed method removed the noise factors including eyelids, eyelashes, reflections, out of framework, pupil and sclera. The novelty is to detect eyelashes and reflections through finding appropriate thresholds using a procedure called statistical decision making. The eyelids are detected using parabolic Hough transform in normalized iris image to increase computational speed. In addition, a coarse-to-fine strategy for accurate and fast iris localization is proposed. The Gabor-wavelet and a novel encoding strategy proposed in our previous work are also used here to generate the iris codes. We elaborate the principle of mask code generation to assign noisy bits in an iris code to exclude them in matching step. Experimental results on CASIA-IrisV3-Interval database show superiority of the proposed scheme among other state-of-the-art methods available in the literature. 相似文献