一种快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别中非常重要的一个环节。首先利用灰度平均值法找到瞳孔内初始定位点,并提出一种通过边缘检测模板的新瞳孔定位方法,同时引入C-均值动态聚类分析法提高定位精度。然后在外边界粗定位的基础上,改进了虹膜外边界的精确定位方法,采用此种粗定位与精定位相结合的方法极大缩短了虹膜定位的时间,提高了定位的准确性。大量实验表明,该虹膜定位方法简单可靠,精确度高,取得了非常好的定位效果。     

人眼虹膜图像检测与提取方法

关于虹膜优化检测问题,由于人眼图像中存在眼睑、瞳孔等无关区域,形成的躁声信息严重影响识别精度,针对难以提取准确虹膜图像,提出了一种高效的利用面积分微分算子的直接虹膜提取方法,采用John Daugman积分微分算子进行边界检测.首先以虹膜图像灰度直方图为基础,通过灰度投影定位虹膜内边缘,然后利用积分微分算子确定虹膜左右外边界.最后,利用面积分微分算子求解最恰当的虹膜上下边界.识别过程中,利用Gabor小波提取虹膜图像特征,通过比对虹膜特征来识别虹膜.试验结果表明,改进方法可以有效地实现虹膜识别准确性.     

一种改进的虹膜快速定位算法

针对现有虹膜定位算法的局限性,提出一种检测变形瞳孔的算法,实现了精确快速的虹膜定位,并通过最大类间方差法确定图像阈值。变形瞳孔近似椭圆,因此利用最长弦定位内边界。由于瞳孔虹膜近似同心,利用圆灰度梯度算子小范围搜索外边缘。此算法精确定位了变形瞳孔,避免了外边缘搜索的盲目性,提高了虹膜定位的精度与速度。     

三次B样条曲线拟合的虹膜定位

采用圆检测定位虹膜内外边界的方法是当前虹膜定位的主流算法.当虹膜图像分辨率很高时,圆曲线不能准确地拟合虹膜真实边界,特别是受瞳孔收缩影响很大的内边界.而采用三次B样条曲线能够很好地拟合内边界.为了提高定位效率,首先运用质心探测方法分割出瞳孔区域,然后在瞳孔区域中搜索内边界点,采用三次B样条曲线精确拟合内边界;最后利用Canny算子检测外边界,并采用圆曲线的最小二乘拟合外边界.运用Bath大学虹膜库中的1000幅虹膜图像对该定位算法进行测试,内边界定位时间0.0203s、准确率99.2％;外边界定位时间2.0277s,准确率98.9％,满足准确、高效的定位要求.     

一种新的快速虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中非常重要的一个环节.本文提出一种通过边缘检测模板的新瞳孔定位方法,避免了睫毛干扰造成定位不准的影响.同时在外边界粗定位的基础上,改进了虹膜外边界的精确定位方法,采用此种粗定位与精定位相结合的方法极大的缩短了虹膜定位的时间,提高了定位的准确性.大量实验表明,该虹膜定位方法简单可靠,精确度高,取得了非常好定位效果.     

基于二维小波变换的圆形算子虹膜定位算法

为了提高虹膜定位的准确率和速度,提出了一种基于二维小波变换的Daugman圆形算子虹膜定位改进算法。首先采用阈值法分割瞳孔,使用边缘检测算子检测瞳孔区域边缘定位虹膜内边缘,然后采用二维小波变换对人眼图像处理以降低图像分辨率,以代替Daugman圆形算子中的平滑函数处理,最后采用圆形边缘检测算子计算滑动窗内的圆形边缘,比较滑动窗口的圆内区域与圆外区域的灰度均值来定位虹膜外边缘。仿真结果表明该算法定位虹膜内外边界的平均时间为1.85s,准确率为99.6%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值。     

快速准确的虹膜定位算法

针对经典虹膜定位算法速度较慢的问题,提出一种基于圆几何特征的粗定位与精定位结合的快速虹膜定位算法.基于行列扫描的方法找到瞳孔内4条弦,利用弦的中垂线结合瞳孔边界阈值定位四对切点,取切点坐标参数的均值为内边缘粗略定位参数,然后利用微积分方法对内边缘进行精确定位;利用内外边缘圆心非常接近的先验知识,缩小微积分方法定位外边缘的搜索范围,从而显著提高了虹膜定位速度.实验结果表明,该算法显著提高了虹膜定位速度且具有较高的定位精度.     

一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法

为改善虹膜定位的效果,提出一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法。首先,用一个全1的矩形窗对瞳孔中心进行估计;然后,以该估计中心为极点对虹膜二值图像进行极坐标变换,通过水平边缘点选择规则剔除非水平边缘点,再将图像变换到直角坐标;最后,利用Hough变换以及虹膜内、外边界之间存在的耦合关系来求取虹膜边界参数,并取最大和次大参数的均值作为最终的边界参数。实验结果表明,该算法平均定位时间为0.152 s,准确率高达98.4%。     

一种新的基于纹理边缘检测的虹膜定位算法

针对虹膜边缘图像提取的主流方法,提出了一种跳过虹膜外边界检测的直接提取虹膜图象的新方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息得到边缘图象,最后以过瞳孔圆心水平直线像素的扫描确定一估计虹膜纹理所在之半径,并以此半径向外搜索分析半环上的像素点直到得到精确的虹膜纹理区外边界止。实验结果表明,该方法整体上提高了虹膜提取及后续的识别速度,并且具有较好的定位效果。     

基于形态学方法的虹膜快速定位算法

为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法。首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开运算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后选用一系列半径递增的结构元素对瞳孔区域进行形态学腐蚀操作,根据腐蚀结果粗略定位虹膜内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位。对CASIA（version 1.0）虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,文中算法平均耗费时间为1.22秒,圆梯度算子耗时10.8秒,Hough变换方法耗时15.7秒。定位结果表明,文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强。     

虹膜定位算法的研究

虹膜识别系统中的虹膜定位精度和定位速度影响识别系统性能.在分析现有虹膜识别算法的基础上,采用基于Canny思想的边缘检测算子提取虹膜图像边缘信息,结合先验知识在小图像块上进行Hough变换拟合虹膜内外圆.实验结果表明,该定位方法在保证定位精度的同时有效地提高了定位速度.虹膜区域的噪声包括眼睑、睫毛、眼睑阴影和光斑等,在眼睑定位方面提出了边缘检测结合Radon变换分段直线定位去除眼睑噪声的方法,同时采用阈值法去除了睫毛和眼睑阴影对虹膜区域的干扰,并用实验验证了该算法的有效性和准确性.     

基于Snake模型的虹膜定位算法

虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法．快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键．提出一种基于Snake模型的虹膜定位算法：采用Canny检测算子定位虹膜内边缘，运用Snake模型锁定虹膜外边缘．实验表明，该方法速度快、精度高，并且具备良好的鲁棒性．     

灰度分布特征的虹膜定位算法研究

为克服浓密睫毛、眼睑等噪声对虹膜定位算法的影响,提出一种有效的去扰虹膜定位算法。对于虹膜的内边缘,在二值化分离瞳孔区域的基础上,利用形态学中的开运算消除噪声,并用灰度投影法定位瞳孔的圆心、半径。而对于虹膜的外边缘,则采用形态学中的闭运算去除虹膜区丰富的纹理,并设计了一个边缘检测模板,在小范围内搜索虹膜外边界的上下左右4个边界点进而确定虹膜的圆心、半径。对比的仿真实验表明：该算法不仅在计算精度和速度上都有很大提高,而且具有较好的鲁棒性。     

基于CGA理论的虹膜定位算法的研究*

为了能够有效提高虹膜检测和定位的质量、准确性和速度,排除光线照射、噪声或是拍摄的角度等不利的因素对定位结果的影响,本文提出一种虹膜的定位算法。该方法首先在对图像进行预处理的基础之上,运用共形几何代数理论的思想,将欧式空间当中的几何量变换到共形几何代数空间当中去,这些几何量在共形几何代数空间当中都是以统一矢量的形式表示,从而这些几何量之间的计算更加的方便、简洁,最后借助Radon变换对目标圆,即虹膜的内外圆所在的平面进行检测,实现虹膜的定位。实验结果表明,该方法简单快速且虹膜定位结果准确,抗干扰的能力强,最重要的是实现了对虹膜内外边缘的同时定位,这对提高虹膜检测和定位的效率有着重要的意义。     

基于分块搜索的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。     

结合人眼特征和几何方法的虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别系统中重要的预处理过程,其定位精度和速度决定了虹膜识别系统的性能。就此,根据人眼的特征,结合几何方法,提出了一种快速准确的虹膜定位算法。该算法根据瞳孔内部灰度特点,在瞳孔内找到一点。利用边缘检测模版,依据该点,分别在虹膜内边界和外边界上找到各自不共线的三个边界点,构成两个直角三角形。根据几何原理,这两个直角三角形的斜边分别为内外边界圆的直径,从而定位虹膜边界参数。大量实验证明,该算法在速度和精度上相比经典定位算法均有提高。     

基于感兴趣区域的快速虹膜定位方法*

为解决虹膜图像受光源影响和二值化边缘提取困难的问题,提出一种新的定位方法。该方法首先对瞳孔进行粗定位;然后在瞳孔粗定位的基础上,合理选择感兴趣区域;其次在此感兴趣区域利用行梯度极值取得虹膜外边缘的二值化图像;最后利用最小二乘法计算出虹膜外边缘的圆心和半径。实验结果表明了该算法的有效性。