一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法

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。     

虹膜识别算法的研究及实现

Daugman提出的虹膜识别算法具有准确性高，速度快的，但是有关该算法的具体实现却未见文献报道。对Daugman的算法进行了研究，工尝试该算法的实现，提出了一种新的粗定位和精定位相结合的算法来快速位虹膜。在滤波过程中仅利用了实部滤波器就可减少代码长度，而不影响识别效果，其中包括图像的预处理，多尺度2D Gabor滤波器的构造，虹膜码及Hamming距离的计算等。实验结果表明，该方法计算速度快，提取特征的效果好，可用于实际的身份鉴别系统。     

分步式的虹膜定位算法研究

针对虹膜定位中存在的速度与准确性相互制约的问题,该文提出一种分步式的灰度垂直投影和数理统计相结合的新颖定位算法:首先利用最小二乘法和二值化图像完成瞳孔定位;接着利用Canny算子对平滑去噪后的虹膜进行边缘检测;然后通过灰度垂直投影筛选边缘信息,去除无用噪声干扰;最后利用数理统计的方法求出外圆参数,完成虹膜外圆定位。与经典Daugman和Wildes算法相比较,该文算法在速度、准确率、鲁棒性方面均表现理想。     

基于矢量场卷积的虹膜定位

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。     

一种新颖的基于小波变换的虹膜识别算法

虹膜识别是一种新兴的生物识别技术,研究了虹膜图像的快速定位、增强等预处理方法,并提出了一种新颖的基于二维小波变换的虹膜识别算法,它的基本思想是：对预处理得到的虹膜图像进行四层小波分解,对得到的低频和高频系数抽取115维特征矢量,最后用汉明距离进行图像匹配判决合法性。实验证明,该算法运算速度较快,在图像模糊、噪声干扰等不利条件下仍具有良好的稳健性。     

一种基于圆周差分法的新颖虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中非常重要的一个环节.Daugman提出的圆周差分定位法鲁棒性和精确性较好,但当在整幅图像中搜索虹膜时,将非常的耗时,同时也会因为受到睫毛等的干扰而降低定位的精确性.本文在圆周差分方法的基础上,利用行、列的灰度信息和直方图来实现瞳孔的粗定位,然后采用一种新颖的快速迭代搜索方法来实现瞳孔和虹膜的精定位.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.通过对大量虹膜图像的定位实验表明,新方法取得了非常好的结果.     

虹膜图像内外边缘定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能,精确的虹膜定位是有效进行虹膜识别的前提,所以一种简洁有效的虹膜定位算法是至关重要的。针对现有的虹膜定位算法的局限性,提出了一种新的虹膜定位算法。首先从虹膜图像的灰度直方图入手,分析虹膜图像的结构及其灰度分布,先用二值化的方法分离出瞳孔,再用数学形态学方法对其进行膨胀和腐蚀运算,然后确定瞳孔的圆心和半径,对内边缘进行精确定位。利用虹膜定位的先验知识,在缩小搜索范围的基础上,再用形态学算法与新的Hough变换相结合来进行虹膜图像外边缘的定位,确定外圆圆心及半径。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。     

基于二进小波变换的虹膜识别算法研究

讨论了虹膜图像定位等预处理方法，并提出了基于二进小波变换过零检测的虹膜图像识别算法，利用图像在不同分辨率下的特征表示，对虹膜上的采样同心圆计算不同分辨率下的过零小波变换，产生1－D信号，然后对它用相异度函数与模板特征比较。实验表明，该方法克服了漂移、旋转和比例放缩带来的局限，并且识别率高，效果良好。     

一种基于神经网络的虹膜识别算法

虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术.本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜图像识别算法,它是对提取的归一化矩形虹膜纹理数据用训I练的自组织特征映射(SOM)神经网络进行虹膜模式识别.实验表明,该方法识别正确率高,效果良好.     

基于多尺度策略的三步虹膜定位算法研究

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.     

基于Radon变换的多尺度虹膜特征提取算法

系统分析了基于虹膜特征的身份识别系统.针对典型预处理特点,设计了基于Radon变换的新特征提取算法.该算法在保持旋转、平移和尺度缩放不变性的同时,利用标准化方差加权的绝对距离,使识别准确度达到了93%.这种算法对于其它不规则图像的分析也具有启发意义.     

Design Considerations for a Real-Time Ocular Counterroll Instrument

A video-based technique for measuring the torsional movement of the eye (counterroll) by processing video images of the eyeball is presented. Spectral estimates show that most of the variance of the iris image is in the angular direction. It will be demonstrated that cross correlation between sequences that are obtained by circular sampling of the digitized image of the iris is sufficient to extract the counterroll information. Computation time for angular correlation is thus significantly reduced and real-time hardware implementation becomes feasible. As the result of a preprocessing step, we obtain the information about the horizontal and vertical movement of the eye and also the diameter of the pupil. To improve the measurement resolution, a fast second degree local least square interpolation of the cross-correlation function is used. Possible sources of error and the limitations of the algorithm will be studied. The results of the computer simulations made using the algorithm serve to experimentally confirm the error estimates. Application of the algorithm to photographically obtained image data from human subjects demonstrates its practicality on normal eyes. The system design for a device for measuring 3D movement of the eye will be discussed.     

一种新的基于结构特征的虹膜识别算法

提出了一种新的基于结构特征的虹膜识别算法。其基本思想是：首先，通过图像预处理得到归一化的虹膜图像；其次，利用逻辑判断的方法在虹膜图像上寻找局部极小值点；再次，去掉伪特征点，生成固定长度的虹膜编码；最后，计算2个虹膜编码间的“与”距离，根据该距离给出识别结果。在该CASIA虹膜图像数据库上进行了大量的实验，结果表明，该算法与现有的虹膜识别算法相比，识别准确率更高，识别速度更快。     

一种新的虹膜图像预处理方法

为了实现具有高准确性的非侵犯性虹膜识别,讨论了人眼图像中存在的由于虹膜识别的非侵犯性所造成的一些问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.该方法包括内边界定位、眼睑检测、眼毛检测、外边界定位、虹膜归一化等操作.经该方法预处理得到的虹膜图像不包含眼睑和眼毛等干扰,使虹膜特征提取和匹配等过程不会受到各种干扰的影响,从而保证虹膜识别方法的健壮性.在多种图像库中的人眼图像上进行实验的结果证明,该方法能够有效地解决人眼图像中存存的问题,具有理想的准确性和较快的执行速度.     

基于小波图像编码算法的改进及实现

针对现有SPIHT算法存在的不足,提出了一种新的改进编码方案。该算法通过引入图像平滑预处理和边缘检测,很好地提高了图像视觉效果和重构图像的PSNR值,并且进一步改进了编码传输策略,对最低频子带单独进行编码,对高频子带采用无链表SPIHT算法。实验结果表明:该算法有效地克服了SPIHT算法存在的不足,其编码速度和图像恢复质量,均优于SPIHT算法(特别是对纹理丰富的图像)。     

Concealment of iris features based on artificial noises

Although iris recognition verification is considered to be the safest method of biometric verification, studies have shown that iris features may be illegally used. To protect iris features and further improve the security of iris recognition and verification, this study applies the Gaussian and Laplacian mechanisms and to hide iris features by differentiating privacy. The efficiency of the algorithm and evaluation of the image quality by the image hashing algorithm are selected as indicators to evaluate these mechanisms. The experimental results indicate that the security of an iris image can be significantly improved using differential privacy protection.     

虹膜图像的质量评价研究

对虹膜识别系统来说,所采集虹膜图像的质量好坏直接影响识别是否成功。本文针对散焦模糊和眼睑睫毛遮挡问题提出了一种新的虹膜图像质量评价方法:判断图像是否散焦模糊采用了LoG算子提取瞳孔两侧局部虹膜的高频能量,判断虹膜是否有眼睑严重遮挡采用了计算瞳孔上方指定矩形区域的灰度均值,同时计算该区域的水平梯度来衡量虹膜受睫毛遮挡的程度。仿真实验表明,算法的平均处理速度0.020 9s/帧,满足实时虹膜识别系统的需求,是一种快速有效的虹膜图像质量评价算法。     

基于过零检测的虹膜特征提取算法

该文针对虹膜图像不理想、噪声影响较大情况下,虹膜识别率下降的问题,提出了一种基于过零检测的虹膜特征提取算法,利用过零检测算子与信号局部的相关性提取虹膜纹理特征,并根据所得的系数进行符号编码形成二值特征模板,最后采用相似度进行模式分类。仿真结果表明,该算法能够提取不理想虹膜图像的稳定特征,提高识别率。