虹膜识别关键技术研究

虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法，在信息及安全领域有着重要的砬用价值．在总结前人工作的基础上，就虹膜成像、虹膜区域定位、预处理机虹膜纹理编码等关键技术进行了讨论，给出了一些相关的改进及创新算法，实现了一套基于虹膜识别的身份认证系统，实验结果验证了工作的有效性．     

一种虹膜内外轮廓检测方法

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种,它作为重要的身份鉴别特征具有唯一性,稳定性,可采集性和非侵犯性等优点.与脸像,声音等身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性.而虹膜内外轮廓提取是虹膜识别技术不可缺少的关键步骤.文章介绍了一种有效的虹膜内外轮廓检测方法,使用灰度投影方法估计虹膜内边缘圆心位置;然后采用边缘检测方法得到虹膜边缘图像,使用Hough变换准确检测虹膜内轮廓;最后使用一维信号检测确定虹膜外边缘点同时使用Hough变换检测虹膜外轮廓.实验结果表明,该方法能够有效检测出虹膜内外轮廓.     

一种基于支持向量机的虹膜识别算法

提出了一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方法。利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间。定义了一种新的图像分数维--极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征。最后,利用支持向量机分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别。试验表明,基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别系统识别率高,速度快。     

一种基于虹膜水印的数字图像内容认证系统

提出了基于虹膜水印的图像内容认证系统,其基本思想是先进行用户虹膜图像的预处理操作,再将提取出的虹膜代码与噪声可见度函数进行运算生成水印,然后基于人眼视觉系统模型与小波变换方法进行水印自适应嵌入,采用独立分量分析方法进行水印盲提取,经过反变换可得虹膜代码,经过匹配算法实现图像内容所有权人的身份认证.为了更客观地评价水印系统,提出了改进的自适应峰值信噪比度量方法,对图像处理操作具有稳健性.     

虹膜识别算法的研究

虹膜识别是一种非常可靠的身份鉴别方法.在讨论虹膜图像定位、增强等预处理方法的基础上,针对现有虹膜识别算法中存在的问题,提出了虹膜有效区域选择、特征提取及编码匹配的有效方法.在虹膜图像有效区域的选择上,根据虹膜图像自身的生物特点采用一种新的分割方法,使得到的图像纹理信息更充足;在图像的特征提取方面,采用Gabor小波变换,将频率分为2个频段,不同的频段选择不同Gabor尺度参数,并选择适当的位置参数;为解决虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,将获得的虹膜编码进行错位匹配.实验结果表明,所提出的虹膜识别算法效果较好.     

虹膜图像定位方法的研究

针对现有虹膜定位算法的局限性,提出了一种新的虹膜定位的方法。对虹膜图像进行预处理,用阈值方法和投影方法简单地检测得到虹膜内边缘;通过线平均的算法对内边缘进行精确定位。外边缘的定位采用改进的canny算子和新的hough变换相结合的方法。实验结果表明,此方法能比较快速准确地定位出虹膜的内外边缘。     

Daugman虹膜识别方法的研究

近年来,随着科技的迅猛发展,IT业和安全领域面临的一个主要危险就是侵入事件.虹膜识别技术是一种新兴的生物识别技术,它提供了一种基于唯一的、高可靠性和稳定性的身份鉴别途径.本文主要对Daugman的虹膜识别方法进行了研究,并提出将虹膜和视网膜结合在一起,从而可提高原系统的精度.     

虹膜内外边缘定位算法

提出了一种基于Hough变换的虹膜定位方法.根据虹膜图像特征,按内外边缘定位需要,采用不同尺寸模板的中值滤波器对原始图像进行预处理,再采用圆形Hough变换投票决定其内外边缘精确位置.根据对100多幅虹膜样本的处理结果表明,此算法具有快速、精确、鲁棒等特点.     

快速有效的虹膜图像分割方法

针对影响虹膜识别性能的眼睑及睫毛遮挡以及瞳孔边界非标准圆等情况,提出一种新的虹膜图像分割方法．采用活动轮廓模型技术计算出瞳孔的精确边界;根据归一化虹膜图像水平方向灰度信号的小波模极值点在尺度空间的演化计算得到眼睑遮挡边界上点,并利用多项式拟合确定眼睑遮挡部分;最后结合一维Gabor滤波的眼睫毛检测结果实现有效的虹膜图像分割．与现有分割方法相比,消除了瞳孔传统圆模型给归一化虹膜图像带来的畸变影响,避免了传统眼睑边界检测过程中涉及的四维参数空间搜索范围问题,降低了算法实现复杂度．在CASIA图像库上的实验结果表明该方法可将系统识别等错误率从8%降低到4.4%．     

基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

为抑制虹膜图像中的噪声以及有效提取局部纹理的特征,从而提高虹膜识别率,提出了基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别算法.通过多种滤波处理算法,从存在光照及噪声干扰的不稳定状态的虹膜图像中提取足量的虹膜内部特征点作为有效虹膜信息,进而形成虹膜的稳定特征图像.然后基于局部二进制模式,提出多方向局部二值模式提取特征向量,该方法不仅能描述虹膜图像的整体空间信息,而且还能降低特征图像的维度.最后用Hamming距离进行虹膜识别.对CASIA、JLU-6.0等虹膜库进行了识别和评价,实验结果表明:该方法不仅可以保证稳定特征的有效性,而且能有效提取局部纹理特征,具有更高的识别率和鲁棒性.     

基于灰度曲线几何特征的虹膜内边缘定位方法

为了解决以往虹膜内边缘(瞳孔边缘)定位方法算法复杂、计算量大和抗干扰性差的问题,提出了一种新的内边缘定位方法.研究了虹膜图像行、列灰度曲线的几何特征与瞳孔区域边界之间的关系,即:虹膜图像行、列灰度曲线上与瞳孔区域对应的部分有类似于"深井"的几何特征,利用它们之间的关系,通过寻找行列灰度曲线上"深井"的最大"井宽"定位瞳孔位置.实验结果表明此方法算法简单、计算量小、抗干扰性强,并且能够准确的定位虹膜的内边缘.     

虹膜定位方法研究

简要介绍了目前具有代表性的4种虹膜定位方法：Daugman定位法、Hough变换定位法、几何特征定位法和主动轮廓线定位法，并指出了这些方法在实际应用中的优点与缺点。根据上述几种方法，提出了一种简单有效的虹膜定位法：由于瞳孔与虹膜之间的灰度差比较明显，所以先通过求图像直方图的方法找到域值点，分割出瞳孔，然后计算瞳孔的圆心位置以及半径，利用虹膜的外边缘与内边缘近似为同心圆的性质，最后用变圆模板的方法求得虹膜外半径。文中选取多组不同图像质量的虹膜图像来说明定位的效果。实验结果表明，该算法设计简单，定位效果良好。     

虹膜定位算法研究

针对目前已有的虹膜定位算法的局限性,提出一种粗定位和精定位相结合的方法.根据对人眼部的生理特性和采集得到的眼部图像进行分析,先利用灰度投影量的分布特点进行粗定位,再利用变圆模板精定位.实验结果表明,该方法提高了准确度和速度,有效地解决了目前算法处理包含大量脸部区域的虹膜图像时会遇到的困难。     

基于预优投票的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法定位速度慢、受眼睑、睫毛等遮挡影响的不足,本文基于投票竞选和圆的几何特性,提出基于预优投票竞选策略的虹膜圆检测算法。为减少盲目搜索和克服眼睑、睫毛等遮挡影响,建立了逐步求精的实施方案,从而形成一个快速有效、鲁棒性强的虹膜定位算法。基于JLU-IRIS虹膜库,从定位速度和定位精度两方面评价本文构造算法性能,将本文构造算法与积分微分算子法、Hough圆检测算法进行了对比测试。实验结果表明,本文方法具有快速、鲁棒性强的特点。     

A Novel and Efficient Method for Iris Automatic Location

An efficient and robust iris location algorithm plays a very important role in a real iris recognition system. A novel and efficient iris automatic location method is presented in this study. It includes following two steps mainly： pu- pil location and iris outer boundary location. A digital eye image was divided into many small rectangular blocks with fixed size in the pupil location, and the block with the smallest average intensity was selected as a reference area. Then image binarization was implemented taking the average intensity of the reference area as a threshold. At last the center coordinates and radius of pupil were estimated by extending the reference area to the pupil＇s boundaries in the binary iris image. In the iris outer location, two local parts of the eye image were selected and transformed into polar coordinates from Cartesian reference. In order to detect the fainter outer boundary of the iris quickly, a novel edge detector was used to locate boundaries of the two parts. The center coordinates and radius of the iris outer boundary can be estimated using the fusion of the locating results of the two local parts and the location information of the pupil. The algorithm was tested on CASIA vl.0 and MMU vl.0 digital eye image databases and experimental results show that the proposed method has satisfying performance and good robustness.     

曲线拟合的虹膜定位算法研究

虹膜定位是在虹膜图像中找到虹膜的内外边界,它是虹膜识别中的重要环节。该文提出了一种根据曲线拟合来进行虹膜快速定位的新方法,即先对图像进行分块并提取包含瞳孔的子图像块;再结合类间方差法提取瞳孔的二值化阈值,确定虹膜内边界点;然后根据关键的感兴趣区域灰度梯度信息确定虹膜外边界点;最后对内外边界点采用最小二乘法原理来进行曲线拟合,从而确定虹膜内外边界。通过实验表明该文提出的算法能快速准确地定位虹膜内外边界。     

基于Curvelet变换的虹膜识别

为提高虹膜识别的准确度,提出采用第二代曲波变换提取虹膜图像纹理特征的方法.首先将预处理后的虹膜图像进行曲波分解,然后采取不同方法对曲波分解后的低通和带通子带进行特征提取,并根据各带通子带的能量大小赋予不同的加权系数,最后采用欧式距离进行虹膜特征匹配.在4种虹膜图像库上测试表明,提出的虹膜图像纹理特征提取方法具有较高的识别率,与Harr小波和DCT(离散余弦变换)相比,特征提取时间相当,但识别率相对DCT来说,分别提高了1.8％,2.1％,2.0％和0.9％.     

基于STM32微处理器的人眼虹膜识别系统设计

人眼虹膜技术可以用于人身份识别,它具有许多其他生物识别技术的优点,如更加准确,稳定,不易侵犯性等。虹膜识别的重点是模式识别,要求简单实用,本文以STM32微处理器芯片为核心,从硬件和软件的设计两方面说明系统设计架构、电路设计及程序设计等内容,采用相关经典算法,得到人眼虹膜图像,分析纹理数值,做数据处理,从而实现对不同人体的虹膜比较判断。     

一种基于分块的虹膜识别方法（研究生论坛）

为了解决低质量虹膜图片识别效果不好的问题,提出了一种基于分块的虹膜识别算法。该方法并不像常规算法一样对整个图片进行识别,而是首先将虹膜区域均等地分割为无重叠的分块,然后对每一个分块提取低秩矩阵作为特征,接着使用稀疏分类器进行分类,最后依据稀疏浓度指数,将各分块识别结果进行贝叶斯融合,由于虹膜图片不同区域的质量不一样,该方法能够降低质量不好的虹膜区域对最终识别结果的影响。在标准虹膜数据库CASIA-Iris-Interval 和 IIT Delhi V1上的实验结果显示该算法拥有较高的正确识别率,且对于低质量的虹膜图片具有较强的鲁棒性,对分块和训练图片数量的研究表明,将虹膜区域分为8个分块较为合适,使用7张训练图片就能够很好的表示一类。