一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度及精度,提出了一种粗定位,精定位与结果修正三步相结合的定位方法,用以进行虹膜定位,并对现有的虹膜定位算法进行了一些改进。实验结果表明,用三步法进行虹膜定位可以减少搜索计算的盲目性,加快定位速度,对不同虹膜图象定位结果的精度都有不同程度的提高。     

一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度及精度,提出了一种粗定位,精定位与结果修正三步相结合的定位方法,用以进行虹膜定位,并对现有的虹膜定位算法进行了一些改进.实验结果表明,用三步法进行虹膜定位可以减少搜索计算的盲目性,加快定位速度,对不同虹膜图象定位结果的精度都有不同程度的提高.     

一种新的虹膜归一化算法

根据在虹膜归一化算法研究中遇到的问题，在虹膜定位的基础上，介绍了虹膜归一化算法，并对虹膜归一化算法进行了改进，将瞳孔真实边缘作为归一化内边界。实验结果表明，新算法有效的去除了黑点并保留了虹膜原有信息。     

基于Gabor滤波的虹膜识别系统设计

随着科学技术的发展,信息安全在各个领域显得越来越重要,生物识别技术由于其特有的性质,在传统的识别领域中脱颖而出;其中,虹膜识别以高可靠性和差异性,成为目前安全性最高,最理想的生物识别技术;为增强虹膜识别算法的定位效率,提出一种改进定位算法,即二值化分割出瞳孔区域时,修正瞳孔边界,提高虹膜定位精度,有效提高识别速度;虹膜识别算法是整个系统的核心,要使虹膜识别具有良好的效果,需要对虹膜图像进行一系列的处理;为了完整高效地实现虹膜识别系统,对Gabor滤波器的原理及实现方法进行具体分析,研究Daugman虹膜识别算法,设计并完成了虹膜图像预处理,特征提取,二维Gabor滤波器的构建及参数选取等,经仿真实验,能够非常高效地完成虹膜特征提取并识别比对,计算速度和效果均优于传统算法。     

虹膜定位算法的研究

虹膜识别技术是一种非侵犯性的身份鉴别技术。论文跟踪研究了虹膜定位算法,针对其局限性,做了改进,提出了虹膜图像平滑的方法,并讨论了几何定位和梯度边缘检测相结合的定位方法,使虹膜定位更加迅速。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度,并有良好的鲁棒性。     

一种改进的虹膜定位方法

如何有效地确定虹膜在图象中的位置，是虹膜识别中需要解决的关键问题之一，在以前的粗定位与精定位相结合的两步虹膜定位方法的研究基础上，提出了一种改进的虹膜定位方法，它集中体现在虹膜粗定位方法的改进上，改进后的虹膜粗定位的基本思想为：首先在虹膜图像中选择互不相邻的若干行，求得每行的灰度差分曲线；然后根据灰度差分曲线上相邻几个点的累加和的大小，寻找虹膜或瞳孔的边界点；最后，由这些边界点拟合出虹膜及瞳孔的边界，实验结果表明，改进的虹膜定位方法更为快速、稳健。     

虹膜图像质量评价综述

虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价与图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等密切相关。近年来,随着低图像质量的鲁棒虹膜识别系统不断发展,虹膜图像质量评价得到了广泛研究。为了使该领域的研究人员充分了解当前虹膜图像质量评价算法,本文对已有的方法进行了综述。回顾了虹膜图像质量评价算法的发展历程,阐述了其典型应用,进而展望了虹膜图像质量评价算法以及以质量为导向的虹膜识别技术的发展。     

计算机辅助虹膜诊断中特征提取方法研究

针对计算机辅助虹膜诊断中虹膜分区以及局部特征提取问题,提出了虹膜区域划分方法及具体分区中特征提取的方法.利用虹膜图像中瞳孔的灰度特征,实现虹膜的快速定位.在虹膜定位的基础上,利用虹膜图谱对左右虹膜图像分别进行特征区域划分,并且对划分后的虹膜图像进行规一化处理.在规一化后的虹膜图像中,针对肠区的病理特点,利用改进的Hough变换,提取了虹膜图像中肠道分区的局部病理特征.实验表明,虹膜图像区域划分方法的可行性.     

虹膜图像自相关模型的研究

利用随机场自相关模型，对虹膜图像的自相关特性进行了深入的研究，把环状虹膜展开为矩形表示，以方便虹膜图像的自相关运算，然后，运用3种辨识方法，对简化的自相关模型进行了研究，实验结果表明，理论自相关序列能够较好地与实际自相关序列符合，这对虹膜图像匹配具有重要的意义。     

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。     

Neural network based biometric personal identification with fast iris segmentation

This paper presents the iris recognition system for biometric personal identification using neural network. Personal identification consists of localization of the iris region and generation of a data set of iris images followed by iris pattern recognition. In this paper, a fast algorithm is proposed for the localization of the inner and outer boundaries of the iris region. Located iris is extracted from an eye image, and, after normalization and enhancement, it is represented by a data set. Using this data set a Neural Network (NN) is used for the classification of iris patterns. The adaptive learning strategy is applied for training of the NN. The results of simulations illustrate the effectiveness of the neural system in personal identification. Recommended by Guest Editor Phill Kyu Rhee. This work was supported by the Near East University. The authors would like to thank Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences for providing CASIA iris database. Rahib Hidayat Abiyev was born in Azerbaijan, in 1966. He received the Ph.D. degree in Electrical and Electronic Engineering from Azerbaijan State Oil Academy (old USSR) in 1997. He worked as a Research Assistant at the research laboratory “Industrial intellectual control systems” of Computer-aided control system department. From 1999-present he is working as an Associate Professor at the department of Computer Engineering of Near East University. He is the Chairman of Computer Engineering Department. His research interests are softcomputing, pattern recognition, control systems, signal processing, optimization. Koray Altunkaya was born in Turkey, in 1982. He received the MSc. degree in Computer Engineering from Near East University, North Cyprus in 2007. He is working as an Research Assistant at the research laboratory “Applied Computational Intelligence” of Computer Engineering Department. His research interests are image processing, neural networks, pattern recognition, digital signal processing.     

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Adaboost算法的虹膜合格状态检测

虹膜图像的采集是业界公认的难点,也是制约虹膜识别广泛应用的主要原因。怎样快速方便地采集到一幅清晰度足够并且有丰富纹理的高质量虹膜图像,对虹膜识别的速度和准确度都起着至关重要的作用。提出了一种基于Adaboost的虹膜图像合格状态检测和定位算法,能够快速有效地一次性检测出虹膜图像采集中的各种不合格图像,例如图像中没有完整眼睛、眼睛睁开程度不够、闭眼、斜视、运动模糊等。大量实验结果表明,该算法具有较好的检测准确率,对各种干扰情况有较强的鲁棒性,并且检测速度快,能够达到实时要求。对于检测合格的图像,还可以大致定位出虹膜在图像中的位置,为后续的虹膜定位节省时间。     

渐进式虹膜图像质量评估模型

虹膜图像质量评估目前尚无统一评估标准,导致虹膜识别拒识率和误识率较高。针对该问题,提出一种虹膜图像质量评估模型。根据虹膜图像中各干扰因素的不同特点,在先验知识基础上采用区域化、加权的方法,渐近式地实施像素级质量评估,依据像素级评估结果实施图像级质量评估。实验结果表明,像素级虹膜图像质量评估中的虹膜图像干扰项识别率和模糊识别率较高,图像级虹膜图像质量评估与人工评估结果相一致。     

虹膜内外边缘的快速定位算法

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。论文提出一种基于Hough变换的虹膜定位算法,根据虹膜图像特点,先对其进行预处理,再用灰度投影法粗定瞳孔圆心;通过对虹膜内外边缘的“先采样后变换”,减少Hough变换的运算量;利用虹膜内外边缘之间的耦合关系,由内至外精确地确定出边缘。对300多幅虹膜样本的处理结果表明,此算法快速、精确、鲁棒。     

基于波前编码技术的虹膜识别系统

自动虹膜识别是一种非入侵式身份认证方法。目前的虹膜识别系统中图像采集系统的景深非常有限,获取清晰虹膜图像需要用户的密切配合,这阻碍了虹膜识别系统的广泛应用。本文提出基于波前编码系统的虹膜识别系统,极大地扩大了虹膜识别系统的景深,提高了虹膜识别系统使用的友好性。     

一种基于圆几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能,为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。试验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,本算法快速、精确、鲁棒。     

一种改进的虹膜图像分割算法

如何迅速、准确地分割虹膜区域是基于虹膜图像的身份鉴别技术的一个研究热点和难点。本文结合虹膜图像的特点，在内边缘的定位中采用了阈值化结合最小二乘估计的方法；对外边缘和眼睑的边缘图进行预处理，并改进了Hough变换的决策方法，准确而快速地分割出虹膜区域。