基于统计的虹膜定位算法改进

由于目前基于统计的虹膜定位算法局限性,我们改进了这个虹膜定位的算法,利用二值化后灰度图像进行内边缘的粗定位,然后通过对直方图均衡后的图像提取虹膜的外边缘进行粗定位,最后利用Daugman算子的改进进行模板精定位.实验结果表明,该方法提高了准确度和速度.     

一种基于几何原理的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统中很重要的组成部分,其中定位的速度及准确率是重要的因素。结合人眼的结构特征设计了虹膜定位算法。算法先定位出瞳孔内任意一点,再用边缘检测模板检测出不共线三点定位出内边缘。算法提出用比较四点两次的定位结果来确定外边缘。对已有的755幅虹膜图片进行定位,准确率达98.15%。并且应用简单的几何原理使得算法的鲁棒性能得到保证。     

基于综合特征的虹膜定位的算法

提出了利用虹膜边缘图像的几何特征以及相交弦的性质进行虹膜定位的快速算法.首先利用虹膜图像的整体灰度分布信息,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图像,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜中心,最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径.实验结果证明其算法提高了虹膜定位的速度并具有较强的抗干扰能力.     

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。     

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.     

基于区域生长与Hough变换的虹膜定位方法

快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键。在分析了传统虹膜定位算法的基础上,提出了一种把区域生长与Hough变换相结合的虹膜定位方法,利用区域生长搜索虹膜的内边缘,根据图像的灰度变化规律,搜索位于外边缘的若干个点,利用Hough变换找出外边缘所在位置。实验结果表明,该方法易于实现,减少搜索的盲目性,可提高定位速度。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界,是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法,但对原始图像质量要求高,算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性,结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔,结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点,通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界;在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换,定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高,可用于实际虹膜识别的预处理过程中。     

一种新的虹膜定位方法

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.先对虹膜图像进行预处理,用canny边缘检测算子检测得到虹膜内边缘;再通过二次canny边缘检测对虹膜外边缘进行粗定位,然后分小区域对虹膜外边缘实现多阈值边缘检测,从而获得真实边缘,再利用虹膜内外边缘之间的耦合关系,结合最小二乘法实现虹膜外边缘的定位.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.     

采用有向梯度与RANSAC的虹膜定位算法

针对虹膜图像中有较多光斑的情况,提出一种基于有向梯度和随机抽样一致性（RANSAC）相结合的虹膜定位算法。该算法根据瞳孔内某点利用有向梯度提取内缘像素点,采用RANSAC定位虹膜内缘;下采样虹膜图像,利用圆差分算子在瞳孔左右两侧拟合出两个圆,进而合并为一个圆;根据圆的参数在虹膜图像中快速精确定位外缘。实验结果表明：该算法在正确率、定位速度和鲁棒性方面均优于传统的虹膜定位算法。     

基于直线检测的虹膜快速定位方法

首先通过灰度投影法确定坐标转换原点,将直角坐标下的虹膜内外边缘圆转换成极坐标下的类直线,再引入辅助校正点手段定位虹膜的内边缘和圆心．利用改进Canny算子及曲线拟合定位虹膜的外边缘及圆心,提高了虹膜定位的精确度．实验结果表明：该算法具有较强的鲁棒性,能较好地定位质量不高的虹膜图像,且虹膜定位时间平均为0．1S,适用于实时虹膜图像识别．     

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。     

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。