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%。     

基于并查集和边缘检测模板的非理想虹膜定位

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法.     

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.     

基于组合K近邻与矩阵变换的虹膜识别

研究人眼虹膜识别问题,因实际虹膜内边界并不是标准圆,引起识别精度差,影响有效的特征提取.传统利用圆模板定位的算法存在瞳孔遗留或纹理损失且定位时间长等问题,为提高虹膜定位精度,降低识别时间,提出了一种新的虹膜识别算法.首先对图像进行去除光斑等预处理,将含有虹膜图像的圆环变换为极坐标系下的矩形,在矩形坐标上以点、线检测确定虹膜轮廓,并对EMD提取纹理分布特征,根据比对距离寻找每个待测样本的K个近邻,以简单投票决策输出识别结果.基于CASIA虹膜图像库进行仿真,结果表明,识别率高达99％,并明显降低了识别时间,使虹膜定位可有效提升识别精度.     

基于主动轮廓线的虹膜定位方法

如何有效地定位虹膜在图象中的位置,是虹膜识别的关键问题之一。论文提出一种基于主动轮廓线的方法——Snake-Daugman(SD)法——来定位虹膜的边界,先用灰度投影的方法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心,该点不要求一定在瞳孔中心附近,只要能落在瞳孔内部即可;然后以该点为中心,在其周围等间隔地取几个点作为初始的snake,按照snake的运行机制不断进化,直到虹膜的内边界为止;接着,计算进化后的snake的形心和snake上的控制点与该形心的距离,取其平均值作为瞳孔的半径,形心作为瞳孔的圆心,即可准确定位出虹膜内边界的位置;最后,以瞳孔的圆心为圆心,以瞳孔的半径为虹膜外边界的初始搜索半径,按照简化了的Daugman方法定位虹膜的外边界。实验表明,与常见的定位方法——Hough变换和Daugman的圆形检测算子——相比,文中的方法速度快,精度高,而且,该方法对瞳孔初始的伪圆心的要求并不高,鲁棒性更强。     

虹膜在身份识别中的应用研究

研究优化识别人身份的稳定可靠性问题,虹膜识别是最近新兴的生物识别方法,具有算法简单、识别快速和高识别率的特点.为改变以往传统方式的不稳定性,提出的基于虹膜的身份识别算法,在虹膜图像的预处理过程中,首先采用粗定位与精定位相结合的方法对瞳孔中心和半径进行定位,虹膜内边界采用二值化方法进行定位;虹膜外边界采用非共线的3点确定1个圆的原理进行粗定位,避免了虹膜定位搜索的盲目性,减少了计算时间和降低定位复杂性.然后通过利用Hough变换对虹膜进行精定位并采用Gabor滤波进行虹膜特征提取,最后采用海明码距离进行虹膜匹配.仿真结果表明,与其它身份识算法相较,识别正确率最高,识别速度最快,计算复杂度最小.     

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。     

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Gabor滤波的快速虹膜识别算法

为提高系统虹膜识别系统的性能,提出了一种改进的虹膜识别算法。在虹膜定位阶段,通过瞳孔边界修正获得瞳孔真实边界,随后形态学边缘连接弥补Canny算子在虹膜外边缘检测中形成的边缘间断,最后利用最小二乘法椭圆拟合瞳孔边界、圆拟合虹膜外边缘。特征编码提取时,设计不同频率不同方向的Gabor滤波器分别对已分块的归一化虹膜图像进行滤波,根据虚部所产生的正负结果进行相位编码。实验结果表明了该方法的可行性和有效性,能够快速高效地实现虹膜分类。     

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。     

虹膜定位的快速算法

基于眼睛图像的几何特性,提出了一种基于最长弦的瞳孔定位算法,该算法能快速地检测到瞳孔的位置。由于图像中的瞳孔并不是规整的圆形,此方法与传统的基于圆灰度梯度检测算子的瞳孔定位算法相比能够更好地拟合瞳孔边界。在精确地定位瞳孔之后,根据瞳孔和虹膜近似同心的特性,利用圆灰度梯度检测算子在小范围内搜索虹膜的外边沿。与传统的虹膜定位方法相比,此算法避免了搜索的盲目性,提高了虹膜定位的速度和精度。     

一种改进的虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别中至关重要的环节,根据实际应用中瞳孔内部会由于反光而形成亮点的情况，本文对粗定位方法进行改进,利用虹膜图像的灰度直方图，首先根据瞳孔的灰度分布特点求二值化闪值，采用圆内弦中点平均方法粗定位其圆心和半径，从而减少精定位的搜索范围和计算量，然后利用圆检测算法在二值化图像中进行内圃精定位,与传统方法相比,能够减少内圃定位于瞳孔内部的错误,实验结果验证了该方法的可行性和有效性．     

虹膜识别中标准化区域分辨率的研究

针对虹膜区域图像大小不同,难以实现虹膜的比较问题,提出了根据虹膜最小内边界周长确定角度分辨率和根据虹膜最小内、外边界半径差确定径向分辨率的方法,将不同分辨的虹膜图像转换为相同分辨率的矩形区域。结果表明,采用该方法得到的标准化维数对于虹膜的识别是有效的。     

基于2D-Gabor滤波器的虹膜识别算法实现

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性。根据虹膜内外灰度差,采用二值化方法提取瞳孔,用Canny算子精确定位虹膜的内边缘,利用微分积分算子定位外边缘,并对虹膜进行归一化、校准、增强等预处理;再利用2D-Gabor滤波提取纹理特征,最后比较Hamming距离,进行匹配与识别。实验结果表明,该方法效果良好,识别率高。     

一种快速有效的虹膜图像预处理方法

为解决虹膜识别中的虹膜定位时间较长、虹膜内边界变形、眼睑和睫毛普 遍存在的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法,该方法对虹膜图像采用数学形态学算 子对图像进行处理,合理有效地减少了边缘图像中非虹膜的边缘点;然后对图像直方图采用 双直线拟合直方图求取检测眼睑和睫毛的阈值。对中科院自动化所CASIA-IrisV3 虹膜数据 库的实验结果显示,提出的虹膜图像预处理方法准确快速,能合理有效去除眼睑和睫毛。     

基于改进的Hough变换的虹膜定位算法

提出一种改进的Hough变换(HT)的虹膜边界定位算法,解决标准HT虹膜定位算法计算量大,且定位不够精确的问题.根据人眼图像的几何分布特征,通过有目的地选择特定子图像块作为虹膜边界定位的目标区域,对目标区域进行边缘检测、噪声屏蔽和阈值选取二值化,再进行HT.实验结果表明该算法能够以较少的计算代价准确地定位虹膜内、外边界.     

基于几何特征的虹膜定位算法

利用虹膜边缘的几何特征及圆相交弦的性质提出了虹膜定位算法.根据瞳孔、虹膜、巩膜的灰度变化,建立虹膜图像直方图,确定阈值进行虹膜内边缘定位;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.通过仿真结果表明本方法实时性能较好,能较好地实现内外边缘的定位.