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基于线性基函数模型的虹膜定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非圆虹膜定位困难的问题,本文提出了一种基于线性基函数模型的虹膜定位算法.该算法将虹膜定位问题看作从虹膜边缘点求虹膜边缘曲线的机器学习问题,先粗定位找到边缘点,再建立线性基函数模型从边缘点求得边缘曲线,从而实现了虹膜的精确定位.与传统的虹膜定位算法相比,所提算法能很好的定位非圆虹膜,而且花费时间只有极少的增加.在CA... 相似文献
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提出了一种新颖简单的虹膜内边缘(瞳孔)定位算法。首先,采用Soble边缘检测算子和形态学变换进行边缘检测;然后,利用区域标记法为边缘检测后形成的各连通成分赋予相应的灰度值,并利用直方图的方法分离出瞳孔区域;最后,采用投影的方法进行瞳孔的定位,实验结果表明,文中提出的方法能够准确地进行虹膜内边缘定位。 相似文献
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一种新的虹膜识别算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
目的 为了提高虹膜识别的速度和可靠性。方法 根据虹膜识别的特征,提出了虹膜自动身份识别的一种新的算法和虹膜像几何畸变的校正方法。结果 用相关系数来测度图像的匹配结果,证实了该算法是有效的。结论 用本文的算法进行的大量抽样实验显示了主这种算法的正确性和可靠性。 相似文献
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基于图像抽样的快速虹膜定位算法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高. 相似文献
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基于SVM的多生物特征融合识别算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对单生物特征识别的局限性,提出融合手背静脉和虹膜两种生物特征实现身份识别.基于尺度不变特征变换(SIFT)提取手背静脉的局部SIFT特征并对特征点进行匹配,利用特征匹配率作为手背静脉图像的相似度测度.通过Haar小波变换实现虹膜特征编码,利用加权汉明距对虹膜进行相似度测试.最后基于支持向量机(SVM)实现两种生物特征在匹配层的融合识别.利用CASIA虹膜数据库和TJU手背静脉数据库对算法性能进行测试,其等错率为0.02%,实验结果表明,该融合算法具有很高的识别性能,为生物特征识别研究提供了新思路. 相似文献
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本文针对原有基于结构特征的虹膜定位方法提出一种有效的改进方法.本方法主要针对定位容易出现错误的外边界,利用虹膜的结构特征和数学手段,对得到的虹膜外边界点进行验证,必要时通过计算得到准确的外边界点.这样本方法解决了原有方法在眼睑和眼毛对虹膜的遮挡比较严重的情况下难以准确定位的问题.对已有的1200幅虹膜图像(图像大小为640x480)组成的虹膜数据库进行实验,本文算法定位准确率达到99.08%,平均定位时间仅为0.8s,实验验证了该方法的有效性. 相似文献
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Byung Jun Kang Kang Ryoung Park 《International journal of imaging systems and technology》2009,19(4):323-331
Iris recognition is a form of biometric technology that authenticates individuals by using the unique iris patterns between the pupil and the sclera. To solve security problems in mobile environments, mobile iris recognition devices have been commercialized recently. A motion‐and‐optical blurred image can be sometimes captured because users capture the iris images of a testee by holding the recognition devices. Motion‐and‐optical blurred images reduce iris recognition accuracy. Previous researches of restoring iris image only dealt with optical or motion blurred image. To overcome these problems, we propose a new method of restoring motion‐and‐optical blurred iris images at the same time. This article presents three contributions over previous research. (1) A new focus assessment method is proposed to measure accurate focus scores regardless of motion blurring. (2) Previous research restored coexisting motion‐and‐optical blurred images in terms of visibility, but in this article, we restored them in terms of recognition. (3) We used a modified CLS (Constrained Least Square) filter to prevent the zero‐crossing of the PSF (Point Spread Function) of motion blurring with a uniform shape. So, the iris recognition accuracy was better than when using a conventional CLS filter. Experimental results showed that the EER was 0.796% when using the proposed method and it was 1.431% when not using the proposed method. Consequently, the EER was reduced as much as 0.635% (1.431–0.796%) when using the proposed method. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 19, 323–331, 2009 相似文献
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提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)在高维空间具有较强的特征选择能力来提取虹膜图像的纹理特征。采用了一种距离度量和支持向量机相结合的两级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后一级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点。实验结果表明,该方法提高了虹膜识别率,是一种有效的虹膜识别方法。 相似文献
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