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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。 相似文献
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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。该文提出一种基于图像相位谱互相关的虹膜识别方法。本系统先对虹膜图像进行滤波、定位、增强等预处理,再利用相位谱互相关匹配算法对虹膜图像进行识别,最后,进行了小样本的实验。实验结果表明,该方法是可行的,并且识别准确率高,速度快。 相似文献
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一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于DCT变换的虹膜识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
虹膜识别是一种新的生物识别技术。本文主要研究虹膜图像预处理、特征提取和匹配几个部分的优化,在特征提取阶段,采用基于一维DCT变换的虹膜特征优选算法。其基本思想是:对预处理后的虹膜图像进行一维的DCT变换,在速度和准确率约束的条件下,对变换后得到的系数进行抽取作为特征矩阵,通过计算虹膜特征矩阵的相似度进行虹膜识别。实验结果表明;该算法速度比较快,准确率也比较高。 相似文献
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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。 相似文献
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为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。 相似文献
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虹膜纹理的方向特征在虹膜识别中具有重要地位。利用2D Gabor小波的方向选择性,对虹膜纹理的方向分布特性进行了分析,由分析结果发现:可供识别的虹膜纹理特征主要沿虹膜圆周方向分布,在此基础上提出单方向特征提取虹膜识别算法。实验表明,与多方向特征提取相比,只沿圆周方向对虹膜进行特征提取不仅编码短,而且识别效果更好。 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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特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对2D-Gabor虹膜特征并不稳定,影响虹膜识别率的问题,提出了一种从多尺度、多方向2D-Gabor小波提取的虹膜特征中,筛选稳定特征应用于虹膜识别的方法。对虹膜图像采用多通道Gabor小波提取虹膜图像特征,然后通过自定义筛选准则从多维特征中筛选出最优特征参数并编码,用Hamming距进行特征匹配识别。基于CASIA虹膜图像库进行实验,结果表明该方法扩大了类内匹配与类间匹配之间的Hamming距,降低了等错率,同时降低了编码的长度,加快了特征匹配速度。 相似文献
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利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征,并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,对每个分析带进行连续小波变换,取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配,对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明,算法的识别率可达98.15%,同以前提出的算法相比识别性能进一步提高,可用于大规模身份识别系统。 相似文献
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