基于Snake模型的虹膜定位算法

虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法．快速、准确地定位虹膜是虹膜识别系统的关键．提出一种基于Snake模型的虹膜定位算法：采用Canny检测算子定位虹膜内边缘，运用Snake模型锁定虹膜外边缘．实验表明，该方法速度快、精度高，并且具备良好的鲁棒性．     

一种结合Snake与GAC模型的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的精度和可靠性,采用改进的Snake模型和改进的GAC模型分别定位虹膜的内外边缘。对于虹膜内边界,在传统的Snake模型的基础上,引入GVF力场代替原有的传统外力场,完成Snake模型对虹膜内边缘的定位。对于虹膜外边界,在传统的GAC模型的基础上,引入非负常数项作为演化收缩力,使其方向指向对象内部,从而实现GAC模型对虹膜外边缘的定位。采用CASIA虹膜库进行了大量实验,结果表明该方法与经典的虹膜定位算法相比,定位速度更快,抗噪性更强,定位更准确。     

基于改进主动轮廓线的虹膜定位方法

针对传统的Snake模型对初始位置敏感,需要依赖其它机制将主动轮廓线的蛇点放置在图像目标附近,导致弱边界图像求解效果较差的问题,应用改进的能量函数Snake模型,均匀地对蛇点进行搜索,在搜索中逐渐加大内部能量函数的调整,经过选代,使得各蛇点的轮廓逐渐逼近目标轮廓,直到其到达虹膜的边界.实验结果表明了该方法的有效性.     

遗传算法在Snake模型中的应用

文章针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足,提出了一种改进的方法。利用遗传算法的全局优化特性改进Snake模型局部优化的缺点,并取得了较好的效果。     

Snake模型在指纹图像分割中的应用

研究了指纹图像分割领域中目前已经成熟的或主流的方法,分析和比较了它们的优缺点。结合指纹图像的自身特点和Snake模型的分析,提出了一种有效的主动轮廓线模型分割指纹图像的方法。实验表明这种方法能够更加精确、高效地完成对指纹图像的分割。     

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.     

一种改进的Snake模型图像分割算法

针对Snake模型不能收敛到深凹陷区域的缺点,提出一种Snake模型的改进算法.首先把模型不能收敛到深凹陷区域归结为内部能量产生的收缩不足,在此基础上改变新的力,以调整内部能量;然后在不增加参数个数的前提下给出新的能量表达式.算法的实现采用贪婪算法.结果表明,改进的Snake模型能迅速地收敛到凹陷区域,并减少了结果对初值的依赖,明显优于传统Snake模型.     

一种改进的虹膜定位算法

在以往虹膜定位的基础上提出一种改进的虹膜定位算法,主要体现在虹膜的粗定位上,运用Daugman提出的虹膜定位算法能更有效地定位虹膜.实验表明,具有更好的定位效果.     

基于感兴趣区的虹膜定位算法

快速虹膜定位是实现虹膜自动识别系统的基础.利用小波变换后LL频带是图像内容的抽样缩略的性质,只对LL频带的图像进行虹膜定位,基于图像光斑特性选择定位感兴趣区域,用Hough变换定位虹膜内圆,单行梯度最大值方法定位虹膜外圆,然后按比例还原所有的参数值.试验结果表明这些参数与在原始图像中进行虹膜定位得到的参数一致,定位时间大大缩短,说明了该定位算法的有效性.     

基于改进几何特征的虹膜定位算法

针对随机Hough变换造成的大量无效采样和无效累积问题,提出了基于改进几何特征的虹膜定位算法;首先通过先验知识对传统的去短枝算法进行了改进,然后对仍然留在图像上的噪声点和高频细节用‘投影’算法进行了进一步的去除,这样就降低了无效采样的概率;在虹膜粗定位的过程中,文中采用的是圆的内接直角三角形;任意取两点,比取三点的方法降低了无效采样的概率,提高了虹膜定位的效率。     

一种改进的虹膜边界定位算法

虹膜边界定位是虹膜识别系统的重要组成部分,定位的速度、准确度和定位算法的鲁棒性至关重要。针对传统虹膜定位算法的不足,提出了一种改进的虹膜定位算法,充分利用虹膜图像的灰度分布特征,合理地设定相关参数,实现虹膜内边界和外边界快速准确的定位。实验结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法相比,定位准确度更高,定位速度更快。     

改进随机Hough变换在虹膜定位中的应用

针对随机Hough变换(RHT)中随机采样造成的大量无效采样和无效积累问题，提出了基于连续曲线段检测的RHT(CRHT)算法并应用于虹膜定位中，它利用了边缘图像的连续特性来减少无效采样的数量。实验结果证明，改进的CRHT变换提高了虹膜定位速度。     

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。     

一种新的图像力在Snake模型中的应用

针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足,提出了一种新的图像力。在新的图像力的作用下,Snake模型可以很好的减小噪音的干扰,使模型的分割性能更好。最后用遗传算法对分割结果进行优化,以得到最好的分割结果。     

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。     

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.     

虹膜区域中的眼皮定位

为更有效、更准确地进行虹膜识别,在虹膜定位的基础上,提出一种抛物线积分-差分算子用来对眼皮进行定位.定位的结果可以用于虹膜不可用区域的计算,为虹膜图像质量评价和后续的虹膜识别打下良好的基础.实验证明该方法的有效性和可行性.     

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。     

改进的快速虹膜定位算法

针对虹膜的灰度分布特点,提出了一种粗定位和精定位相结合的虹膜定位算法。首先,通过k-mans聚类算法对图像进行动态阈值分割,分离出瞳孔区域,利用圆的几何特性进行粗定位;然后运用Gauss滤波降低噪声干扰和Canny算子进行边缘检测,结合粗定位的结果,应用Hough变换进行精定位,以快速提取虹膜内外边缘。实验表明,该方法能准确快速地定位虹膜的边界以满足实时性要求。     

基于梯度方向信息的虹膜定位算法

根据虹膜的环状结构特性以及眼部图像的灰度分布特点,提出基于梯度方向的虹膜定位算法.实验证明该算法提高了虹膜定位的速度和精度.