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.     

门禁解决方案的新亮点——虹膜识别技术

虹膜识别技术是新兴的生物认证技术，以其高精度、非侵犯性等优点被广泛认为是最有前途的生物认证技术之一。随着社会对信息载体的便携性、高安全性及容易使用等方面提出更高的要求，基于虹膜识别技术的门禁解决方案及其产品，便成为极具潜力的新军而倍受业界瞩目。     

基于局部小波变换与奇异值分解的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章提出了一种基于局部小波变换和奇异值分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波分解,并对各窗口的子带图像作筛选处理,然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征。最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。基于CASIA虹膜数据库的实验结果表明了该算法的有效性,为虹膜识别提供了一种新途径。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

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。     

虹膜纹理编码身份识别技术

利用人眼特征进行身份识别的技术作为新兴的身份鉴定方法已开始用于网络交易,银行,海关等机构,本文就人眼身份识别的关键技术－虹膜纹理编码进行了讨论。作者通过分析影响识别性能的几个关键问题,提出了傅利叶－小波混合变换法对虹膜编码,并给出了在利用编码结果组成的数据库对输入图像进行快速匹配或查询的方法。实验结果表明该方法能有效地降低图像采集时平移,旋转,反光带来的编码误差。     

一种新的基于小波变换的虹膜识别算法

提出一种基于Haar小波变换的虹膜识别算法。详细介绍了虹膜图像的预处理及对虹膜纹理的特征提取方法,并与Daugman的虹膜识别算法进行比较。实验结果表明,本文方法在编码长度和编码时间上都有明显的改进,且算法具有良好的鲁棒性,可用于实际的身份鉴别系统。     

基于2D-Gabor滤波器的虹膜识别技术研究

在进行虹膜扫描识别时,最重要的部分是进行虹膜的特征提取.本文设计一种单频2D-Gabor滤波器,对归一化后的虹膜图像进行编码匹配.实验证明,当虹膜对比库规模不大的情况下,单频率能够较快速的进行虹膜特征提取与识别,与多通道相比更为适用.     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于DSP的虹膜识别系统设计

本文设计了一种用于身份鉴别的虹膜识别系统。它以TI的TMS320DM642DSP为中央处理器,配合以A/D转换器和存储器等,完成虹膜图像的采集、处理和存储。主程序运行在DSP中,完成虹膜定位、特征分析和匹配等算法,得出识别结果。实验证明,系统具有较高的识别率,效果良好。     

虹膜识别技术综述

在西方国家，由于虹膜识别产品的高稳定性和可靠性，以及在价格方面的优势，已经应用于很多有高安全性要求或者需要快速通过但又要保证安全、可靠和准确性的领域，诸如政府部门、保密机构、银行、出入境通关处、司法机构，以及人员众多的工厂、矿山等。本文将就虹膜识别技术及虹膜识别产品应具备的特点进行简要综述。[编者按]     

基于PKI机制下的虹膜识别应用

在虹膜识别系统的实际应用中,只靠传统的虹膜识别算法不具有理想中的可靠性,同时基于PKI的安全通信机制,也不能保证密钥保存的安全性。结合虹膜识别与加密算法提出一种可靠的应用方式。基于左、右眼虹膜编码各产生一个1024位素数,进行数字签名、可靠性通信等应用,较好地解决了虹膜识别的可靠性和密钥保存的安全性问题。     

A new segmentation approach for iris recognition based on hand-held capture device

Iris segmentation is an important step for automatic iris recognition. This paper presents a new iris segmentation method for hand-held capture device. We use a geometrical method for pupil detection. The bottom point of pupil is used as the reference point for pupil localization because it is insensitive to pupil dilation and not affected by the top eyelid or eyelashes. To decrease computational cost, the outer (or limbus) boundary of iris is localized based on shrunk image using Hough transform and modified Canny edge detector. The lower part of iris pattern is used for recognition in order to reduce the occlusion by eyelashes and eyelids. Experimental results demonstrate that the proposed method has an encouraging performance.     

基于小波过零点检测的虹膜识别方法研究*

在经典过零点算法的基础上,改进特征提取与匹配算法。分析各阶高通小波系数在同一算法下的识别率,以此选择小波系数来综合编码分析。采用不同的小波滤波器进行分析,考察不同的小波滤波器对算法的影响。DB3小波的识别率为99.61%,等错率为0.41%;四次B样条小波识别率为99.75%,等错率为0.25%;Coif3小波识别率为99.72%,等错率为0.29%。第五、六阶小波高通系数涵盖了虹膜纹理的主要信息,可采用第五、六阶小波系数进行编码识别。不同的小波滤波器得到的结果区别不是很大,DB3、四次B样条、Coif3小波编码识别效果好。DB3小波符合识别速度与效果的综合要求。     

基于小波过零点检测的虹膜识别方法研究*

在经典过零点算法的基础上,改进特征提取与匹配算法。分析各阶高通小波系数在同一算法下的识别率,以此选择小波系数来综合编码分析。采用不同的小波滤波器进行分析,考察不同的小波滤波器对算法的影响。DB3小波的识别率为99.61%,等错率为0.41%;四次B样条小波识别率为99.75%,等错率为0.25%;Coif3小波识别率为99.72%,等错率为0.29%。第五、六阶小波高通系数涵盖了虹膜纹理的主要信息,可采用第五、六阶小波系数进行编码识别。不同的小波滤波器得到的结果区别不是很大,DB3、四次B样条、Coif3     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

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。     

虹膜识别综述

回顾了虹膜识别的研究背景及发展,对近年来虹膜识别方法的研究进展进行综述,并对各种方法加以介绍和评价,总结了存在的研究难点并提出了解决方法及今后的发展方向。     

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。     

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。     

基于D-LDA与最近特征分类法的眼虹膜识别系统

以3个主要处理阶段来实现一个高识别率的虹膜识别系统。撷取人眼图像进而分离出虹膜图像,再利用图像处理予以改善,使得虹膜图像更适于后续的识别。接着建立虹膜的特征向量,在虹膜图像展开的过程中,解决了虹膜图像旋转不变性的问题,然后利用直接线性判别分析（D-LDA）的方式进行特征抽取,使得所产生出来的特征向量拥有最大类别间距离与最小类别内距离的特性。最后,探讨多种最近特征分类法与其识别效果,并将上述方法设计完成一套眼虹膜识别系统。实验结果显示,在样本特征向量数较少的情况下识别率有96．47％,如果在每个类别中增加样本特征向量的数量,则系统的识别率可以达到98．50％。     

一种基于坐标投影的虹膜定位算法

提出了一种简单易行的虹膜定位算法,该算法是在对虹膜粗略处理的基础上,对内边界的采用了向坐标轴投影的方法;对于外边界采用了寻找扫描线上信息量最小的点,并用相应的匹配模板进行匹配,以便去掉由于噪声的干扰而找到的错误点,从而确定外边界和中心;实验证明了该算法的合理性。