一种基于分块的虹膜识别方法（研究生论坛）

为了解决低质量虹膜图片识别效果不好的问题,提出了一种基于分块的虹膜识别算法。该方法并不像常规算法一样对整个图片进行识别,而是首先将虹膜区域均等地分割为无重叠的分块,然后对每一个分块提取低秩矩阵作为特征,接着使用稀疏分类器进行分类,最后依据稀疏浓度指数,将各分块识别结果进行贝叶斯融合,由于虹膜图片不同区域的质量不一样,该方法能够降低质量不好的虹膜区域对最终识别结果的影响。在标准虹膜数据库CASIA-Iris-Interval 和 IIT Delhi V1上的实验结果显示该算法拥有较高的正确识别率,且对于低质量的虹膜图片具有较强的鲁棒性,对分块和训练图片数量的研究表明,将虹膜区域分为8个分块较为合适,使用7张训练图片就能够很好的表示一类。     

基于改进的经验模态分解的虹膜识别方法

首先,采用先行后列的方法对归一化虹膜图像进行经验模态分解,得到不同尺度的固有模态分量;找出有利于识别的分量,将其进行二值化处理生成特征图像;然后对特征图像进行水平和垂直移位匹配,得到海明(Hamming)距离匹配向量,计算匹配向量的改进标准差,以此标准差进行虹膜识别。最后分别对CASIA1、CASIA2、CASIA3-interval、MMU1库进行了识别,结果表明:该方法能够有效地提取图像的二值特征,具有速度快、识别率高等优点。     

虹膜识别算法的研究

虹膜识别是一种非常可靠的身份鉴别方法.在讨论虹膜图像定位、增强等预处理方法的基础上,针对现有虹膜识别算法中存在的问题,提出了虹膜有效区域选择、特征提取及编码匹配的有效方法.在虹膜图像有效区域的选择上,根据虹膜图像自身的生物特点采用一种新的分割方法,使得到的图像纹理信息更充足;在图像的特征提取方面,采用Gabor小波变换,将频率分为2个频段,不同的频段选择不同Gabor尺度参数,并选择适当的位置参数;为解决虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,将获得的虹膜编码进行错位匹配.实验结果表明,所提出的虹膜识别算法效果较好.     

一种基于虹膜水印的数字图像内容认证系统

提出了基于虹膜水印的图像内容认证系统,其基本思想是先进行用户虹膜图像的预处理操作,再将提取出的虹膜代码与噪声可见度函数进行运算生成水印,然后基于人眼视觉系统模型与小波变换方法进行水印自适应嵌入,采用独立分量分析方法进行水印盲提取,经过反变换可得虹膜代码,经过匹配算法实现图像内容所有权人的身份认证.为了更客观地评价水印系统,提出了改进的自适应峰值信噪比度量方法,对图像处理操作具有稳健性.     

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法．采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征．不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同．实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5％．     

基于Curvelet变换的虹膜识别

为提高虹膜识别的准确度,提出采用第二代曲波变换提取虹膜图像纹理特征的方法.首先将预处理后的虹膜图像进行曲波分解,然后采取不同方法对曲波分解后的低通和带通子带进行特征提取,并根据各带通子带的能量大小赋予不同的加权系数,最后采用欧式距离进行虹膜特征匹配.在4种虹膜图像库上测试表明,提出的虹膜图像纹理特征提取方法具有较高的识别率,与Harr小波和DCT(离散余弦变换)相比,特征提取时间相当,但识别率相对DCT来说,分别提高了1.8％,2.1％,2.0％和0.9％.     

A Novel and Efficient Method for Iris Automatic Location

An efficient and robust iris location algorithm plays a very important role in a real iris recognition system. A novel and efficient iris automatic location method is presented in this study. It includes following two steps mainly： pu- pil location and iris outer boundary location. A digital eye image was divided into many small rectangular blocks with fixed size in the pupil location, and the block with the smallest average intensity was selected as a reference area. Then image binarization was implemented taking the average intensity of the reference area as a threshold. At last the center coordinates and radius of pupil were estimated by extending the reference area to the pupil＇s boundaries in the binary iris image. In the iris outer location, two local parts of the eye image were selected and transformed into polar coordinates from Cartesian reference. In order to detect the fainter outer boundary of the iris quickly, a novel edge detector was used to locate boundaries of the two parts. The center coordinates and radius of the iris outer boundary can be estimated using the fusion of the locating results of the two local parts and the location information of the pupil. The algorithm was tested on CASIA vl.0 and MMU vl.0 digital eye image databases and experimental results show that the proposed method has satisfying performance and good robustness.     

基于B样条FFD模型配准的虹膜图像融合方法

通过摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别。但是由于虹膜纹理会随着瞳孔的缩放发生非刚性形变,直接对虹膜图像融合无法得到良好的效果。本文采用基于B样条的FFD(free-form deformation)模型对图像进行配准,然后用小波进行融合,为下一步的虹膜识别提供了合适的图像。通过该方法得到的融合图像直观上细节信息更多,并通过熵进行了度量。     

快速有效的虹膜图像分割方法

针对影响虹膜识别性能的眼睑及睫毛遮挡以及瞳孔边界非标准圆等情况,提出一种新的虹膜图像分割方法．采用活动轮廓模型技术计算出瞳孔的精确边界;根据归一化虹膜图像水平方向灰度信号的小波模极值点在尺度空间的演化计算得到眼睑遮挡边界上点,并利用多项式拟合确定眼睑遮挡部分;最后结合一维Gabor滤波的眼睫毛检测结果实现有效的虹膜图像分割．与现有分割方法相比,消除了瞳孔传统圆模型给归一化虹膜图像带来的畸变影响,避免了传统眼睑边界检测过程中涉及的四维参数空间搜索范围问题,降低了算法实现复杂度．在CASIA图像库上的实验结果表明该方法可将系统识别等错误率从8%降低到4.4%．     

曲线拟合的虹膜定位算法研究

虹膜定位是在虹膜图像中找到虹膜的内外边界,它是虹膜识别中的重要环节。该文提出了一种根据曲线拟合来进行虹膜快速定位的新方法,即先对图像进行分块并提取包含瞳孔的子图像块;再结合类间方差法提取瞳孔的二值化阈值,确定虹膜内边界点;然后根据关键的感兴趣区域灰度梯度信息确定虹膜外边界点;最后对内外边界点采用最小二乘法原理来进行曲线拟合,从而确定虹膜内外边界。通过实验表明该文提出的算法能快速准确地定位虹膜内外边界。     

相控超声激发系统的设计

针对相控阵列声涡旋中的多路相控信号的激发问题,选用波形存储和窄带滤波谐振相结合的信号发生芯片MD2134实现信号的输出和功率放大,并利用FPGA编程技术控制输出信号的相位,设计了一个相位可调的8路相控超声激发系统,达到高集成度、操控灵活、相位差可控的目标. 在设计中,用Quartus Ⅱ软件编写寄存器代码,控制信号发生电路输出带有相位差的信号,经过D/A转换和功率放大后驱动换能器形成谐振. 将同步输出的8路中心频率约为500 kHz,相位差为π/4的信号分别激励8个换能器,用示波器采集水听器所接收到的声波波形,并测量各路声波的相位差. 结果表明设计系统的集成度高,输出信号幅度和相位稳定,各路声波相位差和理论结果一致,可在相控超声系统中推广和应用.     

用于虹膜分类和旋转校正的角点特征预处理方法

提出了基于角点特征的虹膜预处理方法。该方法利用虹膜区域中角点及邻域灰度信息,通过仿射对应并进行相似度计算判别模板和待识图像间的类属关系。解决了样本集划分和精细识别中旋转角度去除(保持旋转不变性)的问题。实验结果表明:本文方法具有很好的识别分类性能和较快的识别速度,可作为完成降低搜索规模及去旋转归一化的预处理操作。     

生理结构先验引导下的虹膜精确分割算法

虹膜识别是一种即时有效、被广泛应用的生物技术,其相对于人脸识别、指纹识别拥有更高的安全性能.但虹膜识别系统整体性能在很大程度上受虹膜分割精度的影响.为了有效提高虹膜识别系统性能即虹膜分割精度,本文在分析虹膜生理结构特点的基础上,大量阅读了国内外相关领域文献并分析各种算法优缺点,创新性地提出了一种新的虹膜精确分割算法,打...     

基于双路径残差网络的虹膜图像超分辨率重建

低分辨率虹膜图像所含有效信息较少,实际应用到虹膜识别中会影响识别精度,而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异,提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构,设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征,并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验,并与主流重建算法进行了比较,发现重建的图像结构清晰,纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明,该算法的等错误率均为最优,重建图像具有良好的识别效果。     

基于STM32微处理器的人眼虹膜识别系统设计

人眼虹膜技术可以用于人身份识别,它具有许多其他生物识别技术的优点,如更加准确,稳定,不易侵犯性等。虹膜识别的重点是模式识别,要求简单实用,本文以STM32微处理器芯片为核心,从硬件和软件的设计两方面说明系统设计架构、电路设计及程序设计等内容,采用相关经典算法,得到人眼虹膜图像,分析纹理数值,做数据处理,从而实现对不同人体的虹膜比较判断。     

基于ARM9的二维条码识别系统

针对条码图像采集环境不确定的特点和识别系统可移植性问题,设计一种基于ARM9的便携式PDF417二维条码终端识别系统。该系统以S3c2440为核心处理单元,嵌入式操作系统Windows ce5.0为开发平台,通过EVC编程,实现图像预处理和码字解码。移植测试结果表明,该系统能够实现PDF417码的全方位识读,识别率较高,可靠性较好。     

虹膜特征提取和匹配的几种主要算法研究

虹膜的身份识别在国际上已成为一个研究的热点领域。本文主要比较了虹膜特征提取和匹配的几种主要算法,分别说明了Gabor变换、傅里叶变换和小波变换的优点与不足,并指出相对而言,小波变换更适合应用在虹膜图像的识别中。     

基于小波包分解的虹膜图像识别

虹膜的身份识别在国际上已成为一个研究的热点领域,本文初步探索了基于小波包分解的虹膜图像识别处理技术,实验结果表明基于小波包分解的虹膜图像识别方法是有效的。     

一种虹膜内外轮廓检测方法

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种,它作为重要的身份鉴别特征具有唯一性,稳定性,可采集性和非侵犯性等优点.与脸像,声音等身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性.而虹膜内外轮廓提取是虹膜识别技术不可缺少的关键步骤.文章介绍了一种有效的虹膜内外轮廓检测方法,使用灰度投影方法估计虹膜内边缘圆心位置;然后采用边缘检测方法得到虹膜边缘图像,使用Hough变换准确检测虹膜内轮廓;最后使用一维信号检测确定虹膜外边缘点同时使用Hough变换检测虹膜外轮廓.实验结果表明,该方法能够有效检测出虹膜内外轮廓.     

强噪声背景下莫尔斯信号的自动检测与识别

由于当前对莫尔斯报的接收主要还是采用人工方式,易受人的心理、生理因素的影响.为了减轻人的劳动强度,研究能够部分取代人的自动检测与识别系统就十分必要.基于短时傅里叶变换形成的三维谱图,采用数字图像处理的方法提取信号的特征.首先对图像进行增强以提高高灰度区和区域边界的清晰度,运用自适应阈值分割技术对图像进行二值化及数学形态学处理;然后提取图像中的区域形状特征,获得比较纯净的莫尔斯信号图像,在此基础上采用识别译码和纠错相结合的方法提高自动检测的准确性.实验表明,将一维莫尔斯信号变换到二维空间运用图像处理技术进行信号的分析是切实可行的,该算法具有更高的识别率,具有一定的实用价值.