基于MATLAB GUI 的虹膜识别算法测试平台

虹膜识别是一种重要的利用生物学特征进行的身份识别技术,针对虹膜识别人们已经提出了许多算法,但如何比较、评价各种算法,还没有一个统一的标准和测试平台,为此该文建立了一个虹膜识别算法的MATLAB图形用户界面（GUI）,给出了建立虹膜数据库应该考虑的问题。在该平台下,可以对虹膜识别的有关问题进行研究。对同一个虹膜数据库进行实验,可以获得不同算法的性能指标比较。该平台除了提供统一的操作界面进行各种算法比较研究外,还可以允许用户对新算法进行实验研究。结果表明,该平台能够实现各种算法的集中管理,并输出可视实验结果,很方便进行虹膜识别算法的研究和比较。     

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]     

基于虹膜的网络身份验证系统研究

基于虹膜的身份认证是当前研究热点之一.主要包括两部分:虹膜识别处理部分,网络身份认证部分.文章描述了虹膜预处理和编码、识别技术并提出了一种安全有效的网络认证协议.设计了一个基于虹膜的网络身份认证系统框架模型并阐述了各部分主要功能和工作流程.     

城市级大规模公安虹膜采集识别应用体系

虹膜识别技术是当前安全性和准确性最高的生物特征识别技术之一,在公安领域具有很好的应用前景.基于虹膜技术在公共安全领域大规模应用时面临挑战,分析在大规模建库中多样性的虹膜采集设备特点和大规模建库技术和管理挑战.针对城市级大规模公安身份管理应用,全面研究规模化虹膜识别的重点及难点问题,包括统一的体系架构、服务体系、运行机制、建库标准、服务平台搭建、示范应用等.预期成果在警务实战相关部门应用中取得了显著成效,为其他相关部门或行业开展类似应用提供了重要借鉴.     

虹膜识别及其在部队营区安全中的应用

随着社会的发展,部队营区安全面临着许多新问题,传统的身份认证手段存在一定的安全隐患．生物特征识别技术为解决营区安全问题提供了技术支撑,而虹膜识别技术在安全性上独占鳌头,契合了部队营区对高安全性的需求．分析了虹膜及其识别系统的基本原理,对虹膜识别技术的发展现状进行了综述,指出了虹膜识别领域存在的技术难点及今后发展方向,最后给出了一种虹膜识别系统在部队营区安全中的应用方案．     

虹膜图像质量评价综述

虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价与图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等密切相关。近年来,随着低图像质量的鲁棒虹膜识别系统不断发展,虹膜图像质量评价得到了广泛研究。为了使该领域的研究人员充分了解当前虹膜图像质量评价算法,本文对已有的方法进行了综述。回顾了虹膜图像质量评价算法的发展历程,阐述了其典型应用,进而展望了虹膜图像质量评价算法以及以质量为导向的虹膜识别技术的发展。     

基于FPGA的虹膜识别系统

随着生物识别技术的迅猛发展,虹膜识别系统被视为一种更具安全性、保密性、可靠性的新型识别系统。针对现有的虹膜识别系统设备成本高、识别速度慢等问题,设计了一款以FPGA为硬件基础,以Linux内核作为平台的虹膜系统。该系统使用Python开发,能够提升虹膜识别的速度;使用USB接口外接摄像头进行图像采集和眼睛轮廓寻找、切割虹膜;利用哈希算法提取特征编码,进行虹膜匹配。经过实际验证,该系统能完成识别任务并且识别率超过90%,具备优良的性能,能有效适应各类复杂场景。     

虹膜识别研究与应用综述

虹膜识别是模式识别领域的前沿研究方向,也是一项具有广阔应用前景的身份认证技术,业已得到国内外政府部门、学术界和工业界的广泛关注。介绍了国内外虹膜识别研究和应用的现状以及存在的主要问题。     

智能楼宇控制中的新亮点虹膜识别

虹膜识别安全系统是结合虹膜识别算法、计算机技术、网络技术、自适应面部定位．虹膜聚焦以及策略选择等技术的高精度、全自动身份识别系统。能在较多的领域中被使用，可为用户提供最高级别的安全保证。     

基于Gabor滤波的虹膜识别系统设计

随着科学技术的发展,信息安全在各个领域显得越来越重要,生物识别技术由于其特有的性质,在传统的识别领域中脱颖而出;其中,虹膜识别以高可靠性和差异性,成为目前安全性最高,最理想的生物识别技术;为增强虹膜识别算法的定位效率,提出一种改进定位算法,即二值化分割出瞳孔区域时,修正瞳孔边界,提高虹膜定位精度,有效提高识别速度;虹膜识别算法是整个系统的核心,要使虹膜识别具有良好的效果,需要对虹膜图像进行一系列的处理;为了完整高效地实现虹膜识别系统,对Gabor滤波器的原理及实现方法进行具体分析,研究Daugman虹膜识别算法,设计并完成了虹膜图像预处理,特征提取,二维Gabor滤波器的构建及参数选取等,经仿真实验,能够非常高效地完成虹膜特征提取并识别比对,计算速度和效果均优于传统算法。     

基于DSP的虹膜识别系统的设计与实现

设计一种简单实用的虹膜采集装置,搭建以TMS320DM642为核心的虹膜识别系统。验证虹膜识别算法运行平台的变更不影响虹膜的识别率。本文在硬件上应用DSP/BIOS内核,软件上采用多任务调度的工作模式,并且在算法上减小虹膜的应用区域,有效地提高系统的运行效率。     

Feature-domain super-resolution for iris recognition

Uncooperative iris identification systems at a distance suffer from poor resolution of the acquired iris images, which significantly degrades iris recognition performance. Super-resolution techniques have been employed to enhance the resolution of iris images and improve the recognition performance. However, most existing super-resolution approaches proposed for the iris biometric super-resolve pixel intensity values, rather than the actual features used for recognition. This paper thoroughly investigates transferring super-resolution of iris images from the intensity domain to the feature domain. By directly super-resolving only the features essential for recognition, and by incorporating domain specific information from iris models, improved recognition performance compared to pixel domain super-resolution can be achieved. A framework for applying super-resolution to nonlinear features in the feature-domain is proposed. Based on this framework, a novel feature-domain super-resolution approach for the iris biometric employing 2D Gabor phase-quadrant features is proposed. The approach is shown to outperform its pixel domain counterpart, as well as other feature domain super-resolution approaches and fusion techniques.     

IrisCodeNet：虹膜特征编码网络

使用有效的特征提取算法对虹膜纹理进行准确的表达是虹膜识别技术的关键。基于虹膜识别任务的特殊性,提出了用于虹膜特征编码的网络模型IrisCodeNet。该网络架构使用了改进的BasicBlock,并结合了可以扩大决策边界的损失函数AM-Softmax（additive margin softmax）。为了获取最佳的虹膜识别效果,对AM-Softmax的参数设置、虹膜图像预处理输入形式、数据增强方式、网络输入尺寸做了细致的研究。实验结果表明：使用IrisCodeNet训练得到的特征提取器在CASIA-Iris-Thousand、CASIA-Iris-Distance、IITD虹膜数据库上进行测试,所评估的等错误率（equal error rate,EER）和正确接受率（true acceptance rate,TAR）均远远超过了广泛应用的传统算法。特别地,IrisCodeNet无需传统的虹膜归一化或精确的虹膜分割步骤依然取得了极好的识别效果。并且使用Grad-CAM（gradient-weighted class activation mapping）算法进行了可视化分析,结果表明该网络框架有效地关注了虹膜纹理信息,从而证明了IrisCodeNet具有较强的虹膜纹理特征提取能力。     

多算法融合虹膜识别中的规范化模型比较研究

虹膜识别易受环境影响,利用多算法融合识别提高复杂应用环境下虹膜识别可靠性是一种非常有效的途径。本文针对多算法融合虹膜识别中的关键步骤——规范化模型选择做了比较性研究。首先搭建多算法融合虹膜识别平台,对常见的三种规范化模型在UBIRIS虹膜库中做了比较测试,实验结果证明双sigmoid函数指数模型性能最优。本文研究可对多算法融合的研究提供理论参考。     

建筑结构振动监测和模态识别集成软件

为开发用于建筑结构振动监测与模态识别的集成软件系统,分析监测工作和识别计算的主要工作内容,设计集成软件的架构体系和专业功能,划分出基于Internet的远程监测客户端、结构计算、模态识别和结果对比/评估等4个主要功能模块.根据频域峰值法和时域随机子空间法等识别理论,设计基于实测振动加速度的模态识别数值算法.在Microsoft Windows平台上用C++和FORTRAN程序语言开发该软件包,并用数值测试算例验证软件的正确性.该软件已经应用于"上海中心"大厦在施工过程中的振动监测和模态识别.     

基于单方向特征提取的虹膜识别算法研究

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。     

由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法

离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。     

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.