基于数学形态学的虹膜定位算法研究

基于虹膜识别的身份特征认证以其极高的可靠性而倍受人们的关注.在虹膜识别算法中,虹膜定位是极为关键和耗时的部分,运用数学形态学的方法实现对虹膜的快速定位.实验结果表明,本算法的定位速度快、准确率较高.     

基于组合K近邻与矩阵变换的虹膜识别

研究人眼虹膜识别问题,因实际虹膜内边界并不是标准圆,引起识别精度差,影响有效的特征提取.传统利用圆模板定位的算法存在瞳孔遗留或纹理损失且定位时间长等问题,为提高虹膜定位精度,降低识别时间,提出了一种新的虹膜识别算法.首先对图像进行去除光斑等预处理,将含有虹膜图像的圆环变换为极坐标系下的矩形,在矩形坐标上以点、线检测确定虹膜轮廓,并对EMD提取纹理分布特征,根据比对距离寻找每个待测样本的K个近邻,以简单投票决策输出识别结果.基于CASIA虹膜图像库进行仿真,结果表明,识别率高达99％,并明显降低了识别时间,使虹膜定位可有效提升识别精度.     

一种利用分块统计的虹膜定位算法

虹膜识别是一种新兴的生物特征识别技术，而虹膜定位是虹膜识别的重要步骤，因而精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提。为了能够快速地进行虹膜定位，在简要介绍现有的虹膜定位算法的基础上，提出了一种新的利用分块统计的虹膜定位算法。由于虹膜边缘可以简单地用圆周描述，因此，该算法第1步先阈值化分割图像，以分别建立虹膜和瞳孔的二进制位图；第2步用游长编码的方法来寻找最大色块的质心，并计算边界点到质心距离的均值。实验结果表明，对于虹膜定位而言，该算法是实用而且有效的。     

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。     

一种基于圆几何特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中基础性环节,其精度和速度决定了虹膜识别系统的性能,为提高虹膜定位的速度,提出一种基于圆几何特征的虹膜内边缘定位算法,利用内外边缘中心的耦合特性缩小微积分方法搜索外边缘的范围。试验结果表明,与经典虹膜定位算法相比,本算法快速、精确、鲁棒。     

一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度及精度,提出了一种粗定位,精定位与结果修正三步相结合的定位方法,用以进行虹膜定位,并对现有的虹膜定位算法进行了一些改进.实验结果表明,用三步法进行虹膜定位可以减少搜索计算的盲目性,加快定位速度,对不同虹膜图象定位结果的精度都有不同程度的提高.     

基于深度反卷积网络的虹膜定位方法研究

精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提.传统的虹膜定位方法有Daugman定位法、Hough变换定位法等,但其对睫毛比较浓密、虹膜被遮挡较多等情况下的图片处理效果不是很好.文章在总结前人工作的基础上,实现了一套基于深度学习的虹膜定位系统.该系统利用深度学习方法,根据虹膜图像区域的特点,对图像进行像素级分类.根据像素分类结果,可以很好地标识虹膜区域和非虹膜区域,达到定位识别虹膜区域的目的,并在中国科学院自动化所公布的虹膜数据集CASIA-IrisV3-Interval上验证了文章工作的有效性,像素分类精度达到约98.4％,达到了较高的鲁棒性.     

基于Gabor滤波的改进虹膜识别算法

为提高虹膜识别系统的性能,提出了基于Gabor滤波的改进虹膜识别方法。首先根据虹膜图像的灰度特性进行虹膜定位与归一化,然后利用多尺度Gabor滤波器进行特征提取,然后通过主成分分析法降维,并进行识别,根据识别能力的差异,计算滤波器的输出权值,最后利用加权后的距离进行虹膜识别。利用该方法对CASIA虹膜库进行识别,得到系统识别率为99.78%,等错率为0.19%。结果表明,利用改进的方法能充分发挥滤波器的识别性能,并增强系统的鲁棒性。     

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。     

一种新的快速虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中非常重要的一个环节.本文提出一种通过边缘检测模板的新瞳孔定位方法,避免了睫毛干扰造成定位不准的影响.同时在外边界粗定位的基础上,改进了虹膜外边界的精确定位方法,采用此种粗定位与精定位相结合的方法极大的缩短了虹膜定位的时间,提高了定位的准确性.大量实验表明,该虹膜定位方法简单可靠,精确度高,取得了非常好定位效果.