基于相位谱互相关的虹膜识别方法研究

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性。该文提出一种基于图像相位谱互相关的虹膜识别方法。本系统先对虹膜图像进行滤波、定位、增强等预处理,再利用相位谱互相关匹配算法对虹膜图像进行识别,最后,进行了小样本的实验。实验结果表明,该方法是可行的,并且识别准确率高,速度快。     

基于权值相位差的虹膜匹配算法

虹膜识别是最具发展前途的生物识别技术之一,由于虹膜匹配和评价作为虹膜识别的核心步骤直接影响虹膜识别的准确率,提出一种新的基于权值相位差的虹膜匹配算法。首先对定位好的虹膜图像重新采样,其次对其进行归一化处理,得到矩形虹膜图像。然后利用频域变换处理矩形虹膜图像。最后采用新的虹膜匹配算法利用全部相位信息和部分振幅信息来进行虹膜的匹配。虹膜纹理信息主要集中在虹膜环靠近瞳孔的位置,这部分区域纹理信息密集,本文提出的基于权重函数的方法能经过实验验证,该算法有效地突出虹膜纹理低频信息部分快速准确,提高了匹配效率,为虹膜识别的匹配和评价核心步骤提供了一个新的方法。     

一种基于Morlet小波变换的虹膜识别算法

虹膜识别包括虹膜定位、特征提取以及模式匹配几个步骤。文章提出了基于虹膜灰度梯度分析的新定位算法和基于Morlet小波变换的特征提取算法。首先对沿瞳孔半径方向展开的虹膜图像通过寻找灰度梯度最大值位置的方法进行虹膜定位;然后根据虹膜生理的特点对虹膜图像进行分区,对不同的虹膜区域采用一维和二维Morlet复小波变换相结合的特征提取算法,并用二比特格雷编码来表征提取的虹膜纹理的相位信息;最后通过计算虹膜间的Hamming距进行匹配,最终实现虹膜识别。实验结果表明,与现有算法相比,该算法识别速度快,提取特征的效果好,在实验室身份认证系统中表现出很好的识别效果。     

一种高精度的虹膜识别算法的实现

该文提出了一种高精度的基于虹膜的身份识别的方法。该方法包括虹膜图像的预处理、虹膜的特征提取和虹膜的匹配与识别三个部分。虹膜图像的预处理包括虹膜图像的定位、归一化、增强和去噪。利用虹膜图像提供的丰富的纹理信息,特征提取采用Daubechies-2小波变换的纹理分析方法。匹配采用k近邻分类器。该算法对光照和噪声不敏感,且具有平移、缩放、旋转不变性。由实验结果表明,本文提出的方法提高了虹膜识别的有效性和准确性,是一种实用的身份识别方法。     

一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法

研究虹膜识别问题,由于在图像采集过程中,噪声影响准确性,为提高虹膜识别准确率,针对一维Log-Gabor滤波特征提取方法丢失二维信息的缺陷,提出一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法。首先采用小波变换对虹膜图像进行分解,获取虹膜图像低频子带信息,然后采用不同方向尺度的2维Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理特征,最后采用支持向量机对生成的虹膜特征码进行匹配。采用CASIA和UBIRIS虹膜库对算法性能进行测试,测试结果表明,改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法提高了虹膜识别准确率,加快识别速度,更加适合于实时虹膜识别,为虹膜准确识别提供了依据。     

一种新的基于完整相位分析的虹膜分类算法

将预处理后的虹膜图像分成64幅子块,并分别进行特征提取,然后按顺序提取每幅子图像完整的相位信息,建立相位特征向量,最后通过对特征向量进行内积运算获得虹膜样本之间的归一化分类距离。实验结果表明,该算法思路简洁,识别效果好,为虹膜分类研究提供了一种新的参考途径。     

快速区域互相关InSAR图像配准方法

在分析复图像干涉相位对快速互相关算法配准精度影响的基础上,提出了一种快速区域互相关InSAR图像配准方法。该方法对图像的幅度谱进行区域相关操作,获得干涉相位空间角频率的粗估计,并对主图像进行干涉相位补偿。该算法通过上述步骤消除干涉相位变化对算法的影响实现了高精度配准。在仿真实验和实测实验中,通过与传统的快速区域互相关算法及最大频谱法进行对比,验证了本文算法的稳健性与有效性。     

面向虹膜识别的Gabor特征筛选研究

针对2D-Gabor虹膜特征并不稳定,影响虹膜识别率的问题,提出了一种从多尺度、多方向2D-Gabor小波提取的虹膜特征中,筛选稳定特征应用于虹膜识别的方法。对虹膜图像采用多通道Gabor小波提取虹膜图像特征,然后通过自定义筛选准则从多维特征中筛选出最优特征参数并编码,用Hamming距进行特征匹配识别。基于CASIA虹膜图像库进行实验,结果表明该方法扩大了类内匹配与类间匹配之间的Hamming距,降低了等错率,同时降低了编码的长度,加快了特征匹配速度。     

基于Log-Gabor滤波的虹膜识别系统

在已有虹膜识别研究成果的基础上,提出基于Log-Gabor滤波的虹膜身份识别图像系统。该系统利用Matlab平台结合一维Log-Gabor滤波器对归一化后的虹膜进行滤波并提取纹理特征,然后对纹理特征进行相位编码,并用汉明距离进行虹膜匹配,匹配时采用干扰掩模屏蔽虹膜预处理过程中的噪音。本文结合CASIA虹膜图像数据库进行实验论证,其结果表明该系统误判率为0.125%,拒判率为0.05%,达到较好的识别效果。     

虹膜识别算法的应用研究

研究虹膜识别问题.针对传统识别算法不能够很好的消除平移,缩放和旋转对于虹膜识别的影响,以及一维 log Gabor滤波特征提取方法丢失二维信息的缺陷,导致虹膜识别的正确率低的难题,提出一种改进的虹膜识别算法.首先在虹膜预处理过程中采用粗定位和精定位相结合的虹膜定位方法获取虹膜内外边缘,并用直方图均衡化来增强归一化的虹膜图像.突出虹膜纹理,从而降低光照不均匀性的影响,然后二维 logGabor 滤波取代一维 log Gabor 滤波来提取虹膜纹理特征,克服一维 log Gabor 滤波丢失二维信息的缺陷,最后对提取的特征进行编码,采用欧式距离进行匹配得到识别结果.通过 CASLA虹膜数据库进行了仿真,实验结果表明,相对于当前典型的虹膜识别方法,提高了虹膜识别的正确率,识别速度相应加快,在虹膜识别领域中有着广阔的应用前景.