一种基于人眼结构特征的新颖虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统的重要组成部分,定位的速度以及定位算法的健壮性是需要特别注意的因素.根据对人眼的结构特征进行分析,提出一种新颖虹膜定位算法.利用一种灰度累加算子找到瞳孔内一点,通过边缘检测模板找到虹膜内圆上三个不共线的点,从而快速而准确地定位出虹膜内圆,通过边缘检测模板找到虹膜外圆上四个不共线的点,从而快速定位出虹膜外圆.对已有的756幅虹膜图像组成的虹膜数据库进行定位,本算法只需要1.59min,平均定位时间达到0.126s,准确率达到99.07%.比Hough变换以及Daugman的圆检测算子等经典方法速度上有了很大的提高.而且保证了定位的准确率和算法的鲁棒性.     

基于图像抽样的快速虹膜定位算法

提出了一种基于图像抽样的快速虹膜定位算法.首先在抽样图像中搜索瞳孔内一点,并以该点为起点检测粗略的虹膜内边缘点,然后在原分辨力图像中利用梯度算子精确定位内边缘点从而实现内边缘定位;虹膜外边缘定位采用Canny算子和Hough变换实现,由于基于抽样图像进行边缘提取,忽略了虹膜纹理等细节边缘信息,减少了大量外边缘干扰,提高了算法实时性.实验结果表明该算法的定位准确率达到99.47%,定位速度为0.162s.与经典的虹膜定位算法相比,该算法的定位速度有了很大提高.     

一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法

针对眼睑边缘结构复杂、干扰因素多,定位速度慢的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理眼睑定位算法.首先,通过大窗口平滑滤波、特定方向边缘点检测以及高阈值边缘点筛选等算法处理虹膜图像,以有效去除睫毛、眼部纹理等屋脊状边缘的干扰,快速检测出单层眼睑及双层眼睑的外边缘点集合.然后,对检测到的眼睑边缘点进行曲线拟合,获得完整的眼睑边缘曲线,完成第一次定位.最后,根据双层眼睑的内外层边缘近似平行、而且在内层眼睑边缘处出现灰度跳变这一特点,以第一次定位所得拟合曲线为模版,平行下移搜索灰度跳变位置,完成对双层眼睑的二次定位.实验表明,本文算法在保证定位准确率的基础上,定位速度得到有效提高.     

基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法

提出了一种基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法.首先,利用瞳孔的灰度特征对虹膜图像进行二值化及形态学处理,结合对原虹膜图像的Sobel检测结果得到部分虹膜内边界;然后利用Canny算子结合虹膜的几何特征划分出一小范围的外边缘待搜索区域.在待搜索区域中,利用本文根据大量实验提出的虹膜外边界五个特征来确定部分虹膜外边界,最后用最小二乘法来进行内外边界的拟合,从而定位虹膜.实验结果表明,该算法性能稳定,搜索范围小,定位速度大幅提高,且对不同质量的虹膜图像均取得很好的定位效果.     

基于圆弧逼近的虹膜定位方法

在虹膜识别系统中,如何提高虹膜定位的速度和精度是急需解决的重要问题.针对虹膜边缘图像中的圆形局部畸变的情况,在虹膜定位中,采用圆弧逼近的方法,第1步进行圆弧参数的分段拟合,第2步进行圆弧参数动态聚类,完成虹膜的内边缘定位,在内边缘定位的基础上,实现虹膜外边缘定位.实验结果表明,在同等情况下,比基于J.D圆探测算法和Hough变换算法的虹膜定位速度快,精度高.     

一种快速有效的虹膜图像预处理方法

为解决虹膜识别中的虹膜定位时间较长、虹膜内边界变形、眼睑和睫毛普遍存在的问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法,该方法对虹膜图像采用数学形态学算子对图像进行处理,合理有效地减少了边缘图像中非虹膜的边缘点;然后对图像直方图采用双直线拟合直方图求取检测眼睑和睫毛的阈值。对中科院自动化所CASIA-IrisV3虹膜数据库的实验结果显示,提出的虹膜图像预处理方法准确快速,能合理有效去除眼睑和睫毛。     

基于瞳孔灰度特征的快速虹膜定位

虹膜定位算法是虹膜识别的关键步骤之一,定位的速度和准确度是衡量虹膜定位算法优越性的标准.本文根据瞳孔区域独特的灰度特征提出了一种快速虹膜定位算法,即先粗定位瞳孔区域,再利用形态学和几何学方法精确定位瞳孔,最后利用微分积分算子在瞳孔定位后分割的区域内进行外圆定位,对中科院虹膜库Version 1.0中的756幅图像进行定位,准确率达到98.80%,平均定位时间为1.5 s,比直接应用Hough变换定位虹膜在速度上有了很大提高.     

基于边缘识别的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位算法的抗干扰能力,本文提出了一种基于虹膜边缘识别的虹膜定位算法.该算法应用图像几何矩函数提取虹膜内外边缘的特征,通过由支持向量机(SVM)训练的分类器进行虹膜边缘点的识别.最后由Hough变换对识别的结果进行参数求解并实现虹膜的定位.本算法经过了CASIA虹膜图形库的实验验证,仿真实验数据表明所提算法不仅具有较快的定位速度和较高的定位成功率,而且性能稳定.     

基于线性基函数模型的虹膜定位

针对非圆虹膜定位困难的问题,本文提出了一种基于线性基函数模型的虹膜定位算法.该算法将虹膜定位问题看作从虹膜边缘点求虹膜边缘曲线的机器学习问题,先粗定位找到边缘点,再建立线性基函数模型从边缘点求得边缘曲线,从而实现了虹膜的精确定位.与传统的虹膜定位算法相比,所提算法能很好的定位非圆虹膜,而且花费时间只有极少的增加.在CA...     

虹膜内边缘定位的齿形变换方法

提出了一种新颖简单的虹膜内边缘（瞳孔）定住算法．此算法分别对虹膜图像的每一行进行处理．首先，采用一种简单的齿形变换对虹膜图像每一行的灰度曲线进行变换，变换后的灰度曲线为齿形并且虹膜内边缘点出现在齿形曲线的转折点处．然后，根据在虹膜内边缘点处齿形灰度曲线的斜率由负值变为正值的特点。检测虹膜内边缘点并定住虹膜内边缘的位置．此算法具有新颖、简单、准确和速度快等特点．     

一种改进的虹膜定位方法

本文针对原有基于结构特征的虹膜定位方法提出一种有效的改进方法.本方法主要针对定位容易出现错误的外边界,利用虹膜的结构特征和数学手段,对得到的虹膜外边界点进行验证,必要时通过计算得到准确的外边界点.这样本方法解决了原有方法在眼睑和眼毛对虹膜的遮挡比较严重的情况下难以准确定位的问题.对已有的1200幅虹膜图像(图像大小为640x480)组成的虹膜数据库进行实验,本文算法定位准确率达到99.08%,平均定位时间仅为0.8s,实验验证了该方法的有效性.     

基于内外边缘颜色特征的图像检索算法

算法的基本思路是提取边缘部分的颜色特征进行图像检索,将边缘分为内外边缘区别对待,加大内边缘(对应目标部分)的比重,通过多尺度多结构元的数学形态学方法实现。通过设置内外边缘的权重充分考虑了目标的重要性,克服了全局颜色直方图不能反映空间信息的缺陷。实验结果表明,该算法有效地提高了检索系统的效率。     

Iris recognition on edge maps

Iris recognition is a potential tool in secure personal identification and authentication in view of properties such as uniqueness, non-invasiveness and stability of human iris patterns. A new approach based on the Hausdorff distance measure is proposed for iris recognition. In contrast to existing approaches that consider grey or colour images, the new approach considers the binary edge maps of irises. Edge maps have advantages in terms of low storage space, fast transmission, fast processing and hardware compatibility. A new measure, called local partial Hausdorff distance, is computed between the binary edge maps of normalised iris images. The proposed dissimilarity measure has been tested on the high-quality UPOL iris images captured in a constrained environment. The recognition performance of the proposed method has been studied for different values of parameters such as block size and partialness. An appropriate choice of these parameters achieves a recognition rate of more than 98%. The results demonstrate the significance of linear features in the iris edge maps in discriminating different irises.     

顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法

目的为了解决传统多尺度误差扩散半色调算法会导致半色调结果图像阶调变暗和边缘模糊的问题,提出一种顾及边缘信息的多尺度误差扩散半色调算法。方法根据当前像素邻域内像素点的处理状态,设计动态非时序误差扩散滤波器;利用图像局部平均灰度与空间变化率提取图像边缘信息,结合图像边缘信息与灰度信息确定半色调处理顺序。结果半色调处理结果视觉效果均匀,阶调信息和边缘结构信息与原图像一致性良好,峰值信噪比、加权信噪比和结构相似度分别提高了0.7～1.2 d B,0.9～1.5 d B,0.11～0.18。结论该算法解决了多尺度误差扩散算法的图像阶调变暗和边缘模糊的问题,有效提高了半色调输出质量。