一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法

提出了一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法。该算法不必检测到所有的虹膜边界点,只需要分别在虹膜的内外边界上各检测到3个点即可。然后利用落在同一个边界上的3个点,根据“非共线的3点确定1个圆”的几何原理,计算出边界圆的参数,从而确定虹膜内外边界。对CASIA虹膜图像数据库进行了大量的实验,结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法（如Daugman的算法和边缘检测算子结合Hough变换的算法）相比,定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。     

一种基于直线行扫描的虹膜快速定位算法

为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法.首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开元算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后对瞳孔区域进行直线行扫描提取瞳孔边界点,并利用边界点进行最小二乘拟合粗略定位内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位.对CASIA(version 1.0)虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,所提算法的平均耗费时间为1.38s,圆梯度算子耗时9.8s,Hough变换方法耗时14.3s.定位结果表明文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强.     

采用改进Snake模型的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的精度和可靠性,提出了两种改进的Snake模型来分别定位虹膜的内外边缘.使用未滤波的虹膜梯度图像,同时,引入蛇点法线方向的归一化向量,使这些向量的方向都指向虹膜的内边缘,在这两个因素作用下来完成Snake模型对虹膜内边缘的定位.定位虹膜的外边缘时,在传统Snake模型的基础上,引入指向轮廓型心的归一化向...     

基于几何特征与灰度信息的虹膜定位算法

利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性.     

基于多尺度策略的三步虹膜定位算法研究

为了解决虹膜识别技术中有效、快速地定位虹膜图像,针对传统虹膜定位算法的局限性,提出了一种快速多尺度虹膜定位算法.该算法根据瞳孔、虹膜和巩膜的区域特征,应用多尺度策略,实现了瞳孔、虹膜和眼睑三部分的边缘定位.在相同的实验条件下,对不同个体的虹膜图像进行仿真实验,结果表明,本文算法较传统的边缘检测与Hough变换方法节省了定位时间,增强了定位的稳定性,减少了传统虹膜定位算法中的搜索盲目性.     

分步式的虹膜定位算法研究

针对虹膜定位中存在的速度与准确性相互制约的问题,该文提出一种分步式的灰度垂直投影和数理统计相结合的新颖定位算法:首先利用最小二乘法和二值化图像完成瞳孔定位;接着利用Canny算子对平滑去噪后的虹膜进行边缘检测;然后通过灰度垂直投影筛选边缘信息,去除无用噪声干扰;最后利用数理统计的方法求出外圆参数,完成虹膜外圆定位。与经典Daugman和Wildes算法相比较,该文算法在速度、准确率、鲁棒性方面均表现理想。     

一种快速而准确的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位速度以及准确性和鲁棒性,给出一种快速而准确的虹膜定位算法.首先通过灰度投影和瞳孔中心检测算子,粗略找到瞳孔中心的位置;然后从粗略瞳孔中心出发,利用方向边缘检测算子和投票的方法,找到虹膜内边界上的4个不共线的点,根据4个边界点确定虹膜内边界;再从瞳孔中心出发,利用方向边缘检测算子和投票的方法,找到虹膜外边界上的4个不共线点,根据4个边界点确定虹膜外边界.实验结果表明,该算法比现有的虹膜定位方法速度快,而且定位准确率高,算法鲁棒性强.     

虹膜图像内外边缘定位算法研究

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能,精确的虹膜定位是有效进行虹膜识别的前提,所以一种简洁有效的虹膜定位算法是至关重要的。针对现有的虹膜定位算法的局限性,提出了一种新的虹膜定位算法。首先从虹膜图像的灰度直方图入手,分析虹膜图像的结构及其灰度分布,先用二值化的方法分离出瞳孔,再用数学形态学方法对其进行膨胀和腐蚀运算,然后确定瞳孔的圆心和半径,对内边缘进行精确定位。利用虹膜定位的先验知识,在缩小搜索范围的基础上,再用形态学算法与新的Hough变换相结合来进行虹膜图像外边缘的定位,确定外圆圆心及半径。实验结果证明了该算法的有效性和可行性。     

改进的虹膜图像分割算法研究

为进一步改善既有虹膜图像分割的基本属性,文章设计了一种改进的虹膜图像分割算法.本算法应用边缘检测联合Hough转换的形式实现对虹膜内外边缘的精准定位,应用最小二乘法联合边缘检测的方式检测上下眼睑,基于阈值法检测睫毛.经实验分析,统计发现本算法能显著缩短定位时间,定位精准率高达98.83％,凸显了自身的实用价值.     

一种基于椭圆投影的非理想虹膜定位算法

人以正常步行速度通过采集装置会出现非理想的虹膜图像.本文针对非理想虹膜中的角度偏离图像,提出了一种基于椭圆投影的虹膜定位算法.该算法首先计算双眼相对位置来决定头部的旋转角度,之后找到瞳孔内一点,从该点出发根据梯度变化搜索到虹膜的内边界点,采用最小二乘法拟合椭圆形内边界.然后依据椭圆与圆形的近似度检测人眼凝视方向,使用投...     

一种新的虹膜图像预处理方法

为了实现具有高准确性的非侵犯性虹膜识别,讨论了人眼图像中存在的由于虹膜识别的非侵犯性所造成的一些问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.该方法包括内边界定位、眼睑检测、眼毛检测、外边界定位、虹膜归一化等操作.经该方法预处理得到的虹膜图像不包含眼睑和眼毛等干扰,使虹膜特征提取和匹配等过程不会受到各种干扰的影响,从而保证虹膜识别方法的健壮性.在多种图像库中的人眼图像上进行实验的结果证明,该方法能够有效地解决人眼图像中存存的问题,具有理想的准确性和较快的执行速度.     

一种快速的虹膜定位算法

针对虹膜定位存在速度慢,外边缘模糊导致提取困难等问题,提出一种利用灰度直方图增强对比度,粗定位与精定位结合的三步定位算法。首先利用灰度投影粗定位出瞳孔圆心,再根据灰度直方图将图像二值化后,用算子提取边缘,然后通过粗略搜索缩小搜索范围,最后实现精确定位。试验表明,本算法减少了传统方法中搜索的盲目性,解决了外边缘定位效果不佳的问题,对图像质量要求不高,且快速有效,精度高。     

A novel iris segmentation using radial-suppression edge detection

Iris segmentation is a key step in the iris recognition system. The conventional methods of iris segmentation are based on the assumption that the inner and outer boundaries of an iris can be taken as circles. The region of the iris is segmented by detecting the circular inner and outer boundaries. However, we investigate the iris boundaries in the CASIA-IrisV3 database, and find that the actual iris boundaries are not always circular. In order to solve this problem, a new approach for iris segmentation based on radial-suppression edge detection is proposed in this paper. In the radial-suppression edge detection, a non-separable wavelet transform is used to extract the wavelet transform modulus of the iris image. Then, a new method of radial non-maxima suppression is proposed to retain the annular edges and simultaneously remove the radial edges. Next, a thresholding operation is utilized to remove the isolated edges and produce the final binary edge map. Based on the binary edge map, a self-adaptive method of iris boundary detection is proposed to produce final iris boundaries. Experimental results demonstrate that the proposed iris segmentation is desirable.     

基于矢量场卷积的虹膜定位

为了提高虹膜定位的精度和准确性,从而进一步提高虹膜识别系统的识别率,提出了一种基于矢量场卷积(Vector Field Convolution,VFC)的虹膜定位算法,用于精确定位虹膜内边界。首先利用最小灰度平均值法自动确定VFC模型的初始化轮廓,在活动轮廓内外力作用下实现虹膜内边界定位;然后对于虹膜外边界,采用改进的Daugman算法进行定位。利用多个虹膜图库进行了大量实验,并与几种常见的虹膜定位算法进行了比较,实验结果表明:该方法定位准确度更高,虹膜内边界定位更接近真实边界,定位结果有明显改善。     

基于统计特征的非理想虹膜图像分割方法

由于退化条 件的存在,非理想虹膜识别的关键在于正确 分割虹膜区域,这一区域包含能 够用于个体识别的纹理。本文提出了一种基于统计特性的非理想虹膜图像分割方法,包括内 边界定位、外边界定位和眼睑检 测3个阶段。在内边界定位阶段,通过高斯混合(GMM)模型及多弦长均衡策略,实现对瞳 孔及虹膜中心的精确定位;在外边界定 位阶段,利用简化的基于区域信息的曲线演化方法,将其与序统计滤波(OSF)结合,以确保 曲线收敛至虹膜外边界;在 眼睑检测阶段,利用二次曲线对眼睑进行建模。对多个数据库进行实验的结果表明,本 文 方法能够有效克服反光、睫毛和 眼睑遮挡、外边界模糊等不利因素的影响,精确实现了非理想虹膜图像的分割。