一种序列虹膜型图像的质量评价方法

为了实现对虹膜身份识别系统中所采集的序列虹膜图像的质量评判,提出了一种利用眼睛结构中瞳孔、虹膜、巩膜各区域边界部分灰度差值评判因子进行质量评价的方法。实验证明,用该方法可以快速、有效地鉴定序列虹膜和应变图像的质量,提高该身份识别系统和在线力学实验系统的工作效率。     

一种虹膜图像的质量评价算法

在虹膜识别系统中,质量较差的虹膜图像可能被系统拒识,导致身份识别或身份认证的失败。因此有必要在虹膜图像的采集端引入质量评价环节,从虹膜图像采集仪输出的视频序列中挑选出符合识别系统要求的虹膜图像。首先提出了一种快速的基于连通域分析的瞳孔定位方法,然后在此基础上,针对具有散焦模糊和眼皮睫毛遮挡的虹膜图像,提出了一种分步式的虹膜图像质量评价算法。实验结果表明,该算法能够有效地筛选出符合要求的虹膜图像。     

基于Gabor滤波的虹膜活体检测

针对虹膜识别系统中的伪虹膜攻击,提出一种基于多方向Gabor滤波的虹膜活体检测方法.该方法首先对目标图像进行预处理,然后对预处理后的虹膜图像进行多方向的Gabor滤波并求出特征区域上半部和下半部的熵值差;最后计算各个方向的差值和作为评判虹膜真伪的标准.实验表明,该方法能够有效地辨别真假虹膜.     

一种虹膜图像质量评价的方法

虹膜图像质量是影响虹膜识别系统精度的关键。从序列图像中挑选出符合要求的虹膜图像能有效地降低识别系统的拒识率和误识率。这里按照产生虹膜图像奇异的不同情形：失焦、运动模糊、眼睑遮挡及睫毛遮挡,充分利用虹膜自身的纹理分布特点,在算法中引入了评价区域局部化、小波包分解和能量加权等思想,分别设计相应算法加以评判。实验结果表明该评价方案快速有效,其评价结果和人眼主观评价相吻合。     

一种序列虹膜图像的综合质量评价研究

虹膜识别是身份识别最可靠的方法之一,近些年来已经引起了广泛的关注,并且取得了相应的成果,然而在识别速度和准确率方面,很难做到两全其美,而序列虹膜图像的质量评估则使解决此瓶颈成为可能。文中在对现有序列虹膜图像质量评价算法的基础上,提出了一种综合的序列虹膜图像质量评价算法,该算法包含3个部分：虹膜活体检测、虹膜有效区域的确定以及虹膜图像清晰度检测。实验结果表明,该方法能够有效地筛选出符合要求的虹膜图像,并且相应地提高了虹膜识别正确率。     

基于波前编码技术的虹膜识别系统

自动虹膜识别是一种非入侵式身份认证方法。目前的虹膜识别系统中图像采集系统的景深非常有限,获取清晰虹膜图像需要用户的密切配合,这阻碍了虹膜识别系统的广泛应用。本文提出基于波前编码系统的虹膜识别系统,极大地扩大了虹膜识别系统的景深,提高了虹膜识别系统使用的友好性。     

基于Zynq的虹膜识别系统设计与实现

针对虹膜识别系统存在成本高、操作难度大等不足,给出一种基于Zynq的虹膜识别系统设计方法,进一步拓展虹膜识别系统在民用市场中的运用面。具体讲,就是将虹膜图像存储在SD卡内,通过linux的ramfs(am file system)将SD卡中的虹膜图像加载到RAM,使用VDMA将虹膜数据从RAM搬运至虹膜降噪IP核进行算法加速,完成矩阵卷积的硬件加速,加速完成的数据通过VDMA,搬运回至RAM,供虹膜处理的下一个阶段使用。实验结是证明了所提方法的有效性。     

虹膜图像预处理技术的研究

图像预处理是虹膜识别过程中至关重要的步骤。针对虹膜图像的特点和现有虹膜识别算法运算速度慢及鲁棒性差的问题,本文提出基于Canny算子和Hough变换的虹膜定位算法,然后采用Daugman的橡皮纸模型对虹膜区域进行归一化并做直方图均衡化图像增强处理。实验结果表明,本文的虹膜图像预处理算法可以有效解决图像预处理中计算时间长和通用性差的问题,能提高虹膜识别系统的稳定性和识别率。     

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。     

一种改进的虹膜边界定位算法

虹膜边界定位是虹膜识别系统的重要组成部分,定位的速度、准确度和定位算法的鲁棒性至关重要。针对传统虹膜定位算法的不足,提出了一种改进的虹膜定位算法,充分利用虹膜图像的灰度分布特征,合理地设定相关参数,实现虹膜内边界和外边界快速准确的定位。实验结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法相比,定位准确度更高,定位速度更快。