非线性拟合结合交叉参考的迭代虹膜定位方法

首先利用虹膜边缘数据拟合虹膜的初始形状参数；然后参考拟合误差的大小舍弃随机噪声与边缘毛刺，再进行新的迭代拟合，直到拟合平均误差收敛到设定门限以下；最后利用标准Hough变换进行小范围精确定位，仿真实验结果表明：文中提出的算法的性能优于现有文献报道的虹膜定位算法，稳定性、速度和精度已经达到较高程度。     

Radon变换在虹膜去噪中的应用

Radon变换在数学理论上有重要价值,并可用于图像直线特征的提取。本文基于Radon变换的基本原理,针对在虹膜识别中眼睑和睫毛等噪声信息的存在,提出一种运用Radon变换检测直线的方法检测眼睑并将其去除。通过在MATLAB上仿真结果表明,很好的抑制了噪声对虹膜识别的影响,可达到98.86%的识别率,并在保持1.143%较低拒绝率(FRR,false rejec-tion rate)的同时,也使误识率(FAR,false acceptance rate)减小到0%。     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

基于直方图比率特征的虹膜图像分类方法

针对虹膜纹理的模式分类问题,提出了一种直方图比率特征的虹膜纹理分类方法。该方法利用虹膜图像的直方图信息,提取虹膜灰度等级对,通过灰度等级对自相关策略。计算虹膜纹理的直方图比率特征,实现了虹膜纹理的最大化分类。在相同的实验条件下,对不同样本的虹膜图像进行了仿真实验,结果表明：直方图比率方法较传统的直方图方法平均提高了3．05％的识别率。     

基于自组特征映射神经网络的虹膜识别算法研究

虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术。本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜图像识别算法,它是对提取的归一化矩形虹膜纹理数据用训练的自组织特征映射(SOM)神经网络进行虹膜模式识别。实验表明,该方法识别正确率高,效果良好。     

基于小波尺度搜索的虹膜识别方法

利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征,并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,对每个分析带进行连续小波变换,取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配,对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明,算法的识别率可达98.15%,同以前提出的算法相比识别性能进一步提高,可用于大规模身份识别系统。     

多模式生物特征识别的身份验证系统

提出了一种有效的基于多模式生物特征识别的嵌入式身份验证系统,介绍了系统的流程和硬件组成,以及虹膜和掌纹两种生物特征的融合算法及其优化.该算法在图像层对虹膜和掌纹两种生物特征图像进行融合,既融合了两种模式的生物特征信息,又有效地减小了特征模版的大小,与其他传统的生物特征识别算法相比,该算法低运算复杂度的特点使其很适合在嵌入式系统实现.实验结果表明,该多模式生物特征识别身份验证系统准确、有效、安全.     

用于复杂环境下的疲劳检测系统人眼检测方法

针对光照、眼镜等对驾驶员人眼检测的影响,提出采用霍夫变换和神经网络分类器进行人眼检测.通过应用虹膜几何信息和对称性,选择可能包含人眼的两个候选区域.运用边缘检测算子和 MAE 进行人眼粗定位.然后在此基础上采用B-P神经网络进行人眼精确定位.针对三种不同情况,即不同光照、不同背景和不同肤色的人拍摄6组视频图像,采用matlab7.0进行3组仿真实验,实验结果表明该算法对复杂情况的人眼检测具有较强的鲁棒性.大大提高人眼检测准确率.     

基于隶属度函数的决策层融合算法

虹膜识别对所采集的样本图像较为苛刻的要求所造成的高采集失败率和注册失败率是阻碍它推向大规模应用的重要原因,也是目前虹膜识别研究的难点问题之一。在适当降低虹膜图像采集质量要求的条件下,能够大幅降低采集失败率和注册失败率,但同时也降低了识别的性能。采用数据融合的方法,在识别的决策层引入对应的脸像特征模板的相似度判据,根据所提出的基于隶属度函数的决策层融合算法实现融合决策。实验结果表明,这种多生物特征融合决策的方法既可以使得虹膜的采集失败率和注册失败率保持在实际应用可以接受的程度,又能够使得整体的识别性能达到目前虹膜识别技术的水平。     

煤矿入井人员唯一性检测技术研究

通过分析掌纹、指纹、虹膜、人脸、步态、声纹等生物特征识别技术的特点以及煤矿现场对入井人员生物特征的影响,指出虹膜识别、人脸识别、步态识别、声纹识别适用于煤矿入井人员唯一性检测;提出了一种基于人员定位和生物特征识别的煤矿入井人员唯一性检测技术方案,将生物特征识别技术嵌入人员定位系统,利用人员定位识别卡实现识别卡数量及人员身份的唯一性检测;指出煤矿入井人员唯一性检测技术的研究关键点是严重污染人脸的识别算法、对设备遮挡情况下人员步态图像的采集及对混入人员语音信号的煤矿现场噪声消除算法。