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1.
2.
A. E. Hassanien 《Pattern Recognition and Image Analysis》2006,16(4):637-643
This paper introduces an efficient approach to protect the ownership by hiding an iris data into digital image for an authentication
purpose. It is based on the theory of wavelets. The idea is to secretly embed biometric data (iris print) in the content of
the image identifying the owner. The system is based on an empirical analysis of biometric and watermarking technologies,
and it is split into several processes. The first process is based on iris image analysis, which aids the generation of the
iris code (watermark); the second and the third processes deal with embedding and detecting a watermark; and the last process
deals with the authentication. A new metric that measures the objective quality of the image based on the detected watermark
bit is introduced, which does not require the original unmarked image for watermark detection. Simulation results show the
effectiveness and efficiency of the proposed approach.
The text was submitted by the author in English. 相似文献
3.
为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。 相似文献
4.
非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题, 这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内、外边界定位的准确率. 针对这个问题, 本文提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内、外边界定位. 内边界定位是首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位, 然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位; 外边界定位是先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置, 然后再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位. 实验结果表明, 对于非理想虹膜图像, 本文方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法. 相似文献
5.
由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
离焦模糊评价在虹膜识别系统中尤为重要。传统的方法是通过频谱分析测量虹膜图像的离焦模糊程度,这类方法容易受到光照变化以及睫毛和眼皮等噪声区域的影响。提出了一种由粗到精的虹膜图像离焦模糊评价方法。第一步,通过频谱分析去除严重模糊的虹膜图像,进行虹膜图像离焦模糊粗分类。第二步,通过方向金字塔分解,提取虹膜图像的质量特征。在人工合成的离焦模糊虹膜图像数据库中,利用径向基神经网络建立起质量特征与质量等级间的对应关系。通过建立起的模型进行实际的虹膜图像离焦模糊等级预测,以及虹膜图像离焦模糊精分类。在Clarkson数据库上的实验结果证明了该方法不仅可以准确区分清晰图像和离焦模糊图像,而且相比于传统的虹膜图像离焦评价方法更接近于人的视觉感知。 相似文献
6.
针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求. 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
模糊提取从生物特征输入中以容错的方式可靠地提取出均匀分布的随机密钥,当输入发生变化且变化很小时,该密钥可以保持不变,研究了当汉明距离作为生物特征匹配的度量标准时,结合纠错编码学与传统密码学实现模糊提取的虹膜鉴别方法,分析了虹膜特征编码之间的差异对正确鉴别性能的影响,设计了重复码和Reed-Solomon码的两层级联纠错编码方案,并对128只虹膜的各3个样本进行了模拟实验,所给方案使用户虹膜特征模板的安全性和隐私性得到了有效保护,并能够支持用户虹膜的注册更新,此外,实验表明该方案同时具有较理想的识别性能. 相似文献
9.
10.