基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

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.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

用于身份鉴别的虹膜图像预处理

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,为提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,利用改进的随机Hough变换定位外边缘;然后运用双阈值法检测睫毛,并对分割出的环状虹膜区域进行归一化和去噪与增强处理.预处理后的图像基本上不含眼睑和睫毛等干扰,从而有利于后续的虹膜特征提取和匹配.测试结果表明,该方法可有效地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.     

一种用于虹膜识别的相位匹配算法

虹膜识别是一种非侵犯性的人类身份识别技术 .在虹膜自动识别过程中 ,特征的分析和匹配是非常重要的部分 .此文讨论了虹膜图像定位、增强等预处理的方法 ,并提出了一种相位相关的匹配算法对虹膜图像进行识别和判断 .实验证明 ,该方法运算速度较快 ,并有较高的识别率 ,效果良好 .     

活体虹膜图像识别技术中的预处理

鉴于虹膜图像的预处理在虹膜识别技术中的重要地位,本文提出一种活体虹膜图像识别的预处理方法。运用数学形态学的知识,首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,接着利用改进的随机Hough变换方法定位外边缘,然后采用双阈值法检测睫毛,最后对分割处理的虹膜区域归一化及进行去噪与增强处理。实验结果表明：本文的预处理方法,能从几个方面提高速度和精度,节省了整个虹膜识别的时间。     

基于Rubber-sheet模型的虹膜识别算法研究

为了实现对虹膜内外边界的精确定位,提出了改进的虹膜图像定位算法.虹膜图像预处理过程主要包括虹膜边界定位、归一化处理和图像增强三部分,其中虹膜图像边界定位是实现虹膜识别的重要前提.首先使用质心探测法确定其二值化虹膜图像的内边界中心,然后再对内边界进行曲线拟合,从而实现对虹膜内边界的定位.使用Canny算子进行边缘检测,确定虹膜图像外边界,完成对虹膜边界的定位.使用Rubber-sheet模型对经过定位的虹膜区域图像进行归一化处理,方便虹膜图像的信息提取和编码匹配.实验证明改进的算法有效提高了虹膜图像预处理效率.     

基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

零谱矩滤波器在虹膜纹理特征提取中的应用

通过对零谱矩滤波器的研究, 提出一种新的虹膜纹理特征提取算法, 它利用平衡式零谱矩滤波器对预处理后的虹膜图像进行分解, 以提取更准确的虹膜纹理特征. 经实践检验, 本方法的运算速度快, 对虹膜的识别获得了较好的效果.     

一种新颖的虹膜图像预处理算法

提出一种新的虹膜图像预处理算法．先利用搜索迭代的圆周差分方法快速准确地定位虹膜，再利用一种将瞳孔与虹膜圆心变换合并的虹膜图像归一化方法解决虹膜内外圆不同心带来的误差，最后使用改进的局部直方图均衡化方法增强图像．大量的虹膜图像的实验表明，新方法对虹膜定位有非常高的准确性和鲁棒性，归一化和图像增强能提高后续的虹膜识别率．整个虹膜预处理的运算时间小于0．4s，能满足实时系统的要求．     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于序列图像的虹膜特征提取与分类

根据单一虹膜图像进行虹膜识别时,存在被干扰影响而改变的特征,而从单一图像中无法判断这些特征的有效性.因此,根据这些特征难以对虹膜做出正确分类.针对这个问题,提出了基于序列图像的虹膜识别方法.从多个图像提取的二值相位特征,经过特征配准将虹膜特征投影,获得低维的子空间特征,用子空间上的特征作为该虹膜的特征,将其与数据库中的特征进行比对,从而进行虹膜识别.与基于单一图像的虹膜分类方法相比,该方法的虹膜分类性能明显得到改善.     

采用图像增强的图像特征点匹配算法

首先,利用直方图均衡化、基于照明-反射模型的同态滤波和基于Retinex理论的3种图像增强方法,对收集到的图像进行预处理;然后,对预处理后的图像应用SIFT,SURF和ASIFT算法进行图像特征提取和匹配.研究结果表明:经直方图均衡化处理的图像,用SURF提取的图像特征点匹配率较高;同态滤波预处理图像的方法,经SIFT算法提取图像特征点的匹配率较高.     

一种改进的车牌识别预处理方法

对车牌识别的预处理算法进行了研究,提出一种新的预处理流程.首先对车牌进行光照空域校正,然后进行同态滤波、直方图均衡、对比度拉伸,在求局部阈值时,利用Robert边缘检测算法缩小了需要确定局部阈值的图像范围,且利用中值滤波使二值车牌得到了增强.该算法原理简单,容易实现,处理速度快,实时性好,为图像处理提供了一种新方法.     

基于MBF200指纹图像预处理方法的研究

针对MBF200指纹图像的特点,提出一套指纹图像预处理方法。该方法对MBF200指纹图像的去噪、分割、中心点定位、Gabor滤波增强、二值化及细化等预处理步骤进行研究及实现。为了验证该方法的有效性,使用自行设计的MBF200指纹采集器对所获得的指纹图像进行试验。结果表明,所提出的指纹预处理方法对MBF200指纹图像的处理是行之有效的,有助于基于细节特征的指纹提取。     

Prony算法的低频振荡主导模式识别

从Prony算法拟合阶数和数据预处理对主导振荡模式的有效识别进行了探讨.在分析归一化比值法和归一化奇异值法2个不同的拟合阶数判据的基础上,提出了应用基于数量级概念的归一化奇异值法阈值进行拟合阶数的确定.算例表明按相对变化大于3个数量级的阈值定阶能有效识别低频振荡的主导模式且计算量相对较小.应用快速且易实现的有限脉冲响应滤波方法进行高频噪声的滤波,能适用于Prony分析中的数据处理,有效识别主导振荡模式.用不同类型的样本数据对以上研究进行了仿真,仿真结果验证了其有效性.     

一种改进的图像中值滤波算法

为了满足图像预处理的实时性要求,提出一种基于前一帧图像的改进的中值滤波算法.充分利用相邻窗口间的相关信息,通过移出一列(或一行)像素并移入另一列(或一行)像素,而其余已排序像素保持不变,仅对新移入的像素进行排序的方法,完成中值滤波处理,达到滤波要求.实验证明该算法可以有效地降低图像预处理的复杂度,使传统中值滤波算法的复杂度由原来的O(D2)降到了O(D),应用效果良好.     

信号预处理中错点剔除方法的研究

对工程信号进行错点剔除,是信号预处理中的-项重要内容.本文分析了统计学中用于错点剔除的肖维勒准则、狄克逊准则、格拉布斯准则和拉依达准则,针对上述各项准则在处理大样本信号中的局限性,引入一种新式错点剔除方法,并用拉依达准则与此方法对-段实际工程信号进行处理对比,结果表明,新式错点剔除方法能够更好地剔除错点.     

三维数字图象象素邻接性和空域平滑滤波

空域滤波是数字图象处理中重要的预处理方法之一。由于象素邻接性有所差异，三维空域滤波与二维空域滤波不完全对应。文章分析了三维数字图象数据的表示及其与二维图象邻接性的不同，将二维空域均值滤波扩展到三维。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。