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.     

一种虹膜内外轮廓检测方法

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种,它作为重要的身份鉴别特征具有唯一性,稳定性,可采集性和非侵犯性等优点.与脸像,声音等身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性.而虹膜内外轮廓提取是虹膜识别技术不可缺少的关键步骤.文章介绍了一种有效的虹膜内外轮廓检测方法,使用灰度投影方法估计虹膜内边缘圆心位置;然后采用边缘检测方法得到...     

改进的虹膜图像分割算法

虹膜分割是虹膜识别的前提.为提高现有虹膜图像分割的性能,提出一种改进的虹膜图像分割算法.采用边缘检测结合Hough变换的方法定位虹膜内外边缘,对于上下眼睑采用最小二乘法结合边缘检测的方法来检测,阈值法检测睫毛.实验结果表明,该算法能有效地分割出虹膜区域,去除眼睑及睫毛,较大地提高虹膜分割的速度和准确度.     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别;先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理;对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快,精度高,性能稳定,适合在嵌入式系统中应用。     

虹膜分割中眼睑和睫毛的检测

虹膜分割是虹膜识别的前提,针对分割出的环状区域含有眼睑、眼睫毛和光斑等干扰,本文提出一种虹膜分割中的眼睑和睫毛的检测方法。基于数学形态学知识,采用边缘检测结合最小二乘法定位眼睑,利用阈值法来检测上眼睫毛和光斑。结果表明,该算法可准确而有效地检测出这些干扰,并从虹膜区域中剔除,从而提高虹膜识别的性能,是一种可行的检测方法。     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计与实现

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别,先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理,对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快$精度高$性能稳定,适合在嵌入式系统中应用.     

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.     

一种改进的虹膜内边缘定位算法

首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理,去除可能存在的眼睑和睫毛干扰;然后用Canny边缘检测算子得到虹膜的内边缘,通过自适应选取非极大值抑制的高阈值,并对不连续边缘进行修整,得到比较理想的虹膜内边缘;最后利用圆周上任意不共线的3点可以确定一组圆心及半径的参数的性质得到虹膜内边缘的圆心及半径,完成虹膜内边缘定位。实验结果表明,该算法可以比较准确地定位出虹膜的内边缘。     

基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位的准确率和速度,提出了一种基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法.采用阈值法分割瞳孔,使用边缘检测算子检测瞳孔区域边缘,定位虹膜内边缘;然后对人眼图像进行二维小波处理降低虹膜图像的分辨率,以减少虹膜本身的纹理对判断外边缘点时所产生的影响;最后采用邻域均值滤波进行虹膜外边缘点提取,根据所得虹膜外边缘点确定虹膜外边界.仿真结果表明:该算法定位虹膜内外边界的平均时间为1.75s,准确率为99.7%,其中虹膜外边缘定位误差小于4.2%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值.     

虹膜定位算法的研究

采用经典Canny算子进行虹膜边缘检测，利用一种改进的hough变换算法定位出虹膜的内外边缘，实现对虹膜图像的预处理，从而为虹膜特征提取和图像识别提供可靠的依据。     

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.     

虹膜识别算法研究

为了提高虹膜识别的速度和准确性,提出一种新的虹膜图像均衡法：将直方图均衡法和局部对比度增强法结合起来调节图像动态范围、增强局部对比度,并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,提取更准确的虹膜纹理特征。整个虹膜识别过程小于1．3s,准确率97．25％。可用于个人身份识别中。     

基于特征向量场重构的虹膜识别方法

受人脑工作机制的启发,提出基于特征向量场重构的虹膜识别方法.该方法首先对两幅归一化后的矩形虹膜图像,取其各自的行、列一阶差分并映射成特征向量场;其次,根据重构思想从一幅虹膜图像中取出行一阶差分,从另一幅图像中取出列一阶差分,利用二个差分重构出一个新的特征向量场.通过计算两个特征向量场的重构距离判断两幅虹膜图像的异同.与其他方法相比,该方法的优点在于不需要对虹膜图像进行去噪与增强,节省了计算时间;计算中没有使用积分形式的滤波器,使得该方法适于硬件实现.该方法经历了285 290次匹配实验,正确识别率达到98.81%.方法的有效性得到了充分验证.     

虹膜识别门禁系统设计

设计了一种基于虹膜识别的门禁系统,该系统由虹膜采集装置、门控电路以及上位机构成。虹膜采集装置在摄像头前加装半透半反镜帮助使用者自主定位.装置内采用红外光和可见光配合照亮虹膜并提高图象质量。门控电路基于89S52单片机,具有人机交互、与上位机的通信和电磁锁控制等功能。上位机用来处理虹膜算法。该系统采集装置体积小,采集图像质量高。门控系统性能优良。     

虹膜识别

系统阐述了虹膜识别的原理和实现方法,提出将小波变换与Hough变换相结合定位虹膜外边界,采用同心圆渐变展开虹膜图像为矩形图像,根据纹理分布方差对分类距离加权.新算法在保持平移和缩放不变性的同时,有效地实现了虹膜识别.     

基于改进YOLO的虹膜快速定位检测算法

虹膜定位是虹膜识别系统中不可或缺的环节,针对传统的虹膜定位方法对镜面反射、眨眼等复杂环境下质量差的虹膜图像定位准确率低、计算复杂度高和鲁棒性差等问题,提出了一种基于改进YOLOv3模型的虹膜快速定位方法。针对眼周图像中虹膜内、外圆尺寸变化不大,将YOLOv3网络的多尺度结构改进为双尺度检测;引入了轻量级网络Mobilev3中bneck块来改进特征提取网络,减小模型复杂度;利用kmeans++算法对虹膜数据集进行类聚,获得更优的锚点框;模型边框损失函数采用改进的损失函数代替原均方差(MSE)损失函数;利用虹膜特有几何特征,将模型矩形预测框更改为圆形预测框。在CASIA-IrisV4数据集验证表明,改进模型定位准确率为96.32%,mAP为99.37%,检测速度为49.4帧/s,模型参数减少到4.13M。结果表明改进后的模型较小,并且能够快速精准对虹膜区域定位,具有较高鲁棒性,能够满足虹膜实时定位的场景。     

一种序列虹膜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图像的质量 ,提高该身份识别系统的工作效率     

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 .     

一种新的虹膜定位算法

提出一种新的虹膜定位算法.首先根据虹膜图像的灰度分布特征进行粗定位,用阈值分割和二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径,然后用边缘检测的方法提取虹膜的外边缘,最后用圆梯度灰度检测算子进行小范围的精确定位.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性.     

基于最大熵的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点,先利用最大熵的方法把虹膜图像分成3个灰度等级,使虹膜最大限度的呈现出内外边界,然后在此基础上运用Daugman提出的虹膜定位算法能更有效地定位虹膜.实验表明,该算法具有更好的定位效果.