基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法

为了提高虹膜图像的分类率，提出了一种基于证据理论的虹膜图像分类方法．该方法利用虹膜图像的纹理变化信息来提取虹膜灰度信号的比率特征，并结合证据理论实现了虹膜图像的决策分类，降低了不确定性因素对图像分类的影响，提高了分类率．在相同的实验条件下，对不同数量的虹膜图像进行了实验验证，结果表明，该方法在保持了分类稳定性的同时，其分类率比直方图交叉分类方法和直方图比率特征分类方法分别提高了6．96％和4．44％．     

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．     

基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法研究

为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性，提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法．该方法通过控制错分概率实现分类的最大化，将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间，并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性，实现了不同核函数下的虹膜图像多维分类问题，具有分类准确率高、稳定性好的特点．通过虹膜图像库的实验验证表明，该方法在保持分类稳定性的同时，获得了径向基核函数高达98．55％的分类率，该分类率比最近特征线方法和相异度函数方法的分类率分别提高了4．47％和6．41％．     

虹膜纹理归一化的圆心偏差校正算法

从眼生理学和图像采集两个角度，分析了造成虹膜内外圆心偏差的原因，并有针对性地提出了第一、第二圆心偏差校正模型．分别采用以上校正算法和传统算法对400幅虹膜图像进行处理，通过对校正结果的分析，发现与传统的虹膜纹理归一化算法相比，该校正算法可有效地排除内外圆偏差的干扰，使虹膜识别的准确性获得显著提高．实验证明，该虹膜纹理归一化校正算法是有效的．     

虹膜采集定位系统的实现

在虹膜识别系统中,至关重要的一步就是采集符合识别要求的虹膜图像,这就需要专业的虹膜采集设备来采集图像.针对此类问题设计了一套基于Open CV的虹膜采集定位系统,该系统能够采集到高质量的虹膜图像,从而实现虹膜定位功能.     

基于虹膜识别的身份鉴别系统设计

阐述了基于虹膜识别的身份鉴别系统整体设计思路,详细介绍了该系统的组成、硬件结构及软件设计。系统主要由虹膜图像采集、虹膜定位分割、虹膜归一化、特征匹配等部分组成。通过该系统可进行准确的人员身份鉴别。     

基于梯度的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度以及虹膜定位的准确性，依据虹膜图像灰度的分布特性及良好的环状性质，检测出瞳孔边缘以减少参与Hough变换的点数，进而定位虹膜内边缘．对于外边缘定位采用基于灰度梯度的微分积分圆形检测算子的方法．实验结果表明，此种方法能够准确地进行虹膜内外边缘定位，避免了含有大量其它区域对定位带来的影响．     

基于自适应阈值分割算法的虹膜识别系统设计

在疫情环境下,为解决传统生物识别技术对公共场所出入人员的管控过程中易导致的交叉感染的问题,提出了人眼虹膜的身份识别方法.基于虹膜识别技术的安全管控系统中包括外部摄像镜头捕捉人眼图像、内部虹膜图像预处理、提取特征和与数据库比对匹配四个部分.从硬件和软件两方面入手来说明系统的设计架构和程序设计等内容,采用虹膜识别相关经典算...     

基于离散多方向小波变换估计噪声能量的正则化虹膜图像恢复方法

针对定焦虹膜采集设备采集的离焦降质虹膜图像, 提出一种基于正交离散多方向小波变换的正则化虹膜图像恢复算法, 并对提出的算法进行了系统检验. 结果表明, 所提出的改进算法对虹膜图像恢复的研究有一定的意义.     

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。     

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     

基于复合混沌加密的虹膜识别安全性研究

为保证虹膜信息在网络传输中的安全,提出Arnold变换与OCML混沌系统相结合,针对虹膜图像的复合混沌加密系统对虹膜信息进行加密.首先,利用Arnold变换置乱并混淆虹膜图像,然后通过镜像算法解决Arnold变换中零点不变性问题,最后对置乱后的虹膜图像通过OCML混沌系统进行加密.实验表明,该算法密钥空间大,统计特性好,密钥敏感性强,加密速度快,平均加密时间70 ms.     

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.     

基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统

 虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,相对于指纹识别和人脸识别具有更高的准确率和稳定性,影响虹膜识别的瓶颈问题在于虹膜图像获取不太方便。当前该领域的热点就是研发一种可以在远距离、全自动地拍摄虹膜图像的设备,以解决虹膜识别的易用性问题。设计了一种基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统,该系统首先对摄像机进行标定,对双目摄像机中的人脸图像进行配准,从而估计人脸在空间中的大致位置;然后,系统利用旋转云台将虹膜摄像机自动对准人的眼睛并进行自动对焦,在捕获到清晰地虹膜图像后进行虹膜识别。实验证明,本文的立体视觉方法可以比较准确地定位物体空间位置,系统自动获取的虹膜图像质量好,识别率高。这种系统有望能够在未来的虹膜识别领域得以大规模应用。     

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。     

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.     

基于特征图规正的虹膜图像自适应Gamma校正方法

在虹膜图像采集过程中产生的光斑使得整幅虹膜图像的照度不均匀。为了消除照度不均匀对特征提取的影响,本文提出了一种基于特征图规正的自适应Gamma校正方法。该方法将虹膜图像的特征图作为Gamma校正的依据,把距离因素考虑到Gamma校正中,而且利用模拟退火算法实现了关键值Gamma的自适应调整。该方法使Gamma值的变化更加趋于合理,提高了Gamma矫正对光照变化的适应能力,避免了较正后图像的失真。实验证明该方法不仅可以尽可能的提高图像的质量,而且对校正后的图像进行边缘提取,可以获得更加清晰连续的边缘。     

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.