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.     

Wildes虹膜识别方法的研究

虹膜识别技术是一门利用人类特有的生物特征--虹膜,来验证个人身份的科学.由于虹膜的结构具有独一无二、稳定及难于复制等特性,所以,这种识别方法提供了一种相对可靠和稳定的身份鉴别途径.对Wildes的虹膜识别方法[1]的图像采集、图像的预处理、特征提取和匹配等过程进行了研究,找出了这种识别方法存在的不足之处,并提出了切实可行的改进措施,大大提高了原系统的精度.     

不完美虹膜图像定位方法

虹膜定位是虹膜识别的重要环节,然而高度非侵犯性的虹膜识别系统采集到的虹膜图像通常是不完美的,存在眼睑噪声、睫毛噪声和位于瞳孔内的反射光斑等问题,会给虹膜定位带来不利影响,从而影响虹膜识别的准确性.考虑到虹膜定位的重要地位,基于虹膜图像结构特征,提出了一种简单易行的虹膜内外边缘定位方法;并基于灰度阈值分别设计了去除眼睑、睫毛噪声对外边缘定位影响的改进措施和去除瞳孔内光斑对内边缘定位影响的改进措施,有效提高了定位精度.     

Wildes虹膜识别方法的研究

虹膜识别技术是一门利用人类特有的生物特征——虹膜,来验证个人身份的科学。由于虹膜的结构具有独一无二、稳定及难于复制等特性,所以,这种识别方法提供了一种相对可靠和稳定的身份鉴别途径。对Wildes的虹膜识别方法[1]的图像采集、图像的预处理、特征提取和匹配等过程进行了研究,找出了这种识别方法存在的不足之处,并提出了切实可行的改进措施,大大提高了原系统的精度。     

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Log—Gabor滤波器结合多分辨率分析的虹膜识别方法

为提高虹膜识别算法的性能,提出了一种采用虹膜纹理全局信息的识别方法--全局信息识别法(IRBGT).该方法使用下采样运算得到不同分辨率下的虹膜图像,然后通过不同方向尺度的Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理的全局特征.最后,运用加权最小海明距离对生成的虹膜特征码进行匹配.与传统的Gabor虹膜识别方法相比,IRBGT方法在虹膜识别时更多地考虑了全局信息的可辨识力,能够降低等错误率和相同错误接收率下的错误拒绝率.对CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,相比传统的Gabor虹膜识别方法,IRBGT方法在错误接受率为0.01%和0.1 %时使错误拒绝率分别减小了0.54%±0.2%和0.35%±0.15%,使等错误率降低了约0.2%.     

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。     

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...     

一种粗细结合的快速虹膜定位方法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.依据虹膜图像的特点,提出一种粗细结合的虹膜定位方法:首先利用虹膜图像灰度分布的规律性,粗定位虹膜圆心及内外半径,确定虹膜的相关参数;然后依据虹膜图像的灰度特征,对其进行二值化,之后使用Canny算子对二值化虹膜图像进行边缘检测;最后使用H...     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

自适应优化Log-Gabor滤波器与动态径向基函数神经网络的虹膜识别

首先, 采用Log Gabor滤波器提取虹膜幅度特征, 根据虹膜库的种类, 通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数; 其次, 利用主成分分析法降低维数, 进而减少噪声和冗余; 再次, 构建动态径向基函数神经网络, 并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别; 最后, 采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验, 实验结果表明, 该算法在一对一虹膜识别中正确率更高, ROC曲线更贴近坐标轴, 滤波器通用性更好, 提高了小型虹膜库的识别率, 解决了传统算法学习收敛速度慢、 结构通用性差的问题.     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

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     

虹膜识别技术在电子商务身份认证中的应用

身份认证技术是电子商务安全技术中一个重要的研究领域。介绍了虹膜识别技术,设计了一种基于虹膜特征的电子商务身份认证系统,并给出了虹膜身份认证原理和步骤。实验结果表明,系统具有安全性好、身份识别率高等优点。     

基于多方向Gabor滤波器和Adaboost的虹膜识别方法

结合虹膜的整体和局部纹理信息,提出一种新的虹膜特征提取和识别方法.首先将归一化虹膜进行分块,然后利用多方向Gabor滤波器分别对整个虹膜和虹膜子块进行编码并生成特征向量,最后使用Adaboost算法训练得到识别性能较好的特征用于识别.在数据库CASIA-IrisV3-Lamp中实验,该算法的识别率达到99.85%;在包含大量低质量虹膜图像的数据库NICE:Ⅱ中实验,算法也具有较好的识别性能,表明了算法既能充分地利用虹膜的纹理信息,又能有效地减少噪声的影响.     

虹膜识别技术综述

虹膜识别技术是现在最有发展前景的生物特征识别技术,介绍了虹膜识别技术的研究意义和应用状况,并对虹膜识别系统及其技术难点做了详细的描述,最后给出了虹膜识别技术的难点和今后技术的发展前景。     

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．