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。     

虹膜识别算法概述

虹膜识别已经成为近年来的热门研究,由于其可靠性和近乎完美的识别率,虹膜识别已经应用于较多高安全性的领域。虹膜识别系统主要有三个阶段:图像预处理、特征提取和模板匹配。本文对每个阶段的突出算法进行介绍、分析与比较,对虹膜识别系统的进一步发展具有一定的研究价值。     

虹膜识别技术的研究

虹膜具有随机的细节特征和独特的纹理,唯一且终生不变,因此虹膜识别技术成为生物识别技术中相对较新且具有巨大潜力的技术.提出了虹膜识别系统的工作原理和组成,对虹膜定位以及虹膜特征提取与编码作了分析,虹膜识别技术在身份鉴别和安全保障领域有着广泛的应用前景.     

基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能力不同,其抽取的特征的鉴别能力也不一样。根据鉴别能力的差异,在计算Hamming距离时对不同滤波器的输出进行加权,利用加权后的距离进行身份认证。实验结果表明,与传统的基于归一化Hamming距离的虹膜匹配算法相比,改用该算法后,虹膜识别系统的等错误率从0.97%下降到0.47%,识别性能得到明显改善。     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。实验结果证明采用该方法的虹膜识别系统识别率高、环境适应性强、运行时间短,在虹膜识别中具有良好的应用价值。     

基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法

为了提高虹膜识别系统的识别性能,提出了基于加权Hamming距离的虹膜匹配算法。在利用多尺度Gabor滤波器组提取虹膜纹理相位特征的虹膜识别系统中,不同尺度、不同方向的Gabor滤波器,甚至同一Gabor滤波器的实部和虚部对虹膜纹理的描述能力不同,其抽取的特征的鉴别能力也不一样。根据鉴别能力的差异,在计算Hamming距离时对不同滤波器的输出进行加权,利用加权后的距离进行身份认证。实验结果表明,与传统的基于归一化Hamming距离的虹膜匹配算法相比,改用该算法后,虹膜识别系统的等错误率从0.97%下降到0.47%,识别性能得到明显改善。     

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.     

Daugman识别方法决策理论的研究

虹膜识别技术是近几年新兴的一种生物识别技术,它由四个部分组成.本文主要对Daugman识别系统的决策理论进行了研究.从理论上验证了这个识别系统的决策理论的可行性,并且指出了这个识别统的决策理论存在的不足,并提出了切实可行的改进措施.     

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.     

基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法

针对虹膜识别系统中晃动影响识别准确率的问题,提出了一种基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法.首先对虹膜区域利用Gabor滤波器卷积初步估计光斑的位置;然后在放大5倍的截取虹膜图像上定位有效光斑;最后,对每个光斑的边界进行椭圆拟合,并计算长短轴比例和拟合误差,误差较小且长短轴比例大于1.55的图像判定为晃动图像.在CASIA-IrisV3-Lamp数据库上的实验表明,该方法检测晃动虹膜图像的准确率达到100%,提高了虹膜识别系统的准确率.     

一种基于改进PM方程的虹膜预处理算法

提出了一种新的虹膜预处理方法.该方法使用基于改进PM方程构建的扩散滤波器对虹膜进行平滑预处理,利用其保边光滑的特性提取虹膜内边缘点.仿真结果显示,该算法的稳定性、速度和精度已经达到较高程度.     

基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介

人脸识别技术(Face Recognition)是生物技术和计算机技术的复合应用。有别于虹膜识别(Iris Recognition)、指纹识别(Fingerprint Recognition),人脸识别对数据采集、分析和处理更灵活更直观。随着个人、企业、国家对于安全要求的提高,基于人脸识别技术的身份认证系统的应用也越来越广泛。本文通过研究和分析,阐述了如何实现基于人脸识别技术的身份认证系统,和利用云计算对大规模认证系统进行优化。     

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。     

虹膜识别技术研究

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章详细介绍了虹膜识别技术的国内外发展现状和常用算法,并介绍了现有虹膜识别技术中存在的主要问题。     

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.     

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 .     

虹膜识别安全管理系统的应用

随着人们对社会安全要求的增加,基于生物特征识别的智能身份鉴别方法逐渐受到广泛的关注.由于虹膜识别具有高可靠性和非侵犯性,它正成为生物特征识别领域中的一个研究热点.看守所关押人员安全监控正从安全性较低的口令、门禁卡等传统方式向安全性更高的生物特征识别认证技术发展.虹膜识别以其超群的安全性、可靠性成为新型看守所关押人员安全管理认证系统的首选.     

Daugman识别方法匹配过程的研究

虹膜识别方法是近年来新兴的一种生物识别技术,它主要由四个部分组成[1]。本文主要对Daugman识别系统的匹配过程进行研究。对于由来自323个人的592个虹膜记录组成的数据库,这种匹配方法具有良好的匹配性;当面临较大的数据记录时,这种匹配方法也存在不足。本文据此提出了相应的改进措施。