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.     

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.     

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。     

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．     

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.     

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.     

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.     

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.     

基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法

针对NICE:Ⅱ中的彩色噪声虹膜图像难于精确定位问题,提出了一种基于微积分算子的彩色虹膜图像定位算法.首先选择RGB虹膜图像的R层,结合Gabor滤波器和图像梯度信息检测图像中的光斑区域;然后利用Adaboost算法检测虹膜区域,并使用抛物线形微积分算子定位上下眼睑;再利用基于微积分算子的模板,通过局部极值的逐步迭代和对虹膜边界点的聚类分析,定位虹膜外边界;最后使用同态滤波对虹膜区域进行增强处理,检测虹膜内边界.在NICE:Ⅱ彩色虹膜图像库上的实验表明,该方法的定位准确率为98.22%.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高.     

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.     

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DSP的虹膜图像采集系统

提出了一种基于红外光源的、以浮点DSP芯片TMS320VC6711为核心的虹膜图像采集系统，介绍了其工作原理、软硬件设计与实现．通过测试验证，此系统具有很高的稳定性和可靠性，为虹膜识别算法的研究提供了高质量的虹膜图像．     

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。     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

摘要：针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法。利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的。仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率。     

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．