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．     

基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法

在虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证识别的准确性,必须选择满足识别算法需要的图像来进行特征提取和模式识别。在对现有虹膜图像质量评价算法分析的基础上,该文提出了一种新的基于小波包分解的算法,根据虹膜纹理的特点确定小波包的分解方式,选取纹理高频分量分布最集中的子频带作为特征子频带,以其能量作为判别图像质量的准则。对比实验结果表明,该方法可以快速、准确地判断虹膜图像的质量,实现了对图像的实时处理,结果合乎人眼的主观度量,且区分不同质量图像的效果优于其它评价算法。     

一种新型的虹膜定位算法

针对虹膜图像自身的特点，利用信息论中最大熵的方法进行阈值选取，提出了先将其分成三个灰度等级以最大限度的消除干扰信息，然后进行快速定位的新方法。实验结果表明，该方法具有很好的定位效果。     

虹膜识别技术中瞳孔特征参数分析

以椭圆形来定义瞳孔,提出了一种计算瞳孔特征参数的方法.用椭圆上的两对点确定椭圆的中心、旋转角度、长半轴、短半轴等参数.实验表明,该方法速度快,检测性能好,可以通过非连续的边缘确定椭圆的参数.最后,比较了该算法确定的椭圆形瞳孔边缘与其它边缘检测算法得到的瞳孔边缘.     

复杂环境下的虹膜定位算法研究

本论文提出一种新的利用虹膜灰度直方图峰值的方法进行阈值的确定从而对虹膜区域进行分割，相对于直接利用直方图峰值确定闽值的方法而言，该方法的确定精度和速度均有所提高。     

一种有效抑制睫毛干扰的虹膜定位算法

为了提高在图像质量较差时的虹膜定位性能,改善虹膜定位的成功率和速度,在对Daug-man算法改进的基础上,提出了一种基于形态学算子的虹膜定位算法(ILBM).该算法将睫毛干扰看作虹膜图像中出现的缝隙,通过应用形态学中的膨胀算子对缝隙进行填补进而消除干扰,虹膜边缘参数则采用Hough变换来求取.与Daugman算法相比,ILBM算法可以有效抑制虹膜定位过程中存在的睫毛干扰,提高虹膜定位的速度.对比实验表明,ILBM算法具有比Daugman算法更好的抑制干扰能力和鲁棒性,具有更高的定位成功率和更快的定位速度,定位时间仅为Daugman算法的17%,定位成功率提高了3.7%.     

牙源性前葡萄膜炎病例分析

急慢性虹膜睫状体炎是常见的一类致盲眼病 其病因及发病机制复杂,病程长,难以治愈 分析研究牙源性前葡萄膜炎病例,有助于更好地诊断治疗此病     

一种Log-Gabor滤波结合特征融合的虹膜识别方法

提出了一种Log-Gabor滤波器结合特征融合的虹膜识别方法.该方法利用多尺度多方向二维Log-Gabor滤波器构成的多通道滤波器提取虹膜纹理特征,在特征层利用幅值信息对同尺度下多方向的Log-Gabor特征进行融合,以压缩冗余信息及去除非有效特征,然后对融合后的特征进行相位编码,并运用加权海明距离进行匹配,匹配时借助噪声屏蔽码去除眼睑遮挡干扰.提出了一种虹膜图像质量评价方法,可有效鉴别不适于识别的低质量虹膜图像.与传统的Gabor方法相比,新识别方法能得到更小的等错误率和相同错误接收率下更小的错误拒绝率,同时又将虹膜特征码的大小压缩为传统方法的1/2,可提高匹配速度及节约存储空间.在CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,与传统Gabor方法相比,该方法在错误接受率为0.01%和0.1%时的错误拒绝率分别降低了0.57%和0.36%,等错误率降低了0.25%,特征码长度为128 B,减少了50%.     

东方人黑色虹膜识别取得新进展

生物特征识别是以人身上固有的各种生理和形态特征作为识别介质,从而达到识别出个人身份目的的新兴研究学科,属于安防领域,主要包括指纹识别、人脸识别、虹膜识别、掌纹识别等.生物特征识别可以广泛应用于国家安全部门、国家重点设施、企业关键部门、以及高档小区的出入控制等,例如:实验室、航天中心、水库电站、银     

针对东方人黑色虹膜识别的光谱选择

本文以东方人黑色虹膜作为研究对象,进行两方面研究:1)对于单一光谱照明,找到某一个最适合东方人黑色虹膜的光谱段;2)对于多个光谱照明,确定东方人黑色虹膜所需要的光谱段数量.第一部分研究中,采用改进的卷积矩阵与频谱能量相结合的算法,对虹膜纹理质量进行评估;采用改进2-DGabor与1-DLog-Gabor相结合的编码方法,获得虹膜匹配性能的指标.实验显示:针对单一光谱照明,700nm对于东方人的黑色虹膜是最优的光谱段.第二部分研究中,采用改进multi-group(2D)2PCA算法,基于多光谱虹膜图像的最大不相关性进行层次聚类分析.实验显示:针对多个光谱照明,3个主聚类可以最好地描述从545nm到940nm的所有光谱段.以上研究在该领域内具有开拓性,解决了东方人黑色虹膜多光谱采集与识别的基础问题,为东方人黑色虹膜的多光谱融合提供了理论依据.