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11.
基于小波包分解的虹膜图像质量评价算法 总被引:13,自引:0,他引:13
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。 相似文献
12.
一种新型的虹膜定位算法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
13.
一种有效抑制睫毛干扰的虹膜定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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%. 相似文献
14.
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%. 相似文献
15.
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. 相似文献
16.
17.
针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、 如何降低评价因子的计算量、 如何对评价因子进行有效融合等问题, 提出一种基于遗传算法支持向量机(GA-SVM)模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法. 首先对虹膜图像进行清晰度质量评价, 粗略筛除模糊图像; 然后选用4个评价指标, 利用GA-SVM模型对评价指标值进行有效融合, 以综合评价虹膜图像质量; 最后将该方法在吉林大学第六代虹膜库中进行验证, 并与其他经典评价方法进行对比. 实验结果表明, 该方法能提高可用虹膜存活率, 并达到较好的识别精度, 同时提升系统运行速度. 相似文献
18.
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. 相似文献
19.
采用模式匹配法优化设计了单双混合金属膜片波导带通滤波器,并利用基片集成波导和普通矩形波导之间的转换公式,将普通波导滤波器改用基片集成波导结构来实现.滤波器采用单双E面膜片相结合的混合型结构,不仅降低了双膜片滤波器的加工复杂度,同时保持了双膜片滤波器的高端阻带抑制好的特性.此类滤波器结构简单、成本低廉,便于加工,适合批量生产.实验和仿真结果验证了模式匹配法的精确性和经验公式的可靠性. 相似文献
20.
为克服现有基于线性变换特征提取方法中基向量非动态和参数需指定的缺陷,分析了虹膜的几何特征和识别原理,提出用独立成分分析ICA(Independent Component Analysis)方法进行虹膜特征提取,最大限度地去了除虹膜特征空间的冗余,克服了传统线性变换特征基向量非动态的缺陷;用BP(Back Propagation)神经网络进行虹膜分类,实现特征的降维和有效表示,并在自主研制的JLU-IRIS虹膜图像库中进行小样本空间实验。结果通过三种不同的识别率100%,96.5%和92.5%,表明了该算法的正确性和有效性。 相似文献