基于径向微分算子的虹膜图像分割

针对虹膜的特点,构造了一种径向微分算子,用于虹膜图像的分割.这种方法对虹膜的平移和旋转具有很好的适应性,对光照的变化也有很好的适应性.采用中科院自动化所的CASIA(版本1.0)虹膜数据库进行实验,结果表明此方法具有很好的效果.     

基于Gabor滤波器组的虹膜特征提取与匹配

提出了一种基于Gabor滤波器组的虹膜识别方法,能有效地从虹膜图像中确定一个感兴趣的区域（ROI）并用于多尺寸多方向地提取虹膜图案的空间和方向特征,然后通过寻找相关特征矢量之间的最小距离实现虹膜图案匹配．实验结果证明我们的方法既能对虹膜图案的比例、平移保持不变性,又能消除或减少因睫毛、眼睑和反光造成的干扰．     

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。     

基于极坐标特征的改进模糊C-均值虹膜定位算法

针对非理想情况下虹膜图像定位失败的问题,提出一种新的虹膜定位算法.该算法先使用基于极坐标特征的改进模糊C-均值算法对虹膜外圆半径进行粗定位,再采用圆周差分法对外圆参数进行准确计算.该算法通过使用极坐标作为聚类特征及放宽模糊聚类的聚类条件,提高了虹膜定位算法的鲁棒性.实验结果表明,该方法有效提高了非理想情况下虹膜图像的定位精度.     

生物特征识别综述

对生物特征识别技术作了综述.着重介绍了几种主要的个人身份认证的方法,并对各种方法进行了分析和比较.单一模式的生物特征识别系统有其固有的局限性,难以满足实际应用的需求.融合多种生物特征的多模式识别系统可以提高身份认证的准确率、鲁棒性和普适性,是生物特征识别技术的发展方向.     

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。     

基于序列图像的虹膜特征提取与分类

根据单一虹膜图像进行虹膜识别时,存在被干扰影响而改变的特征,而从单一图像中无法判断这些特征的有效性.因此,根据这些特征难以对虹膜做出正确分类.针对这个问题,提出了基于序列图像的虹膜识别方法.从多个图像提取的二值相位特征,经过特征配准将虹膜特征投影,获得低维的子空间特征,用子空间上的特征作为该虹膜的特征,将其与数据库中的特征进行比对,从而进行虹膜识别.与基于单一图像的虹膜分类方法相比,该方法的虹膜分类性能明显得到改善.     

一种基于支持向量机的自适应虹膜定位算法

由于参数的限制和虹膜外边界两边低的对比度,使得Canny算子只能检测到位于某些频率段中的边缘,有时会漏掉一些比较模糊或者一些干扰较大的外边界.为了解决Canny算子进行虹膜定位过程中的鲁棒性问题,提出使用支持向量机(SVM)的自适应以改变Canny算子参数的方法.该算法通过傅立叶变换判断眼睛图像的质量,再使用SVM对眼睛图像分类,然后对于不同质量的眼睛图像采用不同参数的Canny算子检测边缘.实验结果表明该算法可以更加准确地检测到虹膜外边界,并有效地解决了虹膜定位中Canny算子的参数依赖问题.     

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.     

迎接生物识别时代的到来

生物特征识别,是指通过计算机将人体所固有的生理特征或行为特征收集并进行处理,由此进行个人身份鉴定的技术.生理特征与生俱来,多为先天性的,行为特征则是习惯使然,多为后天形成.科学家将生理和行为特征统称为生物特征,常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、脸像、声音、笔迹等.