基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法

针对现有虹膜识别算法需要处理二维纹理信息,特征提取时间长,对噪声干扰比较敏感等问题,提出了基于Radon变换的多尺度虹膜识别算法.首先利用Radon变换将二维虹膜纹理信息转换为一维纹理信号,然后使用小波变换多尺度能量算子提取虹膜的特征信息,最后利用相异度函数进行匹配判别.实验结果表明,算法具有运算简单,快速等优点,同时算法能够较好地克服图像平移、缩放、旋转等几何攻击对识别带来的不利影响,具有较强的抗干扰能力和较高的识别率.     

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.     

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。     

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。     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

基于快速离散曲线变换的各向异性虹膜识别

提出了旋转不变技术在决策水平上进行虹膜特征提取和融合后分类的方法,以提高非理想环境条件下的性能.在这项工作中,基于二维(2D)快速离散曲线波变换(FDCT)的方向性虹膜纹理特征被计算出来.该方法将归一化的虹膜图像分为六个子图像.Curvelet变换应用于每个子图像.使用这些curvelet系数的方向能量导出每个子图像的特征向量.这些距离在决策层通过新颖的后分类器k-out-of-n进行融合,降低错误识别率.最后提出的方法在UBIRIS,MMU1和CASIA-Iris V2.0数据库上进行了测试,证明了所提出算法的可行性,并将其与现有虹膜识别算法进行了比较.实验结果表明,该算法可以提高虹膜识别准确率,达到较高的实际应用中的要求.     

零谱矩滤波器在虹膜纹理特征提取中的应用

通过对零谱矩滤波器的研究, 提出一种新的虹膜纹理特征提取算法, 它利用平衡式零谱矩滤波器对预处理后的虹膜图像进行分解, 以提取更准确的虹膜纹理特征. 经实践检验, 本方法的运算速度快, 对虹膜的识别获得了较好的效果.     

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.     

一种Log—Gabor滤波器结合多分辨率分析的虹膜识别方法

为提高虹膜识别算法的性能,提出了一种采用虹膜纹理全局信息的识别方法--全局信息识别法(IRBGT).该方法使用下采样运算得到不同分辨率下的虹膜图像,然后通过不同方向尺度的Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理的全局特征.最后,运用加权最小海明距离对生成的虹膜特征码进行匹配.与传统的Gabor虹膜识别方法相比,IRBGT方法在虹膜识别时更多地考虑了全局信息的可辨识力,能够降低等错误率和相同错误接收率下的错误拒绝率.对CASIA和UBIRIS虹膜库的测试结果表明,相比传统的Gabor虹膜识别方法,IRBGT方法在错误接受率为0.01%和0.1 %时使错误拒绝率分别减小了0.54%±0.2%和0.35%±0.15%,使等错误率降低了约0.2%.     

一种新的基于小波变换的虹膜识别算法

为了克服基于小波变换过零检测的虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理,提出了一种新的基于小波变换的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,每个分析带只采用一个合适尺度的小波滤波,然后将滤波结果量化,产生256byte的虹膜特征码,最后利用Hamming距离进行模式匹配。实验结果表明,算法运算时间约为1s,识别率可达97.04%,可用于实际的身份鉴别系统中。同时,算法具有平移、旋转和缩放不变性。     

虹膜纹理的相位编码

讨论了虹膜识别技术的虹膜特征提取及编码,提出了一种基于Ｇａｂｏｒ函数集的编码方法,利用Ｇａｂｏｒ滤波器的相位特征,对虹膜纹理进行编码．同时,针对此编码又提出了基于加权海明距离的识别方法,并阐述了其实际识别效果．实验结果证明,该方法具有良好的编码效果及很高的运算速度,是目前较好的一种虹膜纹理编码方法．     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

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.     

基于ROI归一化的ICA/PCA虹膜识别方法

针对虹膜识别中使用传统归一化方法时,无法突出主要纹理信息,并且由于提取数据量大导致特征提取阶段计算复杂的缺陷,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的虹膜归一化方法,先利用主成分分析(PCA)方法提取主元,实现进一步的降维和去噪,再使用独立分量分析(ICA)进行训练形成ICA/PCA虹膜特征提取算法,最后使用余弦距分类器对待测样本进行分类.实验结果表明,该方法识别率为98.11%,识别时间小于70ms。     

虹膜识别

系统阐述了虹膜识别的原理和实现方法,提出将小波变换与Hough变换相结合定位虹膜外边界,采用同心圆渐变展开虹膜图像为矩形图像,根据纹理分布方差对分类距离加权.新算法在保持平移和缩放不变性的同时,有效地实现了虹膜识别.     

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。     

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．