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.     

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.     

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%.     

基于轮廓跟踪的虹膜定位算法

提出一种基于轮廓跟踪算法的虹膜定位算法. 该算法先通过像素点扫描查找二值虹膜图像中轮廓的起始点, 然后由起始点进行轮廓查找、 轮廓编码、 轮廓筛选确定虹膜内轮廓, 再通过虹膜外轮廓和巩膜间的灰度突变点到内轮廓圆心距离的平均值确定外轮廓半径, 实现虹膜内、 外轮廓的定位. 实验结果表明, 该算法具有较快的定位速度、 较高的准确率, 性能稳定.     

基于Rubber-sheet模型的虹膜识别算法研究

为了实现对虹膜内外边界的精确定位,提出了改进的虹膜图像定位算法.虹膜图像预处理过程主要包括虹膜边界定位、归一化处理和图像增强三部分,其中虹膜图像边界定位是实现虹膜识别的重要前提.首先使用质心探测法确定其二值化虹膜图像的内边界中心,然后再对内边界进行曲线拟合,从而实现对虹膜内边界的定位.使用Canny算子进行边缘检测,确定虹膜图像外边界,完成对虹膜边界的定位.使用Rubber-sheet模型对经过定位的虹膜区域图像进行归一化处理,方便虹膜图像的信息提取和编码匹配.实验证明改进的算法有效提高了虹膜图像预处理效率.     

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。     

一种新的虹膜定位算法

提出一种新的虹膜定位算法.首先根据虹膜图像的灰度分布特征进行粗定位,用阈值分割和二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径,然后用边缘检测的方法提取虹膜的外边缘,最后用圆梯度灰度检测算子进行小范围的精确定位.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性.     

基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位的准确率和速度,提出了一种基于二维小波变换及邻域均值滤波的虹膜定位算法.采用阈值法分割瞳孔,使用边缘检测算子检测瞳孔区域边缘,定位虹膜内边缘;然后对人眼图像进行二维小波处理降低虹膜图像的分辨率,以减少虹膜本身的纹理对判断外边缘点时所产生的影响;最后采用邻域均值滤波进行虹膜外边缘点提取,根据所得虹膜外边缘点确定虹膜外边界.仿真结果表明:该算法定位虹膜内外边界的平均时间为1.75s,准确率为99.7%,其中虹膜外边缘定位误差小于4.2%,在虹膜识别系统中有较高的实际应用价值.     

基于AdaBoost算法与神经网络的快速虹膜检测与定位算法

针对目前已有的虹膜检测与定位算法的局限性, 设计了一组具有局部互联结构的神经网络, 结合AdaBoost算法用于虹膜的检测与定位. 算法主要有以下特征： 根据虹膜图像的特点设计了一组具有不同感受野和不同复杂程度的局部互联神经网络虹膜分类器; 应用AdaBoost算法整合神经网络分类器, 产生一个具有很强虹膜检测能力的总分类器; 采用级联结构提高系统的检测速度. 实验结果表明, 该方法具有极高的检测精度与速度, 有效地解决了包含大量脸部区域的虹膜检测与定位问题, 以及以往方法很难解决的白内障患者的虹膜检测和定位问题.     

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。     

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     

基于小波变换过零检测的虹膜识别技术

使用小波变换过零检测算法可实现人眼虹膜图像的编码和识别 .瞳孔尺寸变化会使虹膜纹理图像变形 ,进而影响识别算法 .采用虹膜变形模型克服了瞳孔缩放带来的影响 ,并针对图像编码不等长问题 ,提出了有限变形相似度的相似度算法 ,使识别算法更加稳定     

基于复合混沌加密的虹膜识别安全性研究

为保证虹膜信息在网络传输中的安全,提出Arnold变换与OCML混沌系统相结合,针对虹膜图像的复合混沌加密系统对虹膜信息进行加密.首先,利用Arnold变换置乱并混淆虹膜图像,然后通过镜像算法解决Arnold变换中零点不变性问题,最后对置乱后的虹膜图像通过OCML混沌系统进行加密.实验表明,该算法密钥空间大,统计特性好,密钥敏感性强,加密速度快,平均加密时间70 ms.     

基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法研究

为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性，提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法．该方法通过控制错分概率实现分类的最大化，将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间，并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性，实现了不同核函数下的虹膜图像多维分类问题，具有分类准确率高、稳定性好的特点．通过虹膜图像库的实验验证表明，该方法在保持分类稳定性的同时，获得了径向基核函数高达98．55％的分类率，该分类率比最近特征线方法和相异度函数方法的分类率分别提高了4．47％和6．41％．     

基于特征图规正的虹膜图像自适应Gamma校正方法

在虹膜图像采集过程中产生的光斑使得整幅虹膜图像的照度不均匀。为了消除照度不均匀对特征提取的影响,本文提出了一种基于特征图规正的自适应Gamma校正方法。该方法将虹膜图像的特征图作为Gamma校正的依据,把距离因素考虑到Gamma校正中,而且利用模拟退火算法实现了关键值Gamma的自适应调整。该方法使Gamma值的变化更加趋于合理,提高了Gamma矫正对光照变化的适应能力,避免了较正后图像的失真。实验证明该方法不仅可以尽可能的提高图像的质量,而且对校正后的图像进行边缘提取,可以获得更加清晰连续的边缘。