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.     

用于身份鉴别的虹膜图像预处理

针对虹膜图像的特点和现有虹膜识别算法运算速度慢及鲁棒性差的问题,为提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,利用改进的随机Hough变换定位外边缘;然后运用双阈值法检测睫毛,并对分割出的环状虹膜区域进行归一化和去噪与增强处理.预处理后的图像基本上不含眼睑和睫毛等干扰,从而有利于后续的虹膜特征提取和匹配.测试结果表明,该方法可有效地解决图像预处理中计算时间长和通用性差的问题,能提高虹膜识别系统的稳定性和识别率.     

基于多方向Gabor滤波器和Adaboost的虹膜识别方法

结合虹膜的整体和局部纹理信息,提出一种新的虹膜特征提取和识别方法.首先将归一化虹膜进行分块,然后利用多方向Gabor滤波器分别对整个虹膜和虹膜子块进行编码并生成特征向量,最后使用Adaboost算法训练得到识别性能较好的特征用于识别.在数据库CASIA-IrisV3-Lamp中实验,该算法的识别率达到99.85%;在包含大量低质量虹膜图像的数据库NICE:Ⅱ中实验,算法也具有较好的识别性能,表明了算法既能充分地利用虹膜的纹理信息,又能有效地减少噪声的影响.     

基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法

针对虹膜识别系统中晃动影响识别准确率的问题,提出了一种基于椭圆拟合的晃动虹膜图像的检测算法.首先对虹膜区域利用Gabor滤波器卷积初步估计光斑的位置;然后在放大5倍的截取虹膜图像上定位有效光斑;最后,对每个光斑的边界进行椭圆拟合,并计算长短轴比例和拟合误差,误差较小且长短轴比例大于1.55的图像判定为晃动图像.在CASIA-IrisV3-Lamp数据库上的实验表明,该方法检测晃动虹膜图像的准确率达到100%,提高了虹膜识别系统的准确率.     

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GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

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.     

基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法

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.     

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.     

虹膜纹理归一化的圆心偏差校正算法

从眼生理学和图像采集两个角度，分析了造成虹膜内外圆心偏差的原因，并有针对性地提出了第一、第二圆心偏差校正模型．分别采用以上校正算法和传统算法对400幅虹膜图像进行处理，通过对校正结果的分析，发现与传统的虹膜纹理归一化算法相比，该校正算法可有效地排除内外圆偏差的干扰，使虹膜识别的准确性获得显著提高．实验证明，该虹膜纹理归一化校正算法是有效的．     

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.     

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．     

Hough 变换与非线性增强结合的非理想虹膜边界定位算法

边界定位是非理想虹膜识别的关键问题之一。非理想虹膜由于经常存在纹理过强、睫毛和眼睑遮挡、虹膜巩膜对比度较差、瞳孔位置偏移等问题,这使其边界尤其是外边界定位容易出现偏差。针对上述问题,笔者提出了一种基于非线性图像增强的非理想虹膜边界定位方法。在内边界定位中,该方法首先使用混合高斯模型得到瞳孔粗略位置,然后使用弦长均衡策略搜索虹膜内边界及其中心;在外边界定位中,首先对虹膜图像进行非线性灰度变换,再利用边缘检测和改进的 Hough 变换定位虹膜外边界。实验结果表明：本算法与经典方法相比可大大提高非理想虹膜分割的准确率。     

基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统

 虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,相对于指纹识别和人脸识别具有更高的准确率和稳定性,影响虹膜识别的瓶颈问题在于虹膜图像获取不太方便。当前该领域的热点就是研发一种可以在远距离、全自动地拍摄虹膜图像的设备,以解决虹膜识别的易用性问题。设计了一种基于双目视觉和旋转云台的远距离虹膜识别系统,该系统首先对摄像机进行标定,对双目摄像机中的人脸图像进行配准,从而估计人脸在空间中的大致位置;然后,系统利用旋转云台将虹膜摄像机自动对准人的眼睛并进行自动对焦,在捕获到清晰地虹膜图像后进行虹膜识别。实验证明,本文的立体视觉方法可以比较准确地定位物体空间位置,系统自动获取的虹膜图像质量好,识别率高。这种系统有望能够在未来的虹膜识别领域得以大规模应用。     

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.     

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.     

基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题, 提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法. 首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位, 再利用瞳孔、 虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位. 同时, 使用K-means++聚类算法生成先验框; 使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框, 提高算法检测率; 使用Focal Loss作为类别损失函数. 对比实验结果表明, 该算法运行速度更快, 定位准确率更高, 识别算法的效果更明显.     

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.