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虹膜定位算法研究

作　者: 张宗强
导　师: 李明楚
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 虹膜识别 虹膜定位 Hough Canny
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 16次
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内容摘要


随着社会的发展,人们对身份识别的依赖和需要越来越高。传统的密码等身份识别技术出现诸多限制,不能够满足身份识别的新要求。据此,人们提出了生物特征识别技术,根据人类固有的生物特征进行身份认证。论文主要针对虹膜定位的若干问题进行研究。虹膜定位从眼部图像中定位并提取虹膜图像,是虹膜识别重要的研究内容。目前的虹膜定位算法存在计算量大,运行时间长,抗噪能力差等缺点。基于现有两阶段虹膜定位技术,论文提出一种改进的三阶段虹膜定位方法。第一阶段,通过灰度二值化和连通域等操作对瞳孔位置进行预估计,得到虹膜内边界圆的圆心和半径范围。第二阶段,在预估计结果基础上,进行内边界精确定位。第三阶段,根据虹膜内边界结果,进行外边界定位。根据通过对比试验,该方法能够减少虹膜定位时间,提高定位精确度。对于眉毛浓密,眼睑睫毛遮盖较多的虹膜图片具有很好的定位效果。虹膜内外边界定位之后,进行虹膜噪音检测,去除瞳孔、巩膜、眼睑、眉毛等噪音区域,提取纯净的虹膜图像,进行归一化等处理,进行虹膜特征提取和匹配。在虹膜定位识别算法的基础上,论文研究并开发了虹膜识别解决方案。方案包括虹膜识别核心算法、嵌入式设备支持和虹膜管理系统。系统支持Linux和ARM技术平台。对人员、虹膜等信息进行管理,实时和离线虹膜采集,和移动设备进行虹膜特征上传、下行,提供对虹膜识别的基础管理。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-15
  1.1 生物识别技术  9-11
  1.2 虹膜识别的生理基础  11-12
  1.3 虹膜识别的研究现状  12
  1.4 课题研究的目的和意义  12-13
  1.5 论文主要工作  13-15
2 相关理论技术介绍  15-29
  2.1 虹膜图像采集  15
  2.2 图像滤波  15-22
    2.2.1 图像质量评估  15-18
    2.2.2 色彩模型  18-21
    2.2.3 常见滤波算法  21-22
  2.3 边界检测算法  22-25
    2.3.1 Hough边界检测算法  22-24
    2.3.2 Canny边界检测算法  24
    2.3.3 Radon边界检测算法  24-25
  2.4 虹膜特征提取与匹配  25-29
    2.4.1 2D Gabor滤波算法  25-26
    2.4.2 Gaussian-Laplacian变换  26-27
    2.4.3 特征编码  27
    2.4.4 特征匹配  27-29
3 改进的虹膜定位算法  29-52
  3.1 图像采集和建库  29-30
    3.1.1 虹膜图像采集  29-30
    3.1.2 建立虹膜库  30
  3.2 虹膜图像质量评估  30-35
    3.2.1 亮度评估  30-31
    3.2.2 对比度评估  31-32
    3.2.3 完整性评估  32-33
    3.2.4 图像质量评估方案  33-35
  3.3 虹膜内边界预定位  35-36
    3.3.1 瞳孔区域提取  35
    3.3.2 圆心和半径预估计  35-36
  3.4 虹膜内边界准确定位  36-43
    3.4.1 图像缩放  36
    3.4.2 边界检测  36-43
    3.4.3 边界点投票  43
  3.5 虹膜外边界定位  43-45
    3.5.1 外边界预定位  43-44
    3.5.2 外边界精确定位  44-45
  3.6 噪音检测  45-48
    3.6.1 瞳孔噪音检测  45
    3.6.2 巩膜和皮肤噪音  45-46
    3.6.3 光斑检测  46
    3.6.4 睫毛检测  46-47
    3.6.5 眼睑检测  47-48
  3.7 归一化  48-52
    3.7.1 归一化算法  48-51
    3.7.2 多角度归一化  51-52
4 实验结果  52-55
  4.1 对比实验  52-53
    4.1.1 和Daugman算法对比  52
    4.1.2 和Wildes算法对比  52-53
  4.2 性能实验  53-55
    4.2.1 精确度  53-54
    4.2.2 速度  54-55
5 虹膜识别系统解决方案  55-63
  5.1 系统分析  55
  5.2 方案框架  55-63
    5.2.1 系统架构  55-56
    5.2.2 应用服务  56-59
    5.2.3 管理系统  59-62
    5.2.4 移动处理  62-63
结论  63-65
参考文献  65-67
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  67-68
致谢  68-69

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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