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虹膜识别关键技术的研究

作　者: 汪良会
导　师: 刘安芝
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 电子科学与技术
关键词: 虹膜识别 虹膜定位 图像预处理 规范化 特征提取 模式匹配
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 15次
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内容摘要


随着现代信息技术的发展,传统的身份识别方法已经无法满足当今社会的信息安全需求,基于生物特征识别的智能身份鉴别方法得到极大的关注。同其它生物识别技术相比,虹膜识别具有唯一性、稳定性、非侵犯性和不可伪造性等优势。近年来,虹膜识别技术取得了很大的发展,在众多的领域拥有广泛的应用前景。虹膜识别系统主要包括虹膜图像采集、图像预处理、特征提取和模式匹配四个部分。论文重点研究了虹膜识别的关键技术:虹膜图像的边界定位、特征提取和图像匹配,主要研究成果如下:首先,针对经典虹膜定位方法的不足,提出了一种基于虹膜图像灰度特征分布的改进算法。首先根据瞳孔的灰度值自动设定阈值对虹膜图像进行二值化,再对图像垂直和水平方向的灰度均值进行平滑处理,获取极小值坐标确定瞳孔内部的基准点,最后使用检测算子获取基准点四个方位的极值点作为边界点,从而实现虹膜的边界定位。实验结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法相比,定位更准确、速度更快。其次,提出了基于虹膜局部区域提取纹理特征的特征提取方法,充分利用了虹膜纹理丰富的区域,有效避开了眼睑和睫毛等物的干扰。鉴于虹膜的纹理特征具有方向性,采用Haar小波包进行特征提取时,只保留低频和垂直低频分量的特征向量进行二值编码。实验结果表明,编码的数据量大为减少,特征提取的速度明显提升。最后,针对由眼睛旋转所引起的匹配失真,采用了解决该问题的循环移位匹配算法。该算法采用Hamming距离分类器,通过虹膜编码的循环移位搜寻最小距离值作为最终匹配依据。通过实验分析,确定了匹配算法的最佳移位位数。上述算法以CASIA V1.0虹膜数据库为实验样本,在Matlab7.1平台上进行仿真实验。实验结果表明,论文所提出的虹膜识别方法综合性能良好,效果理想。

全文目录


摘要  9-10
ABSTRACT  10-11
第一章 绪论  11-25
  1.1 生物识别技术简述  11-18
    1.1.1 生物识别技术介绍  12-13
    1.1.2 常见生物识别技术  13-17
    1.1.3 性能比较  17-18
  1.2 虹膜识别技术简介  18-21
    1.2.1 虹膜识别的原理  18-20
    1.2.2 虹膜识别系统构成  20-21
  1.3 虹膜识别的发展与应用  21-23
    1.3.1 虹膜识别的发展介绍  21-22
    1.3.2 虹膜识别的应用现状  22-23
  1.4 论文的研究背景及意义  23-24
  1.5 论文的结构安排  24-25
第二章 虹膜图像预处理  25-45
  2.1 经典的虹膜定位算法  25-27
    2.1.1 基于Daugman 活动圆检测的定位算法  26-27
    2.1.2 基于Hough 变换的定位算法  27
  2.2 基于灰度特征分布的虹膜定位方法  27-38
    2.2.1 基准点定位  28-33
    2.2.2 内边界定位  33-34
    2.2.3 外边界定位  34-35
    2.2.4 实验分析  35-38
  2.3 规范化处理  38-43
    2.3.1 虹膜区域的数学模型  38-39
    2.3.2 虹膜图像的矩形展开  39-43
  2.4 虹膜图像增强  43-44
  2.5 本章小结  44-45
第三章 虹膜特征信息的提取与编码  45-56
  3.1 常用的特征提取方法  45-49
    3.1.1 基于二维Gabor 滤波的特征提取算法  46-47
    3.1.2 利用金字塔方法提取特征  47-48
    3.1.3 基于小波过零检测的方法  48-49
  3.2 基于Haar 小波的特征提取方法  49-54
    3.2.1 特征区域的选取  50-52
    3.2.2 特征信息的提取  52-54
  3.3 虹膜特征的编码  54
  3.4 实验分析  54-55
  3.5 本章小结  55-56
第四章 虹膜匹配算法研究  56-68
  4.1 常用模式匹配方法  56-59
    4.1.1 汉明距离分类器  56-57
    4.1.2 欧氏距离分类器  57
    4.1.3 矩阵相似性分类器  57-59
  4.2 虹膜匹配算法的实现  59-65
    4.2.1 分类器的选择  59-61
    4.2.2 阈值的选取  61-62
    4.2.3 循环移位匹配  62-65
  4.3 实验结果与分析  65-67
    4.3.1 实验方法  65-67
    4.3.2 实验分析  67
  4.4 本章小结  67-68
第五章 总结与展望  68-70
  5.1 总结  68-69
  5.2 展望  69-70
致谢  70-71
参考文献  71-75
作者在学期间取得的学术成果  75

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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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