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虹膜识别中预处理及识别方法的研究

作　者: 宋琦
导　师: 李培华
学　校: 黑龙江大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 虹膜识别 非参量概率密度函数 随机采样一致性算法 眼睫毛检测 SIFT
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


人类的虹膜具有唯一性、稳定性、不可改变性和高度的抗欺骗性,因此基于虹膜的生物识别技术广泛应用于安全控制和电子商务等许多领域。随着虹膜识别技术的日益进步,人们对识别精度的要求也越来越高。影响虹膜识别精度的主要因素包括噪声对虹膜区域的遮挡以及特征提取算法。眼睑噪声和眼睫毛噪声会导致错误的虹膜编码,进而严重影响识别的准确性。本文提出了使用抛物线模型的非参量概率密度函数来检测眼睑,该算法不需要进行边缘检测,并且在计算模型的概率密度时不仅考虑了落入模型上的点,同时还考虑了模型周围的点。此外,本文使用断点连接和区域生长相结合的方法进行眼睫毛的检测,该算法考虑了眼睫毛的连接特性、边缘特性和方向特性,同时避免了阈值选择不当引起的负面影响。传统的基于霍夫变换的人眼初定位方法执行效率很慢,本文提出了基于随机采样一致性的椭圆拟合算法进行人眼初定位,加快了算法的执行效率。针对传统虹膜识别算法易受图像尺度、旋转和仿射变换影响的问题,本文使用基于SIFT的特征匹配算法提取虹膜纹理特征,并在噪声严重的数据库上得到了很好的识别结果。

全文目录


中文摘要  2-3
Abstract  3-7
第1章 绪论  7-16
  1.1 引言  7-10
    1.1.1 虹膜的生理结构  7-8
    1.1.2 虹膜识别技术的优越性  8-9
    1.1.3 虹膜识别技术的一些应用  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-15
  1.3 本文研究的内容  15-16
第2章 非参量概率密度函数及眼睑检测  16-28
  2.1 现有的眼睑检测算法  16-18
    2.1.1 边缘检测与霍夫变换相结合的眼睑检测算法  16-17
    2.1.2 微积分算子与一维信号量相结合的眼睑检测算法  17-18
  2.2 非参量概率密度函数眼睑检测算法  18-24
    2.2.1 非参量概率密度函数  18-19
    2.2.2 抛物线的非参量概率密度函数模型  19-22
    2.2.3 检测算法  22-24
  2.3 实验  24-26
    2.3.1 数据库及真值标定  25
    2.3.2 结果比较  25-26
  2.4 本章小结  26-28
第3章 随机采样一致性算法及虹膜初定位  28-41
  3.1 传统的椭圆拟合算法  28-30
    3.1.1 基于霍夫变换的椭圆拟合算法  28-29
    3.1.2 基于最小二乘的椭圆拟合算法  29-30
  3.2 随机采样一致性算法及虹膜初定位实现  30-35
    3.2.1 算法描述  31
    3.2.2 参数设定  31-33
    3.2.3 虹膜初定位  33-35
  3.3 实验  35-40
    3.3.1 评估方法  35-38
    3.3.2 比较结果及分析  38-40
  3.4 本章小结  40-41
第4章 眼睫毛检测算法  41-53
  4.1 传统的眼睫毛检测算法  41-42
    4.1.1 基于Gabor滤波与核函数的眼睫毛检测算法  41-42
    4.1.2 基于直方图的眼睫毛检测算法  42
  4.2 区域生长与断点连接相结合的眼睫毛检测算法  42-47
    4.2.1 眼睫毛检测候选区域的确定  43-44
    4.2.2 确定种子集合  44-45
    4.2.3 断点连接和区域生长  45-47
  4.3 实验  47-52
    4.3.1 基于虹膜识别的评估  49-50
    4.3.2 基于手工标定真值的评估  50-52
  4.4 本章小结  52-53
第5章 SIFT特征匹配算法及虹膜识别  53-67
  5.1 SIFT特征匹配概述  53-55
  5.2 SIFT特征匹配算法  55-61
    5.2.1 尺度空间极值检测及特征点确定  55-59
    5.2.2 SIFT特征向量生成及匹配  59-61
  5.3 SIFT特征匹配技术在虹膜识别中的应用  61-66
    5.3.1 特征点检测  61-64
    5.3.2 提取特征描述符  64-65
    5.3.3 特征匹配  65-66
  5.4 本章小结  66-67
结论  67-68
参考文献  68-75
致谢  75-76
攻读学位期间发表的学术论文  76-77

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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
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