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虹膜识别技术的研究

作　者: 党宁娜
导　师: 赵荣椿
学　校: 西北工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 虹膜识别 快速定位 Log-Gabor滤波器 索引虹膜码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 239次
引　用: 2次
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内容摘要


随着信息技术的发展和日益增长的对安全的需要,基于虹膜识别的智能个人身份识别作为一种高度可靠的非侵犯性生物特征识别方式越来越受到人们的重视。 虹膜识别系统一般可由虹膜定位、图像预处理、虹膜特征提取和分类识别几个部分组成。本文在总结目前虹膜识别技术研究进展的基础上,结合图像处理、信号处理技术和模式识别技术就虹膜识别中的图像分割、特征提取和分类决策等问题展开探讨,提出自己的一些改进方法和实验结果,对虹膜识别技术的实用化有一些借鉴作用。 在虹膜图像的分割阶段,提出一种快速定位算法:定位前预处理增强虹膜边缘对比度同时压制虹膜纹理的影响,定位过程中采用简单的阈值化和改进的Hough变换。改进后的虹膜定位算法比Daugman的虹膜定位算法的定位速度提高了近60倍。而且在定位结果的基础上提出了一种基于上下眼睑与瞳孔张角的虹膜质量衡量标准。 在特征提取过程中,基于信号处理的空间-频域技术,针对Gabor滤波器的不足,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息,进行相位量化并且采用格雷码构造虹膜特征码。最后,在大量实验结果的基础上,讨论了多个参数对虹膜特征码的类别可分离性的影响,并且选取能达到最大的类别可分离性的一组参数来指导虹膜特征的提取。 在分类决策阶段,选取具有最小错误率的分类阈值和最近邻规则形成组合的分类决策规则。针对大数据量的虹膜库,提出了索引虹膜码的概念,加快了待识别虹膜的识别速度。整个虹膜识别系统在中科院虹膜数据库上,取得了99.931%识别率。最后,对于大数据量的虹膜识别应用系统,设计了一个管理和维护虹膜数据的数据库系统。

全文目录


第一章、绪论  7-15
  1.1 虹膜识别技术介绍  7-8
  1.2 虹膜识别的流程  8-9
  1.3 虹膜识别的研究现状  9-12
    1.3.1 虹膜识别技术算法上的研究现状  9-12
    1.3.2 虹膜识别技术应用上的现状  12
  1.4 虹膜识别技术中存在的问题  12
  1.5 本文的研究内容及创新点  12-14
  1.6 本文组织结构  14
  1.7 本章小结  14-15
第二章、虹膜的快速定位  15-31
  2.1 虹膜的生理结构  15-16
  2.2 虹膜图像的特点  16-17
  2.3 虹膜图像定位前的预处理  17-18
    2.3.1 虹膜图像的重采样  17-18
    2.3.2 直方图均衡  18
  2.4 虹膜图像的分割  18-28
    2.4.1 虹膜图像现有分割算法的分析  19-24
    2.4.2 改进的快速虹膜定位算法  24-27
    2.4.3 虹膜图像的质量评估  27-28
  2.5 实验结果及分析  28-30
  2.6 本章小结  30-31
第三章 虹膜图像的归一化及增强  31-38
  3.1 虹膜的归一化  31-34
    3.1.1 Daugman的归一化模型  31-32
    3.1.2 实验中使用的虹膜归一化算法  32-34
  3.2 图像增强  34-36
    3.2.1 不均匀光照的消除  34-35
    3.2.2 虹膜图像的增强  35-36
  3.3 虹膜有效区域的掩模  36-37
  3.4 本章小结  37-38
第四章、虹膜图像的特征提取  38-57
  4.1 虹膜纹理的特征提取  38-39
  4.2 空间-频域技术  39-46
    4.2.1 时频信号分析  39-40
    4.2.2 不相容原理  40-41
    4.2.3 Gabor滤波器  41-46
  4.3 虹膜特征提取算法  46-53
    4.3.1 基于多通道Gabor滤波器的虹膜特征提取算法  46-48
    4.3.2 基于圆形对称滤波器的虹膜特征提取  48-51
    4.3.3 算法比较  51
    4.3.4 基于Log-Gabor滤波器的虹膜特征提取  51-53
  4.4 算法实现  53-54
  4.5 实验结果及其分析  54-56
  4.6 本章小结  56-57
第五章 分类决策  57-66
  5.1 虹膜识别中的分类问题  57
  5.2 现有虹膜分类器算法  57-60
    5.2.1 基于海明距离的分类决策  58-60
    5.2.2 方差倒数加权欧氏距离分类器  60
  5.3 改进的分类决策算法  60-62
  5.4 算法实现  62-63
  5.5 实验结果及分析  63-65
    5.5.1 系统最高识别率  63-64
    5.5.2 可分离度与识别率的关系  64-65
  5.6 本章小结  65-66
第六章 总结与展望  66-68
  6.1 总结  66
  6.2 展望  66-68
参考文献  68-71
攻读硕士期间论文发表情况  71-72
致谢  72-73
西北工业大学 学位论文知识产权声明书  73
西北工业大学 学位论文原创性声明  73

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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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