虹膜图像的预处理

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该文取得的主要研究成果概括如下:1.针对传统RANSAC方法对大数据量观测集效率较低的不足之处,从随机样本集的选择方法和候选模型的确定步骤两个方面改进了该算法.使得改进后的RANSAC方法对大数据量的拟合问题更有效率.改进RANSAC方法是一种通用的数据拟合算法,有着广泛的应用前景.2.将改进的RANSAC方法应用于虹膜定位和虹膜图像眼皮检测.实验证明,只要应用先验知识,有效地选择进行拟合的数据子集,该方法能够在不影响.定位精度的前提下,大大提高虹膜定位和眼皮检测的速度.3.实现了几种目前应用比较广泛的虹膜定位算法,并比较了这些算法的定位速度和精度,以及对识别率的影响该文还比较了这几种定位算法定位精度受定位速度影响的情况,并分析了各自的适用范围.4.在参考大量的关于眼睛结构和生理运动的医学文献的基础上,提出了基于虹膜运动生理特性的非线性归一化方法,并与传统的线性和分段线性归一化方法进行了比较.实验表明,该方法比传统方法更能反映虹膜拉伸和压缩的生理特征,对提取出的虹膜特征在特征空间的聚类能力也有一定的提高.
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