虹膜识别算法的改进与实现

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本文对虹膜识别的关键技术进行了研究,增加了虹膜图像质量评价环节,提出了一种快速有效的基于图像块的虹膜边界定位算法;采用一种基于多线段提取的方法对虹膜进行归一化处理;通过Log-Gabor滤波器对虹膜进行滤波和特征提取;在模式匹配方面,采用改进的Hamming距离计算结合循环移位的方法进行匹配;最后在虹膜数据库中进行了仿真实验。对实验结果的分析表明所做的改进较之常规的算法具有显著的优点:一是虹膜定位时间更短;二是提取的虹膜特征更完整;三是匹配结果更准确。本文工作主要从以下几方面来展开:(1)研究了虹膜图像质量评价环节。在进行特征提取前,通过对虹膜图像的清晰度因子以及干扰影响因子进行计算,得到综合质量评价因子滤除质量较差的虹膜图像;在防伪性检验方面,通过对虹膜进行活体检测、傅里叶变换等滤除伪虹膜。(2)改进了虹膜定位算法。该算法首先通过虹膜图像的灰度直方图选取合适的阈值分离出瞳孔,然后采用几何灰度投影的方法粗定位瞳孔的中心。定位内边界时,在瞳孔粗定位的基础上,利用先验知识确定定位内边界的图像,即滤除远离内边界的点,只保留内边界区域,然后再采用Hough变换在内边界图像块范围内搜索边界参数,精确定位虹膜内边界。同理,在定位外边界时,利用先验知识滤除大于外半径和小于内半径范围内的点,获得较小的待处理图像块,然后采用Hough变换精确定位虹膜外边界。采用粗定位与精定位相结合的方法,通过滤除与边界定位无关的点,可以使得参数搜索范围变小,有利于改善虹膜的定位精度和定位速度。(3)改善了虹膜归一化处理。考虑到Daugman的橡皮纸模型具有一定的局限性,本文提出一种基于多线段提取的方法对虹膜进行归一化处理,其原理主要是把圆环状的虹膜区域平均分成n个部分,利用多条线段来描述两个非同心圆之间的区域。(4)优化了虹膜特征提取。采用基于Log-Gabor滤波器的虹膜特征提取算法提取虹膜的纹理特征,该方法不仅具有Gabor滤波的优点,还可以构造任意带宽的滤波器,并且不会产生直流分量。这样就可以较完整地提取虹膜的特征值。(5)完善了模式匹配。本文通过改进的Hamming距离计算和循环移位编码方法对虹膜进行匹配。利用睫毛、眼皮等干扰点构建一个干扰模板Q对Hamming距离加以改进;通过循环移位比较,寻找相似度最大的位置作为虹膜图像匹配时对应的Hamming距离。
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