虹膜识别算法研究及实现

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1、虹膜识别算法研究及实现摘要在当今信息化时代，如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全,已成为一个急待解决的关键性问题。传统的身份认证极易伪造和丢失，难以满足急速发展的社会需求，目前最为便捷、安全的解决方案就是牛物体识别技术。它不仅简洁快速，而且安全、可靠、准确。同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合，实现自动便捷管理。虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术，与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、.血液等特征识别相比，具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点，因此虹膜识别技术己成

2、为当前身份鉴别研究的热门领域。木论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。较深入的研究了虹膜识别算法，实现了三个步骤,即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。在虹膜数字图像预处理的归一化过程中，采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式，将环型区域改变成为矩形区域。这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域，只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果，

3、并口仅出一种分析模型。更加定位搜索的效率，节约时间，简化定位的过程。釆取Hough变换算子对虹膜进行精定位。在特征提取及编码匹配过程中，本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为ID灰度信号，从而减小了运算量;然后运用IDGabor小波对构造的1D灰度信号进行分析，选取一定尺度上的小波变换结果进行量化，生成二进制的特征向量，从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配，实现了识别中的旋转不可逆性。本论文通过使用屮科院口动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)

4、的虹膜数字图像进行实验。经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。实验结果：木论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。最好的模板大小为辐射分辨率22像素，角分辨率为240像素。这些参数产生了信息量为9600比特的牛物体模板。为了修正不一致旋转，平移10个单位在CASIA-a中效果最好。FAR与FRR分别为0.004%-与0.236%,这个识别率己经足够用于实际;而传统的海明距离FAR与FRR分别为0.012%与0.475%。关键词:虹膜识别，模式识别，Hough变换，Gabor小

5、波，Hamming距离AbstractKeyword:IrisIDentify”ModeIDentifies,Houghtransformation,Gaborsmallwave,Hammingisapartfrom目录摘要1Abstract3第1章绪论5课题研究背景51.2几种典型的生物体识别技术51.3国内外研究现状分析71.4本论文完成的主耍工作9第2章虹膜识别原理102.1虹膜特征102.2虹膜识别技术流程122.3几种典型的虹膜识别方式132.3.1微积分算子法132.3.2Wilde

6、s虹膜识别法142.3.3Boles虹膜识另lj法142.3.4中科院自动化所的最小二乘拟合法142.4技术难点142.5本章小结15第3章虹膜数字图像预处理163.1虹膜边缘定位163丄1虹膜内边缘粗定位163丄2虹膜外边缘粗定位错误！未定义书签。3.2睫毛与噪音检测203.3虹膜数字图像归一化及增强233.4实现结果26-3-3.5本章小结27284.1小波函数错误！未定义书签。4.1.1小波概念错误！未定义书签。4.1.2小波的性质错误！未定义书签。4.1.3常用小波错误！未定义书签。4.

7、2基于2DGabor滤波器的编码方式错误！未定义书签。4.2.12DGabor小波特性错误！未定义书签。4.2.22DGabor小波的特征提取错误！未定义书签。4.3局部过零检测提取算法334.4IDLog-Gabor滤波器虹膜特征提取344.5本章小结36第5章模式匹配375.1模式匹配概论375.2加权欧式距离385.3改进的Hamming距离395.4实验效果43541虹膜模式唯一性435.4.2个体识别455.4.3结论515.5木章小结53第4章虹膜特征码第6章总结与展望546.1研究

8、工作与成果556.2展望55参考文献57致谢59・4・第1章绪论1丄课题研究背景进入二十一世纪以來，随着科学技术不断进步发展，电子信息日益影响这人们的日常工作生活，并起到越来越重耍的作用。网络、安全、金融、电了商务、机场、地铁等，都需要可靠而准确的身份鉴定。传统的身份鉴别方式主要基于身份表示物品和身份标示知识。身份标识物品如证件、钥匙、银行卡等。身份标识知识如使用者名、密码等。随着科技进步这些方式的缺陷越來越突出，身份识别物可能丢失，也可能被伪造，使用者名、密码可能被忘记，也可能被破解泄露。一口