小波变换在虹膜识别中的应用

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：严月浩日期：2008年5月18日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部

2、分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名：严月浩导师签名：李建平日期：2008年5月18日2摘要随着社会的发展，人类的安全意识越来越高，身份识别技术成为了前沿科学技术关注的热点。而利用人体的生理特征具有的普遍性（universality）、区分性(distinctiveness)、持久性(permanence)、可采集性(collectability)等特征来进行身份识别，已成为当前从事身份识别研究的科研机构研究的重点。本文来于“基于视觉感知与认知机理的多模式人物特征身份认证

3、新方法与技术（项目号：2007AA01Z423）”项目中的虹膜识别技术研究的成果。虹膜识别技术与其它生物识别技术相比具有识别精度高、非侵犯性、不易伪造等优势。根据虹膜几何和生理特点，本文进行了虹膜图像分割和特征提取的创新和探索性研究。虹膜图像采集后进行预处理是虹膜识别系统的基础和关键，预处理的好坏直接影响着以后的特征的提取过程和匹配过程。针对一些传统的预处理方法计算量大、内存开销大、搜索时间长等问题，本文提出了一种基于灰度曲线和改进的Hough变换的预处理方法，该方法实现简单，内存空间开销小。同时利用CASIA虹膜图像数据库，在Matlab实验平台下实现了虹膜

4、图像预处理实验，取得了良好的效果。虹膜具有丰富的纹理特征，虹膜纹理特征的表示和提取是异常复杂的，也是虹膜识别技术的关键点和难点之一。由于小波分析“自适应性”和“数学显微镜特征，是当前国际上公认的最好的时频分析工具。本文在虹膜的识别过程中采用了小波变换方法对虹膜的纹理特征提取，系统地介绍了小波变换的性质，高维小波和多分辨分析，小波变换过零点提取虹膜特征、树型小波变换虹膜特征值的提取、二维小波变换提取虹膜特征方法进行系统的介绍和实验。在模式匹配阶段，我们利用Matlab语言进行了仿真实验，提出了改进Daubechies-4小波二维小波变换提取虹膜特征方法，并进行实

5、验，取得了一些好的阶段成果。关键词：图像预处理，Hough变换，特征值的提取，小波变换3ABSTRACTABSTRACTWiththedevelopmentofthesociety,securityconsciousnessofhumanbeingsishigherandhigher,sopersonalrecognitiontechniqueshaveturnedintoahotissueoftheadvancedscienceandtechnology.Accordingtothephysiologicalcharacteristicsofthebodyw

6、hichpossessuniversality,distinctiveness,permanenceandcollectabilityandsoon,personalrecognitionhasbecomeanimportanttopicofthescientificresearchinstitutionswhichpursuebiometricrecognitionatpresent.Manyresultsofthisthesiscomefromthe863Programwhichstudiesmainlynewmethodsandtechniquesofm

7、ultimodalbiometricpersonalauthenticationbasedonvisualperceptionandcognitivemechanism(projectnumber:2007AA01Z423).Irisrecognitionhasmoreadvantagesthanotherbiometricrecognition,suchashighrecognitionaccuracy,non-invasionanddifficultforgeryetc.Accordingtogeometryandphysiologicalcharacte

8、risticsofiris,irisi