基于人体虹膜的生物特征识别技术研究

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3、一．学位投‘r¨J鲫．：磁豇；什甜椎曼州1lf提出了一种基于一维虹膜信号中局部特征斑块描述的虹膜识别算法：在该算法中，为了减少噪声以及虹膜区域由于瞳孔缩放所造成的非线性形变的影响，将展开的归一化后的虹膜图像划分为八个子带，对其各列实施行平均处理得到八组一维虹膜信号，然后利用一维Gabor滤波器的偶对称项描述一维虹膜信号中局部特征斑块，最后通过对其极性量化得到虹膜特征码并根据两组特征码之间的海明距离决定二者的匹配程度。提出了一种多特征存储，择优匹配的新匹配策略：通过在特征库中对一类虹膜存储多个虹膜特征模扳，匹

4、配时以最相近的结果为最终结果，在保持不同人的虹膜图像匹配结果分布特性基本不变的前提下，有效地减小了同一个人的虹膜图像间的不相似程度，提高了成功接收率，降低了错误拒绝率。给出了所提算法在多种虹膜图库下的试验结果：为了评测算法性能，在本论文中分别选取了CASIAvl．0、MMUv1．0、Bath等三个虹膜图像库进行相应的测试和比较，较全面地反映了本论文所提出的算法的通用性、鲁棒性和准确度。关键词：生物特征识别(Biometrics)，虹膜识别(IrisRecognition)，虹膜定位(IrisLocmion)

5、，Hough变换，Canny算子，Gabor滤波器，脉冲耦合神经网络(PCNN)，交叉皮层模型(ICM)AbstractAsthefastdevelopmentofcommunicationtechnologyandInternet，thephysicalandvirtualactivespaceextendingcontinuallyforhuman,thedemandfortheaccuracy,securityandpracticabilityinidentificationmethodsincrea

6、sesmuchthanbefore．Andthebiometricsrecognizesapersonbasedonhis／herphysiologicalorbehavioralcharacteristicsandhasmanyadvantagesovertraditionalmethodsinsecurity,credibilityandconvenience．Amongdifferenttechniquesofbiometrics，irisrecognitiongetsmoreandmoreatten

7、tioncomingfromacademe。businessandgovernmentforitshighuniqueness，reliability,beingcollectableandbeingnon-invasive．Basedonaboveconsideration,thisthesistakestheresearchforbiometricsbasedonhumanirisasatopictolayemphasesonthestudyforsomekeyproblemsinirisrecogni

8、tiontechnology．Theseproblemsincludeirislocation，irisnormalization，eyelidsandeyelashesdetection，irisfeaturesextractionandirismatching．Furthermore，somehottopicsanddevelopmentdirectionofifisrecognitionarediscussed．T11emaincontributionofthisthesisincludes：Prov

9、idedathoroughsurveyofirisrecognitionstudyhistoryandthestateoftheart：Thesurveyinthisthesisexplainedtheirisphysiologycharacteristicsindetail，analyzedandsummarizedthemaincomponentsofirisrecognitiontechnology．Fur