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时间:2019-05-15
《基于二维Log+Gabor小波和PNN的虹膜识别算法研究及实现》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、东北大学硕士学位论文摘要基于二维LogGabor小波和PNN的虹膜识别算法研究及实现.摘要、、。随着信息技术在社会中渗透的不断加深,信息安全已成为当今社会重要的研究课题卜之一,基于人体生物特征的身份鉴定技术越来显示其重要价值。虹膜由于具有唯一性、7‘I稳定性、识别率高、非侵犯性等优点,因此虹膜识别技术已成为目前热门的身份鉴定研究领域。本文在查阅相关文献基础上,介绍了虹膜识别技术的发展现状和应用前景,深入研究了经典虹膜识别算法的优缺点,选择小波变换、二维Gabor小波和概率神经元网络等方法实现了虹膜的定位、归一化、特征提取和匹配。本文主要完成了以下工作:(1)完成了虹膜图像的预处理,利用小波
2、变换和虹膜灰度特征相结合的方法实现了内圆定位;在外边界定位上,用圆环的面积积分代替虹膜环量积分实现了虹膜的外圆定位;虹膜图像的归一化实现了虹膜由圆环到矩形的拉伸变换,使虹膜特征具有尺度和平移不变性;用局部直方图实现了虹膜图像的增强。(2)完成了虹膜图像的特征提取,深入分析了二维LogGabor小波,通过实验确定了该小波的带宽参数,实现了用二维LogGabor小波提取纹理特征。(3)完成了虹膜图像的模式匹配,实现了基于虹膜纹理局部相位信息的编码和Hamming距离的模式匹配;研究并设计了概率神经网络(PNN),实现了基于虹膜纹理的统计信息和概率神经网络的模式匹配。最后,给出了本文的实验结果,
3、实验表明,本文的方法具有良好的性能,能够有效地进行虹膜识别。关键词:虹膜识别;特征提取;二维LogGabor小波;Hamming距离;概率神经网络一Ⅱ一,▲,{_I东北大学硕士学位论文AbstractResearchandImplementationonIrisRecognitionAlgorithmBasedon2DLogGaborWaveletandPPNAbstractWithinformationtechnologyincreasingpenetrationinsociety,theresearchoninformationonsecurityhasbecomeoneofimpor
4、tanttopics.Theidentityrecognitionbasedonthebiologycharacteristicsofhumanbodybecomesmoreimportant.Becauseofiris’Sunique,stability,highrecognitionrateandtheadvantagesofnon—invasive,irisrecognitiontechnologyhasbecomepopularonthefieldoftheidentity.Inthispaper,thedevelopingsituationandapplyingprospecta
5、reintroducedbasedonlotsofreferences.Theadvantageanddisadvantageofirisrecognitionalgorithmsaredeeplyinvestigated.Wavelettransform,two·dimensionalLogGaborwaveletandprobabilityneuralnetworksaleappliedtorealizetheiris’Sdetection,normalized,featureextractionandmatching.Thispaperworkincludes:(1)Realizet
6、hepretreatmentoftheirisimage.Thispaperproposesanewmethodthatusingwavelettransformandgreyscaleinformationtofindoutthecenterandradiusoftheinnercircle.TheouterboundaryofIrisisdetectedbythemeansofareaintegralinsteadofloopintegral.Thenormalizationoftheirisimagerealizestheirisimagestretchfromcircletorec
7、tangle,whichkeeptheinvalianceofscaleandshift.Theirisimageenhancementisrealizedbythelocalhistogram.(2)Realizethefeatureextractionoftheirisimage.Thetwo-dimensionalLogGaborwaveletisdeeplyanalyzed.Thewaveletbandwidth
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