不完美虹膜的定位分割、特征提取与分类识别

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1、西北工业大学博士学位论文摘要摘要在维护国家安全、社会安全、金融安全、航空安全等众多方面，都需要更加方便、可靠、准确的身份鉴别方法，而生物识别的发展提供了一个比较理想的解决手段。虹膜识别是生物识别的一个重要方面，并已有了成功的应用，但目前的虹膜识别系统大多对鉴别对象和图像采集设备之间有比较严格的合作要求。在实际中由于图像采集设备和人之间存在一些不确定、不稳定的因素，完美的虹膜图像采集较为困难，这给后来的虹膜分割和特征描述带来了许多不利的影响。目前国内外针对不完美虹膜的定位分割、特征提取与分类识别的研究较少，本文对此进行了比较系统的研究，主要贡献如下：(1)针对目前Hough变

2、换方法和微积分方法对虹膜边界定位速度慢，且易受光照、光源像点，眼皮等因素影响的问题，提出了一种基于瞳孔中心位置估计的快速定位算法，然后采用分段直线逼近眼皮轮廓进行上下眼皮定位和自适应阈值算法检测睫毛和光源像点，可将虹膜区域有效分割出来。仿真结果表明，作者提出的算法定位速度快，成功率高，对虹膜区域分割精度高。(2)通常采集到的虹膜图像，其大小及分辨率不尽相同，这给特征提取带来困难，而且环状区域不好进行处理。本文提出了一种虹膜区域的极坐标表示方法，将环状虹膜区域转换为易于处理的矩形区域，并利用低分辨特征一致原理确定虹膜规范化区域大小。虹膜的分类结果说明确定的规范化区域有足够的信

3、息表示不同的虹膜。(3)提出了一种简便的空域过零检测的虹膜特征提取算法。对于不利于模式匹配的细节和高频噪声，首先采用高斯滤波器进行滤波处理，然后采用局部过零检测方法提取纹理变化特征，并对过零检测结果进行符号编码。该算法有效解T西北置业大学博士学位论文摘要决了蜒貘特援提取易受光照、髑部于扰和虹膜旋转影响的闽题，慰虹膜的分类实验表明基于局部过零的特征提取算法慰有效的。．(4)蕺膜图像审鲢膜有效医凌太，j、帮旋转辩蛏袋分类蕊影晌穰大，本文瘸用氪爨的相似廑计算方法，提出了一种用于计算矩阵和图像相似度豹方法，实现了不宪美虹膜的相似度计算和对虹膜旋转的配准。对于虹膜的分类识别，根据统诗

4、理论黟}究了分类阖壤懿确定方法。实验结果袋臻，这释穰酝凌诗葬方法能够骞效解决虹膜旋转的配准问题，消除睫憨、眼皮、光源像点等对虹膜分类和识别的影响，保证．了槽似度计算的有效性，撼离了虹膜的分类识别精度，取得了很好的分类效采。(5)对虹膜识别中一些煎要的参数，如移位数、黼斯滤波嚣大小和过零算子参数等进行了测试分析和参数优纯。采用多个虹膜数据库，对不完美簸膜的谈裂缝越进彳亍7褥究，安验结果袋明虹膜有效比辩区域减小将会搜模式的分类变得困难，要进行正确分类识别，虹膜有效比对区域不应该小于整个虹膜区域的l，6。关键词；不完美虹膜，生物特征认证和识别，定位，分割，特征提取。过零检测，分类

5、，褶豫寝ⅡABSTRACTFornationalsecurity,socialsecurity,financesafetyandflightsafety,amoreconvenientandreliableverificationandidentificationmethodisrequired．Developmentandprogressofbiometricstechnologycanprovideallidealsolution·Irisrecognitionisallaspectofbiometricsandhasbeensuccessfullyappliedtop

6、ersonverificmionandidentificationinsomefields．Atpresent，theirisrecognitionsystem∞quiresuser，scooperationwithirisimageacquisitionset．However’preciseimageacquisitionisnotalwayspossibleandthiswillbringthedifficultiestothesubsequentprocessing．Inthisdissertation，thisproblemisstudiedindetails·Th

7、emaincontributionsarcasf01．10ws：(1)Duetounidealreal·timecharacterofirisboundarylocalizationusingHoughtransformandintegral．differentialmethod，thefastboundarylocalizationalgorithmsfileproposedbasedonpupilpositionestimation．Inordertoaccuratelysegmenttheiris，wepre