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1、第33卷第7期自动化学报Vol.33,No.72007年7月ACTAAUTOMATICASINICAJuly,2007一种基于分数维的虹膜识别方法王长宇1宋尚玲1摘要提出了一种基于极值加权平均分数维特征提取的虹膜识别方法.针对亚洲人虹膜纹理反差弱的特点,设计了高分辨率虹膜采集设备;利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间;定义了一种新的图像分数维
2、极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征;最后,利用相关分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别.试验表明极值加权平均分数维能很好地提取虹膜特征,系统识别率高
3、,速度快.关键词虹膜识别,分数维,极值加权平均中图分类号TP391.4AnIrisRecognitionAlgorithmBasedonFractalDimension11WANGChang-YuSONGShang-LingAbstractThispaperpresentsanirisrecognitionalgorithmbasedonfractaldimensioninfeatureextraction.ConsideringthattheirisofAsianpeoplehaslowcontrasttextur
4、e,asystemisdevisedtogethighresolutionandgoodqualityimages.First,theirisislocatedbyacircledetectoraccordingtomathematicalmorphology,andmappedtopolarcoordinatesspace.Thenanewde¯nitionoffractaldimension{extremevalueweightedmeanfractaldimensionisgiven,andwithitthef
5、eaturematrixisextracted.Atlast,acorrelationclassi¯erisusedinmatchingstage.Theexperimentalresultsshowthatextremevalueweightedmeanfractaldimensioncanextractthefeaturesthatrepresenttheiris,andtherecognitionalgorithmispreciseandrapid.KeywordsIrisrecognition,fractal
6、dimension,extremevalueweightedmean1引言近十几年来,出现了多种虹膜识别的算法:基于2DGabor变换的方法[5],基于直方图拟合和生物特征识别技术是利用人自身的生理或者行[6]Laplacian金字塔分解的方法,小波变换过零点方为特征进行身份识别的方法,在金融、公共安全、电[7][8]法,多通道Gabor滤波方法,圆对称滤波器的方子商务等领域有着重要应用.身份识别可利用的生[9][10]法,2D多分辨率小波变换方法,2DHilbert变物特征需要满足:1)普遍性,即必须每个人都具备[
7、11][12]换的方法以及基于分数维的方法.这种特征;2)唯一性,即任何两个人的特征是不一样本文给出了一种新的基于极值加权平均(Ex-的;3)可测量性,即特征可测量;4)稳定性,即特征tremevalueweightedmean,EVWM)分数维的虹在一段时间内不会改变.目前,用于身份识别的特征膜识别系统.该系统设计了一种虹膜采集设备,给主要有:指纹、掌纹、虹膜、手形、视网膜、人脸、静出了基于形态学处理和抛物线模板的虹膜定位算法,脉图、步态、签名、声纹、耳朵等.其中,虹膜位于眼定义了一种新的图像分数维—极值加权平均的
8、分数睛的巩膜和瞳孔之间,由许多腺窝、皱褶、色素斑等维,并用于提取虹膜图像的分数维特征,最后利用相构成,包含了极为丰富的信息.对于每个人来说,虹关分类器进行识别.在第2»4节将分别介绍虹膜采膜的结构各不相同并终生不变,即便是同一个人的集设备、虹膜定位与纹理映射、基于极值加权平均左、右眼的虹膜也有十分明显的区别[1;2].虽然虹膜分数维和虹膜特征提取与匹配.试验结果和结论在的结构是由遗传基因决定的,但是后天的随机因素第5节和第6节给出.决定着虹膜独特的细微结构[3;4].理论上,自然界不可能出现完全相同的两个虹膜.正因为
9、虹膜具有高2虹膜采集设备度的唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点,虹膜识别被认为是最有前途的身份识别技术之一.虹膜图像采集是虹膜识别系统的重点和难点.收稿日期2005-9-27收修改稿日期2006-5-16西方人的虹膜具有丰富的色彩和清晰的纹理,直接ReceivedSeptember27,2005;inrevisedformMay16,20
