基于gabor波器的虹膜噪音检测方法

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1、第３９卷第２期光子学报Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．２２０１０年２月ＡＣＴＡＰＨＯＴＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＦｅｂｒｕａｒｙ２０１０文章编号：１００４４２１３（２０１０）０２０３６９６基于２ＤＧａｂｏｒ滤波器的虹膜噪音检测方法苑玮琦，冯琪，白晓光（沈阳工业大学视觉检测技术研究所，沈阳１１０１７８）摘要：在虹膜检测方法中易受到部分眼睑和睫毛的遮挡，从而降低虹膜识别的准确性，针对该问题，提出了一种基于２ＤＧａｂｏｒ滤波器的虹膜噪音检测方法．该方法首先利用２ＤＧａｂｏｒ检测归一化后虹膜图像中的眼睑和睫毛等噪

2、音，然后记录噪音干扰区域，最后在匹配时去除虹膜代码中的干扰位来尽量避免噪音对于虹膜识别的影响．在ＣＡＳＩＡ（３．０）图库上进行实验的结果表明，采用噪音检测操作时正确识别率为９９．０２％，不采用噪音检测时正确识别率仅为９８．４６％．关键词：虹膜识别；噪音检测；２ＤＧａｂｏｒ滤波器；匹配中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标识码：Ａ犱狅犻：１０．３７８８／ｇｚｘｂ２０１０３９０２．０３６９０引言Ｇａｂｏｒ滤波器是短时傅里叶变换，它具有与人类简单视觉细胞相似的视觉特性．即２ＤＧａｂｏｒ滤波器虹膜是黑色瞳孔和

3、白色巩膜之间的环状部分，能够最大限度的提供图像局部的方向和频率信息，［１３］这部分的特征一旦形成便终生不会改变，因此虹同时也能够提取位置信息，并同时达到空间域和频膜识别以其唯一性和稳定性等优点成为目前错误率率域的联合最优分辨率［１３１４］．本文在详细分析了［４５］最低的生物特征身份鉴别技术．但在人眼自然睁２ＤＧａｂｏｒ滤波器的方向选择性后，提出一种基于开的状态下，虹膜容易受到眼睑和睫毛的遮挡，这些２ＤＧａｂｏｒ滤波器的睫毛眼睑检测算法，该算法的最噪音会对特征提取造成干扰，影响虹膜特征的可靠大

4、特点是使用２ＤＧａｂｏｒ滤波器对归一化后的虹膜性，使得识别效果有所下降，所以对眼睑和睫毛的检图像进行滤波，便可同时检测出睫毛和眼睑，为特征测和去除是十分必要的．提取和匹配提供不受干扰的区域．在虹膜匹配时，通目前对这两种噪音检测算法都是分别进行过将虹膜代码中的干扰位去除来尽量避免噪音对于［６１２］的，对于眼睑的检测方法主要有：Ｄａｕｇｍａｎ的基虹膜识别的影响．［１］于抛物线模型的积分差分法；Ｗｉｌｄｅｓ的边缘检测与Ｈｏｕｇｈ变换相结合的方法［３］；田启川等采用分段１虹膜定位及归一化［６］直线近似眼睑

5、边界．现有的眼睑拟合方法大都需由于设备采集到的图像为人眼图像，如图１要大量迭代搜索，并且对于不符合模型的眼睑检测（ａ），图像中除包含虹膜环状区域外，还包括如眼睑、误差较大．对于睫毛的检测算法主要有：Ｋｏｎｇ等提睫毛、巩膜等噪音信息；而且每次采集时虹膜在图像出的一维Ｇａｂｏｒ和灰度标准差的分步检测睫毛方中的位置、大小以及虹膜的面积均不一样．因此为得［７］［８］法；Ｙｕａｎ等提出的滞后阈值睫毛检测方法；到优良的虹膜识别效果，必须对原始图像进行虹膜［９］Ｈｕａｎｇ等提出的基于相位一致性的检测方法．这定位和归

6、一化，以提取虹膜区域图像．些方法的缺点是需要根据所用图库预先设定较多的虹膜定位是指确定出虹膜的内外边界，即虹膜参量值，且检测过程较复杂．此外，目前对于眼睑和与瞳孔之间的边界和虹膜与巩膜之间的边界．本文睫毛检测算法多数都是根据其边缘和灰度信息直接采用文献［８］的方法确定虹膜边界，图１（ｂ）给出了在人眼图像上进行检测的．用该方法的示意图．图１（ｃ）为最终定位效果图．归本课题组通过大量观察发现，眼睑、睫毛与虹膜一化的目的是将虹膜区域从人眼图像中分离出来，的纹理相比，具有更强的连续性和方向性．而由并将其大小调

7、整到统一的尺寸．本文使用的归一化Ｄａｕｇｍａｎ提出的２ＤＧａｂｏｒ滤波器理论［１］指出２Ｄ方法［８］是以虹膜内圆圆心犘为中心，利用由直角犘坐标系到极坐标系的坐标变换，将环形虹膜归一化国家自然科学基金（６０６７２０７８、６０４７２０８８）资助成如图１（ｄ）的分辨率为５１２×６４的矩形虹膜图像．Ｔｅｌ：０２４２５４９７６５８Ｅｍａｉｌ：ｃｉｃｉ＿０１２３４５６７８９＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ收稿日期：２００８０７１６修回日期：２００８０９０１３７０光子学报３９卷毛与虹膜的纹理相比，具有更强的连续性和方

8、向性，而２ＤＧａｂｏｒ滤波器的具有很强方向选择性，因此本文在详细分析了２ＤＧａｂｏｒ滤波器的方向选择性后，提出一种在归一化后的图像上基于２ＤＧａｂｏｒ滤波器的眼睑、睫毛噪音检测算法．２．１２犇犌犪犫狅狉滤波器的方向选择性［１］直角坐标系下２ＤＧａｂｏｒ变换函数如式（１）（狓－狓）２（狔－狔）２００Ｇａｂｏｒ（狓，狔）＝ｅｘｐ｛－［２＋２］｝·αβｅｘｐ｛２πｉ［狌０（狓－狓０）＋ν０（狔－狔０）］｝（１）式中（狓，狔）表示滤波器中心的位置，（α