《虹膜识别技术》ppt课件

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1、何家峰虹膜识别技术虹膜虹膜的特征1.高独特性。几乎任何两个人(包括双胞胎)的虹膜都是不完全相同的，即使是同一个人左右眼的虹膜也存在一定的差异。2.高稳定性。虹膜本身一般不易发病，可以保持几十年不变。3.良好的防伪性能。要想精细地修改虹膜的表面结构特征，即使采用目前先进的眼科手术，也必须冒着视力损伤的危险。另外，利用虹膜本身有规律的震颤特性以及虹膜随光强度变化而缩放的特性，可以把假冒的虹膜图片区分开来。4.易接受性。可以不与人体接触，甚至能够在人们没有觉察的情况下把虹膜图像拍摄下来。虹膜识别技术的基本原

2、理图像获取虹膜定位特征提取特征数据库识别或认证结果识别认证虹膜定位1.Daugman定位方法JGDaugman.Highconfidencevisualrecognitionofpersonsbyatestofstatisticalindependence.IEEETrans.onPAMI.1993,15(11):1148～1161.缺点：最优化求解易陷于局部极值点；如果全空间搜索，时间开销很大优点：如果全空间搜索，定位准确度和稳定度很高2.Wildes定位方法（Hough变换）A、差分运算B、二值化

3、C、二维图像空间映射到三维参数空间D、最大值点对应定位参数缺点：耗时长，且容易受到虹膜上环状的“神经环”影响优点：相对而言，稳定性较高。RPWildes.Irisrecognition:anemergingbiometrictechnology.ProceedingsoftheIEEE.1997,85(9):1348～1363.3、XiaoyanYuan（袁晓艳）的方法（上海交大）A、二值化B、应用形态学方法（先腐蚀再膨胀）消除细节干扰C、圆形拟合缺点：阈值选取；耗时长优点：对瞳孔定位时，稳定性较好4

4、、叶学义的方法（二维投影和交叉）（中国科大）A、求边缘图像C、水平投影和垂直投影D、根据交叉原则去除伪边缘影响E、圆形拟合缺点：算法比较复杂5、我们的方法(1)在虹膜图像中选定若干行，各行之间互不相邻。(2)每一行可以形成一条灰度曲线（In）(3)求差分曲线(4)灰度差分累加和在灰度差曲线上，m个相邻点的累加和(差分累加和)为：‘(5)边界点的确定阈值判断法；B.最大值法。边沿的确定，可以采用阈值判断法。设定一个阈值，对于右边沿，差分累加和大于阈值，即SUM>=THRESHOLD；对于左边沿，差分累加

5、和的负值大于阈值，即－SUM>=THRESHOLD。边沿确定后，取n+m为边界点。但是，由于每个人的虹膜颜色的亮暗程度不同、虹膜边界的模糊程度不同，因此在灰度曲线上所反映的边沿高度、宽度不一。为了更准确寻找虹膜边界点，可以采用如下方法：设定一个合适的阈值及m，当检测到差分累加和大于阈值后(以右边沿为例)，再往后滑动一个点(或者几个点)，继续检测，直到小于阈值为止。设检测到的点数为q(q>=m)，则n+q/2保存作为右边界点的候选。继续重复如上步骤，找出所有候选点。在所有候选点中，SUM=Dn+Dn+1

6、+…+Dn+q最大者选为最终的边界点。(6)边界拟合的方法不共线的三点确定一个圆；B.圆形边界的最小二乘法拟合；C.其他的近似方法。优点：速度快虹膜定位存在的问题☆旋转效应对定位的影响对策☆旋转校正及其条件要求☆通过基于区域的方法或基于边缘的方法，获得虹膜与瞳孔的真实边界。其他预处理1、眼皮（1）抛物线模型（2）链码方法差分运算及二值化；链码搜索2、去除睫毛的影响－Candy算子3、去除照明奇异点（1）Gaussian模型W.K.KongandD.Zhang,“AccurateIrisSegmenta

7、tionBasedonNovelReflectionandEyelashDetectionModel,”Pro.of2001InternationalSymposiumonIntelligentMultimedia,VideoandSpeechProcessing（2）直接阈值化方法4、低通滤波Gassian滤波器；中值滤波器；5、尺度校正存在问题：瞳孔缩放引起的虹膜纹理变形一般是非线性的。可能的解决途径：建立瞳孔缩放的非线性模型；采集相同瞳孔大小的虹膜图像。6、旋转校正（1）以两眼虹膜中心的连线为基

8、线进行校正条件：多摄像机或变焦摄像机优点：基线比较稳定（2）以同一眼睛的两眼角连线为基线进行校正条件：两眼角必须出现在视场内缺点：基线不太稳定技术：求边缘、求角点（3）直接对图像、边缘图像或图像的编码进行旋转（如果直接旋转图像，运算量较大）虹膜图像匹配1、Daugman方法（1）二维Gabor滤波器（2）双无维映射极坐标系统（3）编码如果Re如果Re如果Im如果Im不同尺寸；256－Byte(4)匹配循环策略：旋转校正☆国际上影响最大、识别率很高2、Da