基于瞳孔灰度特征的快速虹膜定位-论文.pdf

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1、第37卷第3期光电工程V_0l-37．NO．32010年3月Opto—ElectronicEngineeringMarch．2010文章编号：1003—5OlX(2OlO)O3—0127—06基于瞳孔灰度特征的快速虹膜定位叶永强，沈建新，周啸(南京航空航天大学机电学院，南京210016)摘要：虹膜定位算法是虹膜识别的关键步骤之一，定位的速度和准确度是衡量虹膜定位算法优越性的标准。本文根据瞳孔区域独特的灰度特征提出了一种快速虹膜定位算法，即先粗定位瞳孔区域，再利用形态学和几何学方法精确定位瞳孔，最后利用微分积分算子在瞳孔定位后分割的区域内进行外圆定位，对中科院虹膜库Version1．

2、0中的756幅图像进行定位，准确率达到98．80％，平均定位时间为1．5S，比直接应用Hough变换定位虹膜在速度上有了很大提高。关键词：虹膜定位；分块统计；圆检测；Hough变换中图分类号：TP391．4文献标志码：Ado：10．3969~．issn．1003—501X．2010．03．024RapidIrisLocationMethodBasedonGrayscaleFeaturesofPupilAreasYEYong—qiang，SHENJian-xin，ZHOUXiao(CollegeofMechanicalandElectricalEngineering，NanjingU

3、niversityofAeronautics＆Astronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Thealgorithmofirislocationisapivotalstepinirisrecognitionandthespeedandaccuracyoflocationisthestandardtoevaluatetheefectivenessofthealgorithm．Accordingtothegrayscalecharacteristicofthepupilarea，afastirislocationalgorithmispresent

4、edbasedonimagesubblock．Firstly,findanapproximatelocationareaofthepupilroughly．Then，locateitaccuratelybyusingthemethodsofmorphologyandgeometry．Finally,locatetheoutercirclewithintegraldiferentialoperatorinthedelimitedareaafterpupillocation．Anexperimentonirislocationwith756imagesinirisimagelibrar

5、yofversion1．0ofChineseAcademyofScienceshasbeencompleted．Theresultswith98．80％accuracyand1．5saveragepositioningtimeshowsthatthealgorithmimprovesrecognitionspeednotably．Keywords：irislocation；subblockstatistics；circledetection；Houghtransform0引言作为一种生物识别方法，虹膜识别由于具有唯一性、长期稳定性、可采集性和非接触性等优点，近年来得到了大量的关注和

6、研究。其中，虹膜定位是整个虹膜识别过程中的一个关键环节，它是特征提取乃至特征编码匹配的基础。虹膜内外边缘定位的准确度将直接影响虹膜识别的结果。研究表明虹膜具有近似圆形的几何特征Il。]，因此虹膜定位问题可视为一个圆匹配问题。1993年，剑桥大学的JohnDaugman博士提出了以尺度模糊化的微分积分算法。】，其在虹膜定位算法研究中具有重要地位。此方法能够非常准确地得到虹膜内外边缘，并且不需要准确的边缘二值图像，但是对图像中的每个像素都需要做若干次积分微分及卷积计算，计算量非常大，效率很低。由于虹膜内外边界都具有近似圆的特性，1997年，美国Samof公司的RichardPWilde

7、s博士提出两步定位法_3】，其思想是先进行边缘检测得到二值图像，再应用Hough检测圆算子定位虹膜内外边界，定位效果较好，定位时间较John收稿日期：2009—11一O1；收到修改稿日期：2009—12—10基金项目：教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET2006348)；江苏省“333工程”(2007—16—59)资助项目作者简介：叶永强(1984～)，男(汉族)，四川成都人。硕士研究生，主要研究工作是数字图像处理与模式识别。E—mail：yyqyea@126．