虹膜识别中噪声的检测与处理方法

眼睑、睫毛会严重干扰虹膜定位的准确性,同时也会大大降低虹膜识别的性能,是虹膜定位和识别的主要干扰噪声。为了减少这些噪声对虹膜识别的影响,提高虹膜的识别率,本文采用一种计算与水平方向成不同夹角的弧线上的梯度积分的方法来定位上眼睑,采用径向对称检测下眼睑;采用灰度阈值法检测成块的睫毛,采用改进的二维Log-Gabor小波的实部滤波器来检测稀疏的睫毛。实验表明该算法能够有效去除眼睑和睫毛造成的干扰,提高了虹膜识别性能。     

一种新型的虹膜定位方法

简洁有效的虹膜定位对于虹膜识别技术的实用化是至关重要的.本文采用二值化方法结合点hough变换定位虹膜内边缘、微积分边缘检测器定位虹膜外边缘.根据眼睑近似直线且附近噪声多、纹理较少等特性,提出一种新的直线拟合方法,由于外圆定位时易受眼睑、睫毛及眼睑阴影等噪声的干扰,所以在定位外圆前将眼睑分离.与传统的虹膜定位方法相比,此算法减轻了眼睑等噪声的干扰、鲁棒性好,提高了定位精度.     

一种高效的睫毛及眼睑检测方法

通过分析归一化虹膜图像中包含睫毛及眼睑的灰度特征,文中提出一种新的虹膜睫毛及眼睑检测方法,能够同时快速检测睫毛和眼睑,算法模型简单,复杂度低.首先对归一化虹膜图像进行中值滤波,然后用滤波后的图像与原图像做差,最后将做差的图像细化并去除伪目标点.通过对不同图库和一些特殊情况下采集到虹膜图像进行检测,证明该方法能够在很好检测睫毛及眼睑的同时,具有检测速度快,检测精度高的优点,克服了传统方法针对睫毛及眼睑建立不同的数学模型而导致复杂度增加,检测速度慢的缺点.     

改进的虹膜图像分割算法研究

为进一步改善既有虹膜图像分割的基本属性,文章设计了一种改进的虹膜图像分割算法.本算法应用边缘检测联合Hough转换的形式实现对虹膜内外边缘的精准定位,应用最小二乘法联合边缘检测的方式检测上下眼睑,基于阈值法检测睫毛.经实验分析,统计发现本算法能显著缩短定位时间,定位精准率高达98.83％,凸显了自身的实用价值.     

基于多子区域联合的高适应性虹膜识别算法

 由于在采集虹膜图像前,无法预知眼睑、睫毛等噪声对虹膜纹理的干扰程度和不受干扰的可用虹膜区域的位置和大小,这可能会使提取到的特征模板中包含了由噪声引起的不可靠和不稳定特征,使识别的错误率增加.本文提出了多子区域联合的识别方法,将相对不易受干扰的图像区域划分为4个子区域,分别计算两幅图像对应子区域的相似度,动态选择最相似的子区域,将其特征作为判定依据进行分类.克服了之前算法只选择一个固定位置的区域用于特征提取的局限性.采用CASIA虹膜图库进行测试,结果表明:本方法能提高识别准确率、增强算法对采集图像质量要求的适应性,改善了虹膜识别系统的性能.     

一种新的虹膜图像预处理方法

为了实现具有高准确性的非侵犯性虹膜识别,讨论了人眼图像中存在的由于虹膜识别的非侵犯性所造成的一些问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.该方法包括内边界定位、眼睑检测、眼毛检测、外边界定位、虹膜归一化等操作.经该方法预处理得到的虹膜图像不包含眼睑和眼毛等干扰,使虹膜特征提取和匹配等过程不会受到各种干扰的影响,从而保证虹膜识别方法的健壮性.在多种图像库中的人眼图像上进行实验的结果证明,该方法能够有效地解决人眼图像中存存的问题,具有理想的准确性和较快的执行速度.     

基于统计特征的非理想虹膜图像分割方法

由于退化条 件的存在,非理想虹膜识别的关键在于正确 分割虹膜区域,这一区域包含能 够用于个体识别的纹理。本文提出了一种基于统计特性的非理想虹膜图像分割方法,包括内 边界定位、外边界定位和眼睑检 测3个阶段。在内边界定位阶段,通过高斯混合(GMM)模型及多弦长均衡策略,实现对瞳 孔及虹膜中心的精确定位;在外边界定 位阶段,利用简化的基于区域信息的曲线演化方法,将其与序统计滤波(OSF)结合,以确保 曲线收敛至虹膜外边界;在 眼睑检测阶段,利用二次曲线对眼睑进行建模。对多个数据库进行实验的结果表明,本 文 方法能够有效克服反光、睫毛和 眼睑遮挡、外边界模糊等不利因素的影响,精确实现了非理想虹膜图像的分割。     

基于几何特征与灰度信息的虹膜定位算法

利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性.     

一种基于圆周差分法的新颖虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中非常重要的一个环节.Daugman提出的圆周差分定位法鲁棒性和精确性较好,但当在整幅图像中搜索虹膜时,将非常的耗时,同时也会因为受到睫毛等的干扰而降低定位的精确性.本文在圆周差分方法的基础上,利用行、列的灰度信息和直方图来实现瞳孔的粗定位,然后采用一种新颖的快速迭代搜索方法来实现瞳孔和虹膜的精定位.采用此种粗定位与精定位相结合的方法极大的缩短了虹膜定位的时间,提高了定位的准确性.通过对大量虹膜图像的定位实验表明,新方法取得了非常好的结果.     

基于局部方向特征的虹膜识别算法

特征提取和匹配是虹膜识别中的关键部分.本文描述了一种新颖的虹膜特征提取和匹配方法,利用多方向的二维奇对称Gabor小波来提取虹膜纹理的局部方向特征.特征匹配采用类似欧氏距离的方法来进行.同时对每一幅虹膜图像,采用它的眼睑和睫毛以及反光的分布做为匹配模板,能够最大程度的减少它们的干扰.实验结果表明,本算法具有非常好的识别性能.     

Special issue on microscopic image processing

The applications of biometric technology for automated personal identification become ubiquitous. Iris recognition is well known for high accuracy and reliability among the biometric traits. This paper presents an efficient noise-removing approach for non-cooperative iris recognition systems. Proposed method removed the noise factors including eyelids, eyelashes, reflections, out of framework, pupil and sclera. The novelty is to detect eyelashes and reflections through finding appropriate thresholds using a procedure called statistical decision making. The eyelids are detected using parabolic Hough transform in normalized iris image to increase computational speed. In addition, a coarse-to-fine strategy for accurate and fast iris localization is proposed. The Gabor-wavelet and a novel encoding strategy proposed in our previous work are also used here to generate the iris codes. We elaborate the principle of mask code generation to assign noisy bits in an iris code to exclude them in matching step. Experimental results on CASIA-IrisV3-Interval database show superiority of the proposed scheme among other state-of-the-art methods available in the literature.     

虹膜图像的质量评价研究

对虹膜识别系统来说,所采集虹膜图像的质量好坏直接影响识别是否成功。本文针对散焦模糊和眼睑睫毛遮挡问题提出了一种新的虹膜图像质量评价方法:判断图像是否散焦模糊采用了LoG算子提取瞳孔两侧局部虹膜的高频能量,判断虹膜是否有眼睑严重遮挡采用了计算瞳孔上方指定矩形区域的灰度均值,同时计算该区域的水平梯度来衡量虹膜受睫毛遮挡的程度。仿真实验表明,算法的平均处理速度0.020 9s/帧,满足实时虹膜识别系统的需求,是一种快速有效的虹膜图像质量评价算法。     

Iris image segmentation based on phase congruency

Iris i mage recognition is a biometric feature recogni-tiontechnology developedin 1990s .Compared with oth-er biometric feature recognition,iris recognition hasmany advantages suchas uniqueness ,highstability,non-invasive,high peculiarity,anti-false and l…     

一种新颖的自适应虹膜识别方法

提出了一种新颖的自适应虹膜识别方法.首先,进行虹膜定位和上下眼睑拟合,然后对虹膜图像进行归一化操作,得到512列×64行的矩形虹膜图像,自适应地确定有效虹膜区域;其次,在虹膜有效区域内,利用纹理的方向信息、长度信息、宽度信息、邻域的灰度信息找出所有的虹膜特征点;再次,对特征点进行方向编码,用虹膜代码表示虹膜模式;最后,采用自适应的模式匹配方法对不同的虹膜模式进行分类,给出识别结果.实验证明,该方法可以达到99.472%的识别率,能够满足虹膜识别要求.     

Improving iris recognition accuracy via cascaded classifiers

As a reliable approach to human identification, iris recognition has received increasing attention in recent years. The most distinguishing feature of an iris image comes from the fine spatial changes of the image structure. So iris pattern representation must characterize the local intensity variations in iris signals. However, the measurements from minutiae are easily affected by noise, such as occlusions by eyelids and eyelashes, iris localization error, nonlinear iris deformations, etc. This greatly limits the accuracy of iris recognition systems. In this paper, an elastic iris blob matching algorithm is proposed to overcome the limitations of local feature based classifiers (LFC). In addition, in order to recognize various iris images efficiently a novel cascading scheme is proposed to combine the LFC and an iris blob matcher. When the LFC is uncertain of its decision, poor quality iris images are usually involved in intra-class comparison. Then the iris blob matcher is resorted to determine the input iris' identity because it is capable of recognizing noisy images. Extensive experimental results demonstrate that the cascaded classifiers significantly improve the system's accuracy with negligible extra computational cost.     

Iris segmentation using game theory

Robust segmentation of an iris image plays an important role in iris recognition. However, the nonlinear deformations, pupil dilations, head rotations, motion blurs, reflections, nonuniform intensities, low image contrast, camera angles and diffusions, and presence of eyelids and eyelashes often hamper the conventional iris/pupil localization methods, which utilize the region-based or the gradient-based boundary-finding information. The novelty of this research effort is that we describe a new iris segmentation scheme using game theory to elicit iris/pupil boundaries from a nonideal iris image. We apply a parallel game-theoretic decision making procedure by modifying Chakraborty and Duncan??s algorithm, which integrates (1) the region-based segmentation and gradient-based boundary-finding methods and (2) fuses the complementary strengths of each of these individual methods. This integrated scheme forms a unified approach, which is robust to noise and poor localization, and less affected by weak iris/sclera boundaries. The verification and identification performance of the proposed method are validated using the ICE 2005, the UBIRIS Version 1, WVU Nonideal, and the CASIA Version 3 data sets.     

利用波阵面扩大虹膜采集装置的景深

该文针对虹膜识别系统中虹膜采集装置采集虹膜图像很不灵活的问题,给出一种利用加波阵面来延长景深的方法。文中详细分析了其可行性及设计方法,并给出了运用此系统采集虹膜,进行虹膜识别的比较实验结果。该方法对虹膜识别的推广具有很高的参考价值。