虹膜识别关键技术研究

虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法，在信息及安全领域有着重要的砬用价值．在总结前人工作的基础上，就虹膜成像、虹膜区域定位、预处理机虹膜纹理编码等关键技术进行了讨论，给出了一些相关的改进及创新算法，实现了一套基于虹膜识别的身份认证系统，实验结果验证了工作的有效性．     

基于Curvelet变换的虹膜识别

为提高虹膜识别的准确度,提出采用第二代曲波变换提取虹膜图像纹理特征的方法.首先将预处理后的虹膜图像进行曲波分解,然后采取不同方法对曲波分解后的低通和带通子带进行特征提取,并根据各带通子带的能量大小赋予不同的加权系数,最后采用欧式距离进行虹膜特征匹配.在4种虹膜图像库上测试表明,提出的虹膜图像纹理特征提取方法具有较高的识别率,与Harr小波和DCT(离散余弦变换)相比,特征提取时间相当,但识别率相对DCT来说,分别提高了1.8％,2.1％,2.0％和0.9％.     

一种用于虹膜识别的特征提取算法

通过对比分析2维(2D)复Gabor滤波器实部和虚部幅频的响应特性,给出一种基于2D奇Gabor滤波的虹膜特征提取算法。根据2D奇Gabor滤波器关于原点奇对称,利用其编码虹膜纹理特征点的相位信息,计算汉明距离,实现虹膜分类识别。实验结果表明,所给算法可使系统识别错误率降低约12%。     

基于Haar小波变换的虹膜识别算法

提出基于Haar小波变换的虹膜识别算法.通过Haar小波变换对归一化虹膜图像进行特征提取,运用Hamming距离对2个虹膜特征进行模式匹配.与Daugman的虹膜识别算法比较,该方法在编码长度和编码时间上都有较明显的改进,且算法具有良好的鲁棒性,可用于实际的身份鉴别系统中.     

虹膜定位算法研究

针对目前已有的虹膜定位算法的局限性,提出一种粗定位和精定位相结合的方法.根据对人眼部的生理特性和采集得到的眼部图像进行分析,先利用灰度投影量的分布特点进行粗定位,再利用变圆模板精定位.实验结果表明,该方法提高了准确度和速度,有效地解决了目前算法处理包含大量脸部区域的虹膜图像时会遇到的困难。     

基于小波的虹膜定位算法的研究

在研究亮度梯度法与Hough定位算法的基础上,结合小波分析的优点,提出一种基于小波的最小二乘算法对虹膜进行了内定位,而对外定位采用了一种改进的亮度梯度算法.内定位算法很好的利用了小波分析和最小二乘算法的优点,在边缘点的基础上对虹膜的内边缘进行了定位.它改变以往对边缘两次定位的特点,直接对边缘点进行拟合.而外定位算法通过改进亮度梯度法减少搜索的范围进行定位.实验结果表明,两者的定位速度比传统的Hough算法快.基于小波的最小二乘法不仅提高了定位的速度,且简化了算法.改进的亮度梯度法减少了搜索范围,使定位速度更快.     

虹膜识别技术发展概述

本文在回顾虹膜识别的研究背景基础上，对国内外虹膜识别方法的研究进展进行了综述，总结了存在的研究难点并提出了今后的发展方向。     

虹膜识别技术研究

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章详细介绍了虹膜识别技术的国内外发展现状和常用算法,并介绍了现有虹膜识别技术中存在的主要问题。     

用于虹膜识别的多尺度图像基特征提取

提出了一种新的虹膜特征提取算法．采用不同的图像基函数分析虹膜图像的基本微观结构,从而确定主导虹膜图像产生的图像基为LoG函数,进而利用LoG函数在多尺度空间检测虹膜细节特征．不同与传统多尺度分析的独立编码方法,通过推导LoG滤波器的标准化参数,计算标准化响应在尺度空间上的局部极值,确定虹膜每一细节特征的最佳尺度,只编码细节点在最佳尺度上的滤波输出,从而使得特征模板与单尺度分析时相同．实验比较表明,该方法用八分之一特征码长取得了与Dauman所提算法相近的性能,且与其他基于细节特征多尺度分析的虹膜识别算法相比,系统识别等错误率至少降低了5％．     

基于KPCA和SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析（KPCA）在高维空间具有较强的特征选择能力的特点来提取虹膜图像的纹理特征,采用了一种距离度量和支持向量机相结合的2级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后级分类器——支持向量机分类,以减少进入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度快的优点.实验结果表明,该方法具有较高的效率和识别精度.     

一种虹膜色素块检测与分类方法

针对现有虹膜识别系统中全局纹理特征提取方法忽略了纹理类型信息的问题,提出了一种针对全局性纹理中虹膜色素块的检测与分类方法.该方法利用灰度聚类法实现虹膜图像中色素块可能存在区域的初定位,依据坑洞和色素斑这两类色素块的灰度空间分布特性,定义一组区域特征参数作为分类特征向量,利用支持向量机实现二者的检测与分类.算法对图库中图像的坑洞和色素斑的检测正确率分别为99.2%和86.5%,对无特征纹理存在的虹膜图像检测正确率为87.2%.实验结果表明,该方法具有较高的正确率,能够满足虹膜识别系统的纹理特征提取要求.     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机（SVM）应用于基于内容的图像检索领域，提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法．目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量，将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别．最后，利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较．结果表明，该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法，并且具有更好的泛化和推广能力．     

基于支持向量机的图像纹理识别方法

将支持向量机(SVM)应用于基于内容的图像检索领域,提出一种基于Gabor小波变换和支持向量机分类器的新型集成纹理识别方法.目标是利用Gabor小波设计的多通道小波滤波器对图像目标进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和标准差生成表示目标图像的特征向量,将特征向量归一化后用支持向量机进行训练和识别.最后,利用Brodatz纹理库中的纹理图像进行了试验并与其他几种方法进行了比较.结果表明,该方法的识别率在小样本情况下要优于其他几种方法,并且具有更好的泛化和推广能力.     

图像检索中纹理特征提取的研究

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出了Gabor小波变换并进行高斯归一化的综合方法,实现了纹理特征的提取,并和其他方法做了对比实验．实验证明,该方法可以提高效率6．5个百分点,有很强的实用性．     

结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法

针对织物表面纹理特征提取与表征的问题,提出一种结合FFT(傅里叶变换)和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法,通过傅里叶变换提取频谱楔特征(角向分布)和环特征(径向分布)作为特征角度和频率参数,设计2个最优Gabor滤波器,分别与织物纹理图像进行卷积,获得目标子图像,然后对子图像进行融合处理,达到提取纹理特征的目的。在线条图像纹理特征成功提取的前提下,应用到常见织物的纹理特征提取上,并与传统的Gabor滤波器提取方法进行对比。实验结果表明,结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法是有效的,且提取结果优于传统方法。     

基于特征融合的水下目标识别方法

针对传统Hu氏不变矩易受摄像头径向畸变影响造成水下目标识别率低的问题,提出一种基于改进的Hu氏不变矩提取形状特征的方法,该方法依据摄像头的径向畸变模型重新恢复目标像素坐标与其灰度值的映射关系,构造出新的具有平移、缩放和旋转不变形的形状特征向量.同时为消除形状特征向量信息间的冗余问题,根据相关向量线性组合不改变向量自身性...     

孔隙式隔振系统非线性阻尼特性

针对舰载设备隔振系统中双出杆液压孔隙式粘滞阻尼器阻尼力的非线性问题,建立了考虑油液压缩性的隔振系统数学模型,提出了基于AMESIM仿真试验确定隔振系统阻尼力的方法,依据仿真得到的系统压力确定了阻尼力流动指数并验证了流动指数取值的合理性.搭建隔振系统的试验装置,利用通过冲击试验获得的隔振系统位移和加速度响应验证隔振系统数学模型的准确性.结果表明,数学模型仿真和冲击试验结果误差在6%以内,为液压阻尼器非牛顿流体阻尼力的计算提供了有效、快捷的途径.