结合小波变换和Log-Gabor滤波的虹膜识别方法

提出了一种将小波变换和Log-Gabor滤波结合起来进行虹膜识别的方法:小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效提取图像的纹理信息.将归一化的虹膜图像进行两层小波分解,再取其低频子带进行Log-Gabor滤波并量化生成虹膜模板,采用汉明距进行快速分类.实验结果验证了本算法具有很好的识别率和等错率.     

基于Log-Gabor滤波的虹膜识别系统

在已有虹膜识别研究成果的基础上,提出基于Log-Gabor滤波的虹膜身份识别图像系统。该系统利用Matlab平台结合一维Log-Gabor滤波器对归一化后的虹膜进行滤波并提取纹理特征,然后对纹理特征进行相位编码,并用汉明距离进行虹膜匹配,匹配时采用干扰掩模屏蔽虹膜预处理过程中的噪音。本文结合CASIA虹膜图像数据库进行实验论证,其结果表明该系统误判率为0.125%,拒判率为0.05%,达到较好的识别效果。     

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维 Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.     

虹膜识别算法的应用研究

研究虹膜识别问题.针对传统识别算法不能够很好的消除平移,缩放和旋转对于虹膜识别的影响,以及一维 log Gabor滤波特征提取方法丢失二维信息的缺陷,导致虹膜识别的正确率低的难题,提出一种改进的虹膜识别算法.首先在虹膜预处理过程中采用粗定位和精定位相结合的虹膜定位方法获取虹膜内外边缘,并用直方图均衡化来增强归一化的虹膜图像.突出虹膜纹理,从而降低光照不均匀性的影响,然后二维 logGabor 滤波取代一维 log Gabor 滤波来提取虹膜纹理特征,克服一维 log Gabor 滤波丢失二维信息的缺陷,最后对提取的特征进行编码,采用欧式距离进行匹配得到识别结果.通过 CASLA虹膜数据库进行了仿真,实验结果表明,相对于当前典型的虹膜识别方法,提高了虹膜识别的正确率,识别速度相应加快,在虹膜识别领域中有着广阔的应用前景.     

一种改进的Log-Gabor滤波和SVM的虹膜识别方法

特征提取和分类是虹膜识别中的关键部分.由于小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效地提取出图像的纹理信息,将这两种方法结合是一个提取虹膜识别信息的有效途径.本文先对归一化的虹膜采用小波变换的方法细分图像,再用Log-Gabor滤波器对低频通道的子带图像进行更进一步的特征提取并量化,形成特征码本,最后采用支持向量机的分类器来进行分类.实验结果表明,分类器能很好地分离各类虹膜,识别率提高到了99.6%,等错率则降低为0.3%,比传统汉明距的分类方式有更优异的性能.     

基于Haar小波和Log-Gabor变换的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的准确率,通过对虹膜图像进行处理,实现了对虹膜图像的准确定位,得到了增强的归一化图像;使用Haar小波变换进行了特征提取,通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类,实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像;结合虹膜的纹理特点,通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征,量化编码后形成了虹膜特征模板;然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度,完成对虹膜图像的识别。实验结果表明,提出的虹膜识别方法有效地避免了虹膜匹配过程中因为虹膜数据库中种类多、数量多带来的计算量大、计算时间长的问题,提高了识别准确率。     

一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法

针对2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在部分非有效特征点等问题,提出一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法。采用奇对称2D Log-Gabor滤波器对虹膜纹理的相位和幅度信息在不同频率和方向进行分析,运用特征融合技术消除冗余信息,较好地解决了2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在的问题。实验表明,该算法在抗噪声和抗干扰中具有强鲁棒性,有较高的理论和实用价值。     

一种新的基于特征选择的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的准确率,提出了一种新的基于特征选择的虹膜识别方法。在虹膜的定位上采用了弹性模板的方法,对虹膜图像进行有效定位。针对虹膜图像的纹理分布特点,采用了多尺度Gabor滤波器对虹膜的不同纹理区域进行有针对性的特征提取;然后利用遗传算法和粒子群优化算法进行特征选择,去除特征向量中的冗余信息;最后利用SVM分类模型进行虹膜的识别。为了检验方法的有效性,在CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度。     

基于DCT变换的虹膜识别算法

虹膜识别是一种新的生物识别技术。本文主要研究虹膜图像预处理、特征提取和匹配几个部分的优化,在特征提取阶段,采用基于一维DCT变换的虹膜特征优选算法。其基本思想是：对预处理后的虹膜图像进行一维的DCT变换,在速度和准确率约束的条件下,对变换后得到的系数进行抽取作为特征矩阵,通过计算虹膜特征矩阵的相似度进行虹膜识别。实验结果表明;该算法速度比较快,准确率也比较高。     

基于相位谱互相关的虹膜识别方法研究

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据，与其他生物特征识别相比，具有更高的可靠性。该文提出一种基于图像相位谱互相关的虹膜识别方法。本系统先对虹膜图像进行滤波、定位、增强等预处理，再利用相位谱互相关匹配算法对虹膜图像进行识别，最后，进行了小样本的实验。实验结果表明，该方法是可行的，并且识别准确率高，速度快。