一种基于纹理特征点匹配的自适应虹膜识别方法

传统的虹膜识别方法原理复杂,实现困难.为了在保证识别率的同时简化虹膜识别算法,提高虹膜识别效率,提出了一种基于纹理特征点匹配的自适应虹膜识别方法.首先,通过图像预处理得到512列×64行的矩形虹膜图像;其次,在有效的虹膜区域内,通过自行设计的边缘检测方法找到虹膜特征点;再次,对特征点进行编码,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.在给定距离阈值为0.37的前提下,可以达到99.242 8%的正确识别率.实验结果证明,该方法能够满足虹膜识别高准确性的要求.     

基于空域与频域稳定特征融合的离焦虹膜识别

针对扩大景深的定焦虹膜识别系统易引入不同程度的离焦虹膜图像,增加识别错误率的问题,提出稳定特征融合解决方案.以基于序列图像的离焦虹膜识别方法为分析和验证基础,通过对不同图像离焦程度下稳定特征在空域和频域分布规律的统计研究,确定基于单幅图像注册的稳定深点区域特征与稳定傅里叶低频相位特征的提取规则,并将二者在匹配分数级进行融合完成识别.在SUT-DI离焦虹膜数据库上的实验结果表明,与融合前基于单特征的以及基于序列图像的识别方法相比,该方法取得了更佳的识别性能,等误率最高降低7.77％,证明了该方法对于图像遭受光学离焦具有鲁棒性,能够为便捷式虹膜识别系统的开发提供技术支持.     

一种基于相位一致性的虹膜识别方法

凭借虹膜自身的稳定性、非侵犯性、难更改性等优点,虹膜识别已经成为生物特征识别领域中的研究热点。但是在非侵犯性的虹膜识别系统所采集到的人眼图像中,虹膜环内的部分区域被眼睑或眼毛所遮挡,造成虹膜纹理的丢失。将被眼睑或眼毛遮挡的区域去掉之后,虹膜可用纹理区域的面积会低于100%。为了在这种情况下仍然能够提取出满足虹膜识别要求的特征,本文提出了一种基于相位一致性的虹膜识别方法。实验结果证明,该方法能够在虹膜可用纹理区域不完整的情况下提取出足够多的可区分性特征用于虹膜识别,并且具有0.137 0%的等错率和99.862 5%的正确识别率。     

基于形态变换理论的虹膜识别方法

提出了基于形态变换理论的虹膜识别方法,由以下几个步骤组成虹膜图像预处理、虹膜图像形态学定位、特征提取和匹配识别.实验说明该方法在保证识别质量要求的前提下具有运算量小的特性.     

一种基于小波变换的虹膜识别方法

虹膜上的纹理或结构的差异,是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的识别率,就必须运用虹膜图像的边缘信息.利用二维小波变换,构造出了一种新的虹膜识别方法.该方法的基本思想是对于小波多层分解的低频分量,用一种变形的互相关方法由粗到精地进行匹配,以筛选出少数匹配较好的虹膜图像;然后在第一级小波分解的边缘分量上提取图像边缘,并用一种新的基于边缘特征的距离量度对筛选出的虹膜图像进行最终识别.与国外的虹膜识别方法相比,该方法把全局特征与局部特征很好地结合起来,并且更为有效地利用了虹膜图像的边缘信息.     

基于类卷积神经网络的可见光虹膜识别方法

针对应用于智能移动设备的虹膜识别系统在可见光采集条件下虹膜图像受干扰严重使得识别率正确率降低和算法鲁棒性变差的问题,提出一种类卷积神经网络结合局部特征提取的虹膜识别方法。首先,采用暗通道图像去雾算法对归一化虹膜图像进行增强处理以减弱光干扰;然后,利用类卷积神经网络对图像进行降维,获得虹膜的二值化纹理信息;再经分块处理方法提取降维图像各区域局部虹膜纹理信息以构建特征向量;最后用欧氏距离分类器进行匹配识别。为验证算法性能,采用MICHE-I虹膜图库中由iPhone5拍摄所得的30人240张(每人4张室内和4张室外)虹膜图像进行测试,并与Gabor变换和主成分分析虹膜识别方法进行对比。结果表明,该方法在室内外图像均进行训练的条件下正确率能够达到98.33%,且对室内外不同光照变化干扰有较好的鲁棒性,上述性能皆优于Gabor变换和PCA算法。说明本文算法能够满足移动设备虹膜识别使用要求。     

基于多通道Gabor滤波与灰度梯度共生矩阵的虹膜识别方法

为有效改善虹膜识别系统的性能,针对传统方法提取全局特征时对局部纹理特征不敏感的问题,提出了一种基于多通道Gabor滤波和灰度梯度共生矩阵（GGCM）的虹膜识别方法。使用不同方向和尺度的Gabor滤波器组对预处理后的虹膜图像滤波,由全局滤波图像构建灰度梯度共生矩阵,提取特征值生成虹膜特向量。识别过程采用加权欧氏距离进行特征匹配。CASIA虹膜图像库实验表明,该方法能在保证识别系统实时性能的前提下使EER下降0.5%。     

基于纹理分布特征的虹膜识别算法

二维小波变换方向性差,不能从方向和频率同时描述虹膜纹理.基于此,分析了归一化虹膜纹理的分布特点,提出了基于纹理分布特征的虹膜识别算法.对原始人眼图像进行虹膜定位等预处理操作,得到归一化的虹膜纹理图像;对归一化虹膜图像进行了二维小波多尺度变换,结合虹膜纹理分布特点,选择小波分解水平通道;依据点能量贡献度,消除伪特征点并进行了点能量编码;计算了不同虹膜编码间海明距离,以其为依据进行分类.在给定距离阈值为0.25的前提下,可以达到99.91%的正确识别率.实验证明该算法是有效、可行的,并具有较高的识别率,识别速度也很快.     

虹膜识别技术的发展与应用

在对虹膜识别技术的研究现状、识别框架、系统构成等进行全面分析的基础上,介绍了虹膜图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配及性能评价指标等主要内容.剖析了该技术面临着高质量图像采集困难,稳定性、可行性有待验证等主要问题,提出了该技术的研究发展方向及应用前景,包括虹膜特征信息与其他生物特征信息及非生物特征信息相融合;建立虹膜特征识别的网络身份认证系统;高效快速的识别算法及通用性和兼容性强的虹膜识别芯片.     

虹膜定位技术研究与实现

为了提高虹膜识别的效率和准确性,提出了一种将粗定位和精确定位相结合的虹膜边界提取预处理方法。通过对预处理后的二值化虹膜图像进行粗定位,基于瞳孔边界点控制的最小二乘拟合方法确定虹膜内边界,并采用微积分算子精确检测定位虹膜外边界。最后用CASIA虹膜库中的756幅虹膜图像对算法进行测试,与基于Hough变换的虹膜定位方法关于虹膜内外边界的定位时间和虹膜定位的准确度进行比较。结果表明,该算法具有很好的准确性和识别速度。     

基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法

为了尽可能降低不稳定特征点对识别率的影响,研究提出了基于序列图像提取稳定特征点的虹膜识别算法.该算法首先用二维Gabor滤波器对序列虹膜图像提取特征编码,然后对该序列特征编码求交集以提取稳定特征点,并利用这些稳定特征点建立虹膜的特征模板库,最后通过计算相似度,获得识别结果.在实验室采集的序列虹膜图库上,当等错率为0.3017%,分类阈值为0.6402时,正确识别率可以达到99.73%.实验证明该算法是有效、可行的,并更好地提高了虹膜的分类精度和改善了虹膜的识别性能.     

Iris Feature Extraction and Recognition Based on Fractal Dimension of Grayscale Extremums

This paper presented an individual recognition algorithm for human iris using fractal dimension of grayscale extremums for feature extraction.Firstly,iris region was localized from an eye image with modified circle detector stemmed from Daugman's integro-differential operator.Then,segmentation was used to extract the iris and to exclude occlusion from eyelids and eyelashes.The extracted iris was normalized and mapped to polar coordinates for matching.In feature encoding,a new approach based on fractal dimension of grayscale extremums was designed to extract textural features of iris.Finally,a normalized correlation classifier was employed to determine the agreement of two iris feature templates,and the feature template was rotated left and right to avoid the interference from rotation of eyes and tilting of head.The experimental resuits show that fractal dimension of grayscale extremums can extract textural features from iris image effectively,and the proposed recognition algorithm is accurate and efficient.The proposed algorithm was tested on CASIA-IrisV3-Interval iris database and the performance was evaluated based on the analysis of both False Accept Rate (FAR) and False Reject Rate (FRR)curves.Experimental results show that the proposed iris recognition algorithm is effective and efficient.     

虹膜识别技术中的图像处理

介绍了最新研制的虹膜识别系统的采集装置和识别算法,通过设计对比了两种系统的虹膜识别体系的采集装置和识别算法。一套是基于CMOS图像传感器的成像系统,另一套是经过改进的基于数码相机的成像系统。改进后的系统硬件部分操作简单,采集到的图像更加清晰,可用于识别的虹膜细节部分更完整。改进后所使用的算法相对也更简洁。     

基于离散Curvelet变换和LS-SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种基于离散曲波变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的虹膜特征提取与分类识别的新方法。对虹膜纹理采用离散Curvelet变换,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量作为虹膜图像的特征向量,利用最优二叉树多类LS-SVM分类器进行分类与识别。MATLAB仿真实验结果表明,与现有方法相比,该算法识别准确率较高,能有效应用于身份认证系统中。     

虹膜图像采集系统的设计

通过对人物识别和证实为基础的生物测定技术——人类虹膜的认识,以无危险性的生物测定技术为背景,利用一个机械可视系统,将虹膜通过CCD/CMOS成像器件,有效地进行摄录,并经过图案识别比较,从而实现对人物识别和证实。论文主要描述了该系统的虹膜成像方面的设计和操作问题。     

基于虹膜识别的网络考试防作弊系统

针对网络考试缺乏有效监控措施问题,设计了一种基于虹膜识别的网络考试防作弊系统。此系统采用阈值分割和微积分算子法定位虹膜区域,利用二维Log-Gabor滤波器提取虹膜特征,以及使用汉明码距离匹配虹膜特征来完成身份认证,且采用RSA算法在网络中加密传输。整个系统具有身份认证识别率高和安全可靠性高的特点。经测试,使用效果良好。     

基于DSP和ZigBee的虹膜识别系统设计

针对传统虹膜识别系统计算复杂、实时性差等问题,在 Gabor滤波图像的基础上,利用分块图像的幅值均值和相位信息来提取虹膜特征量,并结合k-近邻算法来完成虹膜识别功能,缩短识别时间,提高识别准确度.同时,将识别结果通过ZigBee网络发送至云端服务器,解决了厂区内布线困难问题.实验表明,该识别系统运行稳定,识别速度快.该识别系统已被应用于某安防系统.