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针对虹膜定位存在速度慢,外边缘模糊导致提取困难等问题,提出一种利用灰度直方图增强对比度,粗定位与精定位结合的三步定位算法。首先利用灰度投影粗定位出瞳孔圆心,再根据灰度直方图将图像二值化后,用算子提取边缘,然后通过粗略搜索缩小搜索范围,最后实现精确定位。试验表明,本算法减少了传统方法中搜索的盲目性,解决了外边缘定位效果不佳的问题,对图像质量要求不高,且快速有效,精度高。 相似文献
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传统的虹膜定位方法需要搜索的参数范围太大,速度较慢,并且,睫毛遮掩和外边缘模糊会大大影响定位效果,本文提出的定位算法基于从精到粗的思想,缩小参数范围,并有效的减少了这两个因素的影响.同现有两种常用方法通过试验比较,证明此算法能同时在精度和速度上有较大的改进. 相似文献
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基于多尺度策略的三步虹膜定位算法研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了解决虹膜识别技术中有效、快速地定位虹膜图像,针对传统虹膜定位算法的局限性,提出了一种快速多尺度虹膜定位算法.该算法根据瞳孔、虹膜和巩膜的区域特征,应用多尺度策略,实现了瞳孔、虹膜和眼睑三部分的边缘定位.在相同的实验条件下,对不同个体的虹膜图像进行仿真实验,结果表明,本文算法较传统的边缘检测与Hough变换方法节省了定位时间,增强了定位的稳定性,减少了传统虹膜定位算法中的搜索盲目性. 相似文献
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基于主动轮廓线的虹膜内边界的定位方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题。用一种基于主动轮廓线的方法定位虹膜内边界,先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心,不要求该点一定在瞳孔中心附近,只要能落在瞳孔内部即可;然后以该点为中心,在其周围等间隔地取几个点作为初始的snake,按照snake的运行机制不断进化,直到虹膜的内边界为止;最后,计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离,取其平均值作为瞳孔的半径,形心作为瞳孔的圆心,即可准确定位出虹膜内边界的位置。实验表明,与常见的定位方法———Hough变换和Daugman的圆形检测算子相比,文中的方法速度快、精度高,而且,对瞳孔初始的伪圆心要求不高,鲁棒性更强。 相似文献
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一种快速虹膜定位算法的研究 总被引:6,自引:2,他引:4
提出一种结合梯对检测和随机圆检测(RCD)的虹膜定位方法。通过对原始图像作滤波,提取图像梯度和边缘像素集合。按照梯度对满足条件搜索边缘图像中的梯度对,用梯度对计算圆的参数,通过统计计算来完成内圆定位。在处理后的边缘图中按规则随机取4点,根据RCD准则判断4点是否共圆,用公共圆判据完成虹膜外圆的分割。实验结果表明,该方法有效可行,可达到98.1%的成功定位率,并缩短了运算时间,减少了系统对内存的需求。 相似文献
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为了提高虹膜定位的精度和准确性,从而进一步提高虹膜识别系统的识别率,提出了一种基于矢量场卷积(Vector Field Convolution,VFC)的虹膜定位算法,用于精确定位虹膜内边界。首先利用最小灰度平均值法自动确定VFC模型的初始化轮廓,在活动轮廓内外力作用下实现虹膜内边界定位;然后对于虹膜外边界,采用改进的Daugman算法进行定位。利用多个虹膜图库进行了大量实验,并与几种常见的虹膜定位算法进行了比较,实验结果表明:该方法定位准确度更高,虹膜内边界定位更接近真实边界,定位结果有明显改善。 相似文献
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一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法 总被引:10,自引:3,他引:10
提出了一种基于人眼图像灰度分布特征的虹膜定位算法。该算法不必检测到所有的虹膜边界点,只需要分别在虹膜的内外边界上各检测到3个点即可。然后利用落在同一个边界上的3个点,根据“非共线的3点确定1个圆”的几何原理,计算出边界圆的参数,从而确定虹膜内外边界。对CASIA虹膜图像数据库进行了大量的实验,结果表明,该算法与经典的虹膜定位算法(如Daugman的算法和边缘检测算子结合Hough变换的算法)相比,定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。 相似文献
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虹膜识别中图像采集的研究 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了图像采集中的自动调焦方法,并给出了一种基于图像灰度处理的自动调焦判别函数--锐度判别函数,在此算法的基础上设计开发了虹膜识别的图像采集系统.实验证明,用此方法采集的虹膜图像纹理清晰,提高了系统的有效率. 相似文献
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在传统的虹膜识别系统中,虹膜匹配被认为是一个二分类问题:类内匹配和类间匹配。许多已存在的方法简单地利用距离来执行虹膜匹配。由于这些方法不能很好地利用虹膜特征,所以会产生很高的拒识率和误识率,且鲁棒性不强。为了解决这些问题,提出把虹膜匹配当作一个多分类问题,采用一种新颖的蕨算法(Ferns)分类器来完成该工作。相比支持向量机(SVM)分类器,在执行虹膜匹配时,Ferns分类器有诸多优点。为了对提出的算法给出全面评价,实验中分别在认证和识别这2种模式下对该算法进行测试。实验结果证明,提出的方法可以极大地改善虹膜识别系统的性能。 相似文献
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为了快速、准确地达到虹膜识别的目的,提出一种基于Hough变换的快速虹膜识别算法。首先,对虹膜图像进行相关预处理,其中包括将原图像缩小若干倍,利用Hough变换提取虹膜圆环后,再还原图像;其次,利用2D-Gabor滤波器提取虹膜纹理信息;最后,利用Hamming距离进行虹膜识别。采用虹膜库中30例虹膜图像对该快速虹膜识别算法进行实验研究,结果表明:对虹膜图像缩小倍数应为22n(n=1,2,3,…)倍;当虹膜图像缩小倍数为16倍时,可实现计算速度与识别效果的最佳平衡。实验证明,该虹膜识别方法可行有效。 相似文献