虹膜圖像預(yù)處理及特征編碼方法的研究.pdf

1、人體虹膜特征具有穩(wěn)定性高，唯一性好的特點，同時可以使用非接觸方式進行采集，非常適合用于身份認證。然而，目前的虹膜圖像噪聲檢測算法和虹膜定位算法速度較慢，魯棒性較差，同時虹膜特征編碼規(guī)模較大，傳統(tǒng)的編碼配準方式也增大了模式匹配計算量。這些因素限制了虹膜識別過程的速度與準確性，使得基于虹膜識別的身份認證方式難以應(yīng)用到更廣泛的領(lǐng)域中。因此，速度快，精度高，魯棒性好的虹膜識別算法的研究成為重要課題。
　　本文主要針對虹膜識別過程中的噪聲檢

2、測、虹膜定位、特征編碼與配準等方面的問題進行了分析研究并提出了改進方法，取得了較好的實驗效果。本文主要完成了以下三方面的研究工作:
　　(1)改進了虹膜圖像睫毛和眼瞼檢測方法。針對虹膜圖像中的睫毛干擾，采用自適應(yīng)雙閾值方法進行檢測，根據(jù)不同圖像的光照情況，靈活地調(diào)整閾值，相比現(xiàn)有睫毛檢測方法在應(yīng)對不同光照條件時具有更好的魯棒性;針對虹膜圖像中的眼瞼噪聲，通過分析圖像的灰度特征定位眼瞼上的像素點，然后對這些點使用最小二乘法進行擬合檢

3、測出眼瞼位置，較好地解決了混有睫毛干擾的眼瞼難以檢測的問題。
　　(2)給出了新的虹膜內(nèi)、外邊界定位方法。采用基于連通域檢測的方法進行虹膜內(nèi)邊界定位，首先選取圖像中的最大連通域，然后對該區(qū)域進行邊緣檢測和曲線擬合得到虹膜內(nèi)邊界。通過選取最大連通域的方式可以有效去除光斑、睫毛等對內(nèi)邊界定位產(chǎn)生的干擾，這使得該方法具有較好的魯棒性。給出了一種基于ROI圈定的虹膜外邊界定位方法，首先通過矩形模板確定虹膜外邊界檢測的ROI，之后在ROI內(nèi)