虹膜識別的算法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,人們對個(gè)人信息安全的強(qiáng)烈需求使生物特征識別技術(shù)收到了前所未有的關(guān)注。在眾多的生物特征識別技術(shù)中,虹膜識別技術(shù)被廣泛認(rèn)為是最可靠、最精確的生物特征識別技術(shù),也是生物特征識別領(lǐng)域最熱門的研究課題之一。自從1987年自動虹膜識別的概念被提出以來,人們在算法研究、商業(yè)開發(fā)和實(shí)際應(yīng)用方面都取得了顯著的進(jìn)展。典型的虹膜識別技術(shù)包括圖像采集、虹膜定位、歸一化、特征編碼和模式匹配五個(gè)步驟。本論文對特征編碼和模式匹配部分進(jìn)行了研究

2、,完成的主要工作有:
　　1.提出了基于改進(jìn)SURF特征的虹膜識別算法。在實(shí)驗(yàn)室已有成果的基礎(chǔ)上,做了大量的實(shí)驗(yàn),根據(jù)虹膜圖像的具體特征,對原始SURF的特征提取和模式匹配進(jìn)行了改良,確定了最優(yōu)的編碼參數(shù)。提升了實(shí)驗(yàn)室虹膜識別系統(tǒng)的性能。
　　2.提出了基于幾何哈希算法和特征點(diǎn)位置信息的虹膜索引算法。算法利用SURF算法那檢測到的特征點(diǎn)的位置信息,通過幾何哈希法對虹膜數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)建立有效地索引,大大減少了檢索階段需要進(jìn)行模

3、式匹配的次數(shù)。解決了大型虹膜識別系統(tǒng)中識別效率低下的問題。
　　3.對二維Gabor濾波器進(jìn)行了了深入研究和大量實(shí)驗(yàn),確定了適用于虹膜識別最優(yōu)的濾波器參數(shù)。提出了基于虹膜圖像的 Gabor能量特征為虹膜數(shù)據(jù)庫建立索引的算法,同樣取得了較好的效果。
　　4.在 Matlab平臺上實(shí)現(xiàn)了本文提出的兩種索引算法,并在 CASIA Iris V4-Thousand數(shù)據(jù)庫上面進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),對兩種索引算法的性能、優(yōu)缺點(diǎn)以及適用的范圍進(jìn)行了