基于虹膜采集定位系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著科學技術的發(fā)展，虹膜識別技術作為一種新興生物特征識別技術，在社會安全、金融安全、航空安全等方面顯示出了巨大的優(yōu)越性。在整個虹膜識別系統(tǒng)中，虹膜圖像的質(zhì)量評估是一個關鍵步驟，圖像的好壞直接影響到后續(xù)識別結果的準確性。虹膜區(qū)域的分割是虹膜識別的重要環(huán)節(jié)，虹膜定位所需時間大概占整個識別過程的一半。因此，虹膜定位的準確度與算法的速度直接影響到整個虹膜識別系統(tǒng)的識別率與運行效率。本文在分析了已有的虹膜質(zhì)量評估算法和虹膜定位算法的基礎上，針對虹

2、膜采集系統(tǒng)自身特點，設計一套虹膜采集定位系統(tǒng)，主要研究工作有以下幾個方面:
　　1.針對目前虹膜質(zhì)量評估算法不夠完善和成熟，提出一種全面虹膜質(zhì)量評估算法。該算法包括四個方面分別為:利用灰度值分布情況判斷圖像的明暗程度;定位瞳孔與光源點測試虹膜圖像的偏離程度;利用總有界變差原理計算虹膜區(qū)域的清晰程度;通過檢測和擬合眼瞼邊界，求取虹膜有效區(qū)域所占比例。
　　2.針對二值化閾值選擇困難的問題，提出一種基于行梯度極值的邊緣提取方法。

3、該方法可以準確的檢測出虹膜內(nèi)外邊界上的點，而且不必考慮閾值的選擇問題，有效提高了邊緣點提取的有效性。
　　3.針對虹膜定位算法運算量大、定位時間長等的問題，提出一種基于感興趣區(qū)域的快速虹膜定位方法，該方法實現(xiàn)了對虹膜內(nèi)外邊界的快速定位，有效地降低了虹膜定位所需時間。
　　4.設計了一套基于OpenCV的虹膜采集定位系統(tǒng)，實現(xiàn)了對虹膜的采集定位和虹膜圖像實時評估。通過該系統(tǒng)可以得到高質(zhì)量的虹膜圖像，有助于下一步的特征提取與模式