基于結(jié)構(gòu)化分類(lèi)的虹膜識(shí)別算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、作為一種可靠，高效的身份鑒別方法，虹膜識(shí)別技術(shù)得到了國(guó)內(nèi)外許多研究機(jī)構(gòu)的重視，并展開(kāi)了深入的研究，被廣泛認(rèn)為是最有前途的生物識(shí)別技術(shù)之一。但對(duì)虹膜識(shí)別的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到完善的程度，如何提高虹膜識(shí)別的準(zhǔn)確率和識(shí)別速度是當(dāng)前需要迫切解決的問(wèn)題。
　　 傳統(tǒng)的虹膜識(shí)別方法采用Gabor濾波和小波變換等紋理分析方法提取特征，基于結(jié)構(gòu)特征的虹膜識(shí)別是一種新的方法，初步設(shè)想最先由北京大學(xué)博士林金龍等提出，具有直觀、可靠、魯棒性高等特點(diǎn)。本

2、文以此為基礎(chǔ)，以設(shè)計(jì)一個(gè)高性能的虹膜識(shí)別系統(tǒng)為目標(biāo)，較深入的研究了虹膜識(shí)別各階段算法，即定位、預(yù)處理、特征提取和匹配，提出幾點(diǎn)關(guān)鍵的改進(jìn)，使基于結(jié)構(gòu)特征的虹膜識(shí)別達(dá)到了接近實(shí)際應(yīng)用的水平。本文的主要工作和研究結(jié)果如下：
　　 (1)提出一種改進(jìn)的虹膜定位方法。該方法通過(guò)對(duì)低分辨率的圖像和原圖像結(jié)合處理，在低分辨率的圖像中進(jìn)行虹膜內(nèi)外邊緣的粗定位，使相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理量大大減少，提高了算法的實(shí)時(shí)性，然后為提高定位的準(zhǔn)確性，在原圖中進(jìn)行

3、精度補(bǔ)償。
　　 (2)針對(duì)canny算子中在對(duì)極大值抑制后的像素進(jìn)行邊緣提取和跟蹤過(guò)程中，高低閾值的選取在不同圖像中有不同的最優(yōu)值，提出一種基于類(lèi)內(nèi)方差最小化原理的雙閾值確定法，可根據(jù)不同的圖片自動(dòng)的求得適合自身的雙閾值進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
　　 (3)預(yù)處理階段，在局部直方圖均衡化的基礎(chǔ)上，使用分段線性拉伸及自適應(yīng)維納濾波處理，去除孤立小點(diǎn)，邊緣更加清晰，特征點(diǎn)更加相對(duì)獨(dú)立，并更加有利于特征點(diǎn)的提取。
　　 (4)