虹膜定位及虹膜圖像質量評價算法研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代社會信息技術的發(fā)展，對安全性的要求越來越高。虹膜作為生物測定學特征用于身份識別具有得天獨厚的優(yōu)勢，與其它幾種生物識別技術相比，具有非常高的綜合優(yōu)勢。虹膜識別主要包括虹膜定位、虹膜質量評價、虹膜編碼、匹配決策等部分，其中虹膜定位和虹膜質量評價是虹膜識別系統(tǒng)中的關鍵問題。
　　 為了提高虹膜定位的精度，本文提出了一種有效的定位方法，即基于灰度投影、迭代和SUSAN邊緣檢測相結合的算法。在內定位方面，本文先對圖像二值化，然后再

2、對其進行形態(tài)學的腐蝕、膨脹以及灰度投影粗略的定位出虹膜內邊緣，最后運用迭代的方法準確地定位虹膜內邊緣。在外定位方面，本文利用中值濾波去噪聲以得到有效的邊緣信息，并在此基礎上用SUSAN(Smallest Unvalued Segment Assimilating Nucleus)邊緣檢測的方法定位外邊緣。實驗結果表明，本文提出的虹膜定位算法明顯提高了虹膜定位的精度。
　　 為了提高虹膜定位的速度，本文提出了一種基于圖像灰度分布特

3、征改進的定位方法。在基于虹膜圖像灰度分布特征算法的基礎上，針對尋找瞳孔內的一點時間花費大、搜索邊緣點的范圍廣以及計算圓心坐標復雜的問題，提出了一種改進的算法。該算法通過劃分虹膜圖像計算小塊的最小灰度值得到瞳孔內的一點，然后用本文設計的水平方向和垂直方向邊緣檢測模板分別搜索虹膜圖像的內外邊緣各三個點，最后根據(jù)泰利斯定理九十度的圓周角所對的弦是直徑，從而得到虹膜的內外邊緣。實驗結果表明，本文提出的虹膜定位算法明顯提高了虹膜定位的速度。