虹膜識(shí)別算法研究及實(shí)現(xiàn)

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1、虹膜識(shí)別算法研究及實(shí)現(xiàn)摘要在當(dāng)今信息化時(shí)代，如何精確鑒定個(gè)人的真實(shí)身份、保護(hù)信息安全,已成為一個(gè)急待解決的關(guān)鍵性問題。傳統(tǒng)的身份認(rèn)證極易偽造和丟失，難以滿足急速發(fā)展的社會(huì)需求，目前最為便捷、安全的解決方案就是牛物體識(shí)別技術(shù)。它不僅簡(jiǎn)潔快速，而且安全、可靠、準(zhǔn)確。同時(shí)更易于配合網(wǎng)絡(luò)和安全、監(jiān)控、管理系統(tǒng)整合，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)便捷管理。虹膜識(shí)別是一種基于人體生理特征的生物體特征識(shí)別技術(shù)，與人體紋理、掌紋、臉相、音頻、步頻、.血液等特征識(shí)別相比，具有唯一、高穩(wěn)定、識(shí)別率高、檢測(cè)方便等優(yōu)點(diǎn)，因此虹膜識(shí)別技術(shù)己成

2、為當(dāng)前身份鑒別研究的熱門領(lǐng)域。木論文詳細(xì)闡述了虹膜識(shí)別技術(shù)的研究背景和現(xiàn)狀、虹膜生理結(jié)構(gòu)和虹膜識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)成。較深入的研究了虹膜識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)了三個(gè)步驟,即虹膜數(shù)字圖像預(yù)處理、特征碼提取和模式匹配。本論文的研究工作主要集中在對(duì)虹膜數(shù)字圖像預(yù)處理的歸一化和模式匹配兩方面的研究。在虹膜數(shù)字圖像預(yù)處理的歸一化過程中，采用一種基于Dangman橡皮片的輻射線段的歸一化方式，將環(huán)型區(qū)域改變成為矩形區(qū)域。這種方式采用若千條線段表示兩個(gè)非同心圓周之間的區(qū)域，只要設(shè)定這些線段上的點(diǎn)數(shù)就可以起到很好的歸一化成果，

3、并口僅出一種分析模型。更加定位搜索的效率，節(jié)約時(shí)間，簡(jiǎn)化定位的過程。釆取Hough變換算子對(duì)虹膜進(jìn)行精定位。在特征提取及編碼匹配過程中，本論文首先將歸一化后的2D虹膜數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為ID灰度信號(hào)，從而減小了運(yùn)算量;然后運(yùn)用IDGabor小波對(duì)構(gòu)造的1D灰度信號(hào)進(jìn)行分析，選取一定尺度上的小波變換結(jié)果進(jìn)行量化，生成二進(jìn)制的特征向量，從而提高了虹膜識(shí)別技術(shù)的效率;最后通過改進(jìn)的Hamming距離移位匹配，實(shí)現(xiàn)了識(shí)別中的旋轉(zhuǎn)不可逆性。本論文通過使用屮科院口動(dòng)化研究所的虹膜數(shù)據(jù)庫(CASIA-IRISV1)

4、的虹膜數(shù)字圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。經(jīng)過一定工作量的科學(xué)實(shí)驗(yàn)對(duì)這一算法進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果：木論文選取的CASIA-a中心波長(zhǎng)為20像素效果最好。最好的模板大小為輻射分辨率22像素，角分辨率為240像素。這些參數(shù)產(chǎn)生了信息量為9600比特的牛物體模板。為了修正不一致旋轉(zhuǎn)，平移10個(gè)單位在CASIA-a中效果最好。FAR與FRR分別為0.004%-與0.236%,這個(gè)識(shí)別率己經(jīng)足夠用于實(shí)際;而傳統(tǒng)的海明距離FAR與FRR分別為0.012%與0.475%。關(guān)鍵詞:虹膜識(shí)別，模式識(shí)別，Hough變換，Gabor小

5、波，Hamming距離AbstractKeyword:IrisIDentify”ModeIDentifies,Houghtransformation,Gaborsmallwave,Hammingisapartfrom目錄摘要1Abstract3第1章緒論5課題研究背景51.2幾種典型的生物體識(shí)別技術(shù)51.3國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析71.4本論文完成的主耍工作9第2章虹膜識(shí)別原理102.1虹膜特征102.2虹膜識(shí)別技術(shù)流程122.3幾種典型的虹膜識(shí)別方式132.3.1微積分算子法132.3.2Wilde

6、s虹膜識(shí)別法142.3.3Boles虹膜識(shí)另lj法142.3.4中科院自動(dòng)化所的最小二乘擬合法142.4技術(shù)難點(diǎn)142.5本章小結(jié)15第3章虹膜數(shù)字圖像預(yù)處理163.1虹膜邊緣定位163丄1虹膜內(nèi)邊緣粗定位163丄2虹膜外邊緣粗定位錯(cuò)誤！未定義書簽。3.2睫毛與噪音檢測(cè)203.3虹膜數(shù)字圖像歸一化及增強(qiáng)233.4實(shí)現(xiàn)結(jié)果26-3-3.5本章小結(jié)27284.1小波函數(shù)錯(cuò)誤！未定義書簽。4.1.1小波概念錯(cuò)誤！未定義書簽。4.1.2小波的性質(zhì)錯(cuò)誤！未定義書簽。4.1.3常用小波錯(cuò)誤！未定義書簽。4.

7、2基于2DGabor濾波器的編碼方式錯(cuò)誤！未定義書簽。4.2.12DGabor小波特性錯(cuò)誤！未定義書簽。4.2.22DGabor小波的特征提取錯(cuò)誤！未定義書簽。4.3局部過零檢測(cè)提取算法334.4IDLog-Gabor濾波器虹膜特征提取344.5本章小結(jié)36第5章模式匹配375.1模式匹配概論375.2加權(quán)歐式距離385.3改進(jìn)的Hamming距離395.4實(shí)驗(yàn)效果43541虹膜模式唯一性435.4.2個(gè)體識(shí)別455.4.3結(jié)論515.5木章小結(jié)53第4章虹膜特征碼第6章總結(jié)與展望546.1研究

8、工作與成果556.2展望55參考文獻(xiàn)57致謝59?4?第1章緒論1丄課題研究背景進(jìn)入二十一世紀(jì)以來，隨著科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步發(fā)展，電子信息日益影響這人們的日常工作生活，并起到越來越重耍的作用。網(wǎng)絡(luò)、安全、金融、電了商務(wù)、機(jī)場(chǎng)、地鐵等，都需要可靠而準(zhǔn)確的身份鑒定。傳統(tǒng)的身份鑒別方式主要基于身份表示物品和身份標(biāo)示知識(shí)。身份標(biāo)識(shí)物品如證件、鑰匙、銀行卡等。身份標(biāo)識(shí)知識(shí)如使用者名、密碼等。隨著科技進(jìn)步這些方式的缺陷越來越突出，身份識(shí)別物可能丟失，也可能被偽造，使用者名、密碼可能被忘記，也可能被破解泄露。一口