非合作式虹膜识别研究

论文摘要

信息时代人们出于对安全的需求,越来越重视用人的生理特征进行身份认证的生物识别技术。在众多的生物识别技术中,虹膜识别技术有着无可比拟的优越性。虹膜作为重要的身份鉴别特征,具有终身不变性和差异性,没有任何虹膜的纹理是完全相同的,即使是一个人的左眼和右眼的虹膜也不相同。虹膜的随机纹理,在人幼年时期发育成熟,并且终身保持不变,具有相当高的稳定性。加之在进行虹膜识别时,不需与人体接触,故它是一种理想的非侵犯式的生物识别技术。本文介绍了虹膜识别技术的国内外发展现状与应用前景,并阐述了虹膜识别基本原理,在分析虹膜识别技术发展趋势的基础上,研究了非合作式虹膜识别技术,研究的重点是改进虹膜识别的算法,使之对光照、眼睑睫毛遮挡和反光等噪声不敏感。本文主要工作为:在虹膜定位阶段根据含噪声虹膜图片的特性,采取先定位外边界后定位内边界的方法,提出了基于Hough变换的改进算法,改进体现在对Canny边缘检测器的改进和缩小Hough变换搜索空间上。对于眼睑的分离,采用两段式Radon变换的方法。在虹膜归一化的过程中,用动态阈值法分离闪光和睫毛,生成干扰掩模。最后提出了基于二维Log-Gabor小波的特征提取方法,构造Hamming距离分类器进行匹配并利用基于非合作式虹膜识别研究的数据库UBIRIS在MATLAB平台上进行算法实验,实验结果表明特征提取方法有效。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 生物识别技术
• 1.2 虹膜识别技术
• 1.2.1 虹膜的生理结构及特性
• 1.2.2 虹膜识别技术的国内外研究概况
• 1.2.3 虹膜识别技术的应用及前景
• 1.3 非合作式虹膜识别的提出
• 1.4 本文的主要研究内容
• 1.5 论文结构
• 第二章 虹膜识别原理
• 2.1 虹膜识别系统组成原理
• 2.2 虹膜识别关键技术
• 2.2.1 图像采集
• 2.2.2 图像分割
• 2.2.3 纹理分析
• 2.2.4 模式匹配
• 2.3 本章小结
• 第三章 虹膜预处理
• 3.1 内外边界的定位
• 3.1.1 基于Hough 变换的虹膜定位方法的提出
• 3.1.2 常见边缘检测器及MATLAB 实验结果
• 3.1.3 一种改进的边缘检测器及实验结果
• 3.1.4 虹膜图像灰度特性分析
• 3.1.5 基于Hough 变换的快速外边界定位
• 3.1.6 基于Hough 变换的虹膜内边界定位
• 3.1.7 内外边界定位实验结果
• 3.2 分离眼睑
• 3.3 虹膜归一化
• 3.3.1 虹膜归一化的坐标变换
• 3.3.2 用灰度级插值实现虹膜归一化
• 3.3.3 干扰掩模生成
• 3.3.4 归一化坐标变换在MATLAB 中的实现
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于小波变换的特征提取与匹配
• 4.1 小波变换
• 4.2 具有代表性的特征提取算法
• 4.3 基于 Log-Gabor 小波的特征提取
• 4.3.1 LOG-GABOR 小波
• 4.3.2 二维log-Gabor 变换的实现
• 4.3.3 基于二维Log-Gabor 小波的特征提取
• 4.4 匹配算法
• 4.5 算法实验
• 4.5.1 关于虹膜匹配的阈值界定
• 4.5.2 实验结果及分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献