基于k近邻分类匹配的虹膜识别方法及实现

论文摘要

生物特征识别技术,就是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性或行为特征来进行个人身份的识别,它比传统的身份识别方法更具安全、保密和方便性,具有不易遗忘、防伪性能好、随身“携带”等优点,广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。虹膜包含了丰富的纹理信息,研究表明,每个虹膜都有高度细致且唯一的纹理,这种唯一性是由胚胎发育环境的差异决定。同其他生物特征相比,虹膜具有更稳定和可靠的特征,并且虹膜图像的采集无侵犯性,通过好的识别算法,虹膜识别可达到极高的准确率,具有广阔的应用前景。虹膜识别系统由虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、编码与识别等部分构成。本文在总结目前虹膜识别技术研究的基础上,提出一些改进方法,对虹膜识别技术的研究有一些借鉴作用。在虹膜图像预处理方面,采用二值化及腐蚀与膨胀方法,分离瞳孔,用投影法确定瞳孔的圆心和半径;采用圆检测算子检测与改进的圆Hough变换相结合确定虹膜外边缘,该方法实现简单,内存空间开销小,耗时少。用坐标变换方法实现归一化即标准化,用直方图均衡化方法增强图像。在特征提取方面,探讨了基于Gabor变换的虹膜特征提取算法,用Gabor滤波器提取虹膜图像的相位信息,构造长度为256字节的二进制虹膜特征编码;针对Gabor滤波器存在直流分量等缺陷,本文采用Log-Gabor滤波器提取虹膜纹理的相位信息,再用二进制循环码编码,此算法不受带宽影响,不存在直流分量,实验结果表明,此算法效果良好。分析了基于Hamming距离的匹配与识别算法,通过计算Hamming距离来判断两个虹膜码间的相似程度,为解决虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,将获得的虹膜编码进行错位匹配。针对Hamming距离的匹配与识别算法中,虹膜图像的旋转对虹膜识别的影响,提出用改进的k-近邻快速搜索算法进行匹配与识别,实验结果表明,当选择k=3个近邻时,识别率可达到95.2%。最后,利用MATLAB软件实现了虹膜识别算法,并在CASIA虹膜图像数据库上进行实验,取得了良好的效果。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 生物识别技术简介
• 1.2 几种主要的生物识别技术
• 1.2.1 指纹识别
• 1.2.2 人脸识别
• 1.2.3 步态识别
• 1.2.4 声纹识别
• 1.2.5 虹膜识别
• 1.3 虹膜的生理特征和虹膜识别技术的应用前景
• 1.3.1 虹膜及其生理特征
• 1.3.2 虹膜识别技术的应用前景
• 1.4 虹膜识别技术综述
• 1.4.1 虹膜识别系统的组成
• 1.4.2 虹膜图像预处理算法
• 1.4.3 虹膜纹理特征提取与选择算法
• 1.4.4 匹配与识别算法
• 1.5 本文研究的主要内容及结构安排
• 第二章 虹膜图像的定位
• 2.1 虹膜内边缘的确定
• 2.2 虹膜外边缘的确定
• 2.2.1 常用的边缘检测方法
• 2.2.2 圆的Hough 变换原理
• 2.2.3 Hough 变换的改进 PHT 变换
• 2.3 实验结果分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 虹膜图像的校正与增强
• 3.1 虹膜图像的校正与归一化
• 3.2 虹膜图像的增强
• 3.2.1 直方图的概念
• 3.2.2 直方图的均衡化增强
• 3.3 虹膜图像的滤波
• 3.4 本章小结
• 第四章 虹膜纹理特征的提取与选择
• 4.1 空间━频域技术
• 4.1.1 Heisenbeng 测不准原理
• 4.1.2 时频信号分析
• 4.2 GABOR 滤波器
• 4.2.1 一维Gabor 函数
• 4.2.2 二维Gobar 变换
• 4.3 基于多通道 GABOR 滤波器的虹膜特征提取算法
• 4.3.1 极坐标系下的 Gabor 滤波
• 4.3.2 相位量化
• 4.3.3 虹膜编码
• 4.4 基于LOG-GABOR 滤波器的虹膜特征提取
• 4.4.1 Log-Gabor 滤波器的性能分析
• 4.4.2 算法实现
• 4.5 实验结果分析
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于K-近邻分类匹配的虹膜识别方法
• 5.1 模式识别的基本原理
• 5.2 基于HAMMING 距离的匹配与识别
• 5.3 基于 K-近邻分类匹配的识别方法
• 5.3.1 k-近邻分类器
• 5.3.2 k-近邻分类快速算法
• 5.3.3 改进的k-近邻分类快速算法
• 5.3.4 实验结果与分析
• 5.4 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的论文
• 致谢