基于多小波变换的虹膜识别技术研究
论文摘要
本文主要对虹膜序列质量评价、虹膜快速定位、多小波特征抽取与表示以及虹膜特征匹配几方面进行深入研究,旨在获取虹膜的多尺度特征表示与识别方法,提高虹膜的识别效率和鲁棒性。虹膜图像质量的好坏直接影响了虹膜的识别效果,本文基于人眼视觉特性,通过对感兴趣区域特征分析,利用小波过零点信息获取感兴趣特征点,实现虹膜图像质量评价,该方法有效地实现了虹膜序列质量评价,达到实际识别的需要。通常虹膜定位算法具有定位时间长,受眼睑、睫毛影响等缺陷,本文根据预优投票竞选实现圆的快速检测,并采用逐步求精策略实现虹膜的快速定位。该算法与Hough变换和积分微分算子法相比,具有定位速度快、鲁棒性强的特点。多小波变换提供优越于小波、小波包变换的自由度、消失距等特点,本文利用多小波变换,获取特定子带的过零点特征信息,实现虹膜特征的提取与表示,并通过余弦定理实现向量间的距离判决,实现虹膜识别。实验结果表明本文算法具有速度快、鲁棒性强的特点。
论文目录
第一章 绪论1.1 研究背景、目的与意义1.2 虹膜识别的发展历史及现状1.3 研究内容及文章安排第二章 虹膜图像采集与评价2.1 虹膜结构2.1.1 虹膜的结构和生理特征2.1.2 虹膜识别系统的组成2.2 虹膜采集硬件2.2.1 虹膜采集硬件的研究动态2.2.2 虹膜采集硬件框架2.3 虹膜图像自动采集评价2.3.1 虹膜图像质量评价的研究现状2.3.2 基于人眼视觉模型的虹膜评价方法2.4 实验结果与总结第三章 虹膜图像的预处理3.1 虹膜定位的国内外研究动态3.2 虹膜定位3.2.1 预优投票的虹膜圆检测算法3.2.1.1 虹膜定位算法描述3.2.1.2 定位算法实现3.2.2 虹膜定位处理3.2.2.1 虹膜中心粗定位3.2.2.2 Canny 边缘检测3.2.2.3.虹膜精确定位3.3 规格化3.4 图像的增强3.5 实验结果与结论第四章 特征提取与表示4.1 特征提取4.1.1 虹膜特征提取的研究动态4.1.2 研究思路4.2 多小波理论4.2.1 多小波的发展4.2.2 多小波理论基础4.2.2.1 多小波的多分辨分析4.2.2.2 多小波性质4.2.2.3 GHM 多小波系统4.2.3 图像的多小波变换4.3 特征选择与表示4.4 实验结果与总结第五章 特征匹配5.1 虹膜特征匹配的研究动态5.2 基于余弦定理的特征匹配5.3 实验结果与总结第六章 展望与总结参考文献摘要ABSTRACT致 谢导师及作者简介
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