虹膜图像分割算法研究

发布时间：2017-04-29 21:10

  本文关键词：虹膜图像分割算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：虹膜图像分割是虹膜识别系统中极为重要的一部分,分割的准确度在很大程度上影响了虹膜识别系统的综合性能。就目前公开的关于虹膜图像分割的研究文献来看,对于非理想虹膜图像的分割仍然存在或多或少的缺陷。一个优秀的虹膜图像分割算法应该具备抗干扰性强、计算效率高、分割准确度高等特点,在虹膜图像采集过程中由于复杂的采集环境,容易造成光线强度不一致、虹膜部分被眼睑遮挡、运动模糊、斜视或拍摄角度造成的虹膜离轴等等,一系列的干扰因素增加了完整分割虹膜区域的难度,对虹膜图像分割算法的性能也提出了更高的要求。完整的虹膜图像分割过程包括反光点填充、瞳孔边缘定位、虹膜外边缘定位、上下眼睑定位、睫毛和阴影的排除等步骤,本文针对虹膜图像分割算法,对现有模型进行改进与创新,提出新的模型以提高分割准确度,并以本文提出的分割算法构建虹膜识别系统,来验证算法的有效性。本文主要工作总结如下:提出平均线性插值法进行反光点填充,利用反光点周围像素灰度值提供的信息来计算填充点的灰度值,距离填充点越近提供的信息分配权重越大,反之,分配权重越小。该方法相比固定的低灰度值填充更加合理有效。利用图像的Haar-like特征训练Adaboost分类器,用于虹膜图像感兴趣区域的提取。并利用CASIA-Iris V3-Lamp和LZU-Iris两个虹膜图库对构建的分类器进行测试,正检率分别为95.57%和98.26%。提出基于轮廓检测与局部调整的瞳孔中心粗定位方法。其中,提出一种基于虹膜图像ROI灰度直方图累积的二值化方法用于瞳孔的分离。瞳孔中心坐标点的局部调整可在一定程度上克服瞳孔区域灰度重心偏移造成的定位偏差。提出一种新的瞳孔边缘点检测与筛选方法,使用最小二乘法对经过筛选的瞳孔边缘点进行椭圆拟合。改进了Hough变换用于虹膜外边缘的定位,通过缩小虹膜外边缘拟合圆的参数搜索空间来提高算法的效率。使用Canny算法检测眼睑边缘点,并使用最小二乘法拟合二次曲线来定位眼睑。以CASIA-Iris V3-Lamp虹膜图库为数据基础,构建基于本文提出的虹膜图像分割算法的虹膜识别系统,通过评估虹膜识别系统的性能指标(FAR,FRR,ERR,ROC曲线)以及与公开研究文献实验结果对比来证明算法的有效性。本文构建的虹膜识别系统ERR=3.25%。
【关键词】：生物识别 虹膜识别 虹膜分割 Adaboost分类器 Hough变换
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 虹膜生理结构10
• 1.3 虹膜图像特点10-11
• 1.4 虹膜图库简介11-13
• 1.5 虹膜识别系统的基本原理13-14
• 1.6 虹膜识别系统性能评价标准14-15
• 1.7 研究现状及现有算法的不足15-17
• 1.7.1 Daugman算法15-16
• 1.7.2 Wildes算法16
• 1.7.3 其他算法16-17
• 1.8 本文研究内容与组织结构17-19
• 第二章 虹膜图像预处理19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 反光点的检测与填充19-22
• 2.3 感兴趣区域的提取22-24
• 2.4 瞳孔中心粗定位24-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第三章 虹膜分割算法的实现29-39
• 3.1 引言29
• 3.2 瞳孔边缘定位29-34
• 3.2.1 瞳孔边缘点的检测30-31
• 3.2.2 瞳孔边缘点筛选与拟合31-34
• 3.3 虹膜外边缘定位34-36
• 3.4 眼睑定位与睫毛处理36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 实验结果及分析39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 实验环境39
• 4.3 分类器的训练及结果分析39-42
• 4.4 虹膜识别系统的构建与性能评价42-48
• 4.4.1 虹膜识别系统构建42-44
• 4.4.2 虹膜识别系统性能评价44-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 总结与展望49-51
• 5.1 本文工作总结49-50
• 5.2 未来工作展望50-51
• 参考文献51-54
• 在学期间的研究成果54-55
• 致谢55

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