虹膜识别算法中的关键问题研究

发布时间：2017-05-08 08:15

  本文关键词：虹膜识别算法中的关键问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：生物特征识别技术是通过对人体各器官的特征以及差异明显的行为动作进行分析研究来实现身份识别的一种手段。作为身份识别的一个重要研究方向,虹膜识别技术(Iris recognition)一方面具有唯一性、稳定性、准确性、非侵犯性和适用性广等优点,并日获得了越来越广泛的研究及其相关产品的开发；另一方面,由于虹膜特征及外界干扰的复杂多样性的影响,使得虹膜识别研究中存在多个关键问题有待深入研究。本文分别对虹膜定位、眼睑检测、虹膜特征提取等问题进行了分析,对传统的虹膜定位与检测方式进行改进,并利用OMAP-L138开发板+Linux-QT平台实现算法验证。本文的主要工作如下：(1)虹膜内外边缘的检测。针对虹膜图像中的内边缘检测,采用基于窗口估计和Hough变换相结合的内边缘定位方法,用于提高内边缘定位的准确性。通过分析内边缘圆心的相对位置以及内边缘半径的大小,确定了9类外边缘所在的范围,并给出了一种利用基于矩形模板的细分类外边缘定位方法,通过实验验证了算法的有效性。(2)虹膜眼睑干扰检测。由于虹膜图像检测中大多存在眼睑干扰,给出了一种自适应的分段直线检测的眼睑检测算法。结合Sobel/Canny算子和形态学对眼睑图像处理,当且仅当虹膜区域被上下眼睑遮挡且眼睑距离瞳孔过近时采用分段直线检测,并通过仿真实验从算法效率和精确度两方面与传统方法对比验证了算法的有效性。(3)虹膜特征提取。根据上述虹膜图像的检测结果,对其展开归一化,设计了一种基于多通道Gabor滤波器分别从频率和方向进行特征提取的方案,使得得到的纹理特征更加丰富,加强了对虹膜局部纹理特征信息的分析和表达：同时采用基于汉明距离的模板匹配法,使得算法具有较高的识别正确率。(4)平台实现与验证。结合ARM的QT编程设计人机交互界面。将虹膜识别算法移植到OMAP-L138的DSP模块中,并验证了虹膜识别算法的有效性。
【关键词】：虹膜识别 虹膜定位 眼睑检测 虹膜归一化 特征提取
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-16
• 1.1 虹膜识别的研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.2.1 国外研究现状12-13
• 1.2.2 国内研究现状13
• 1.3 论文安排13-16
• 1.3.1 论文研究思路13-14
• 1.3.2 论文的主要研究内容14-16
• 2 虹膜识别系统概述16-21
• 2.1 虹膜结构16-17
• 2.2 虹膜识别系统的流程17-18
• 2.3 虹膜识别的性能指标18-19
• 2.4 虹膜识别技术而临的问题19-21
• 3 虹膜图像的检测21-39
• 3.1 空域平滑处理21-23
• 3.2 传统内外边缘定位算法23-24
• 3.3 基于窗口估计和Hough变换相结合的内边缘定位算法24-28
• 3.4 基于矩形模板的细分类外边缘定位算法28-30
• 3.5 仿真实验30-33
• 3.5.1 内边缘定位31-32
• 3.5.2 外边缘定位32-33
• 3.6 基于自适应分段直线的眼睑检测33-38
• 3.6.1 确定外边缘灰度突变点33-34
• 3.6.2 单一直线拟合34-35
• 3.6.3 分段直线检测35-37
• 3.6.4 仿真实验37-38
• 3.7 本章小结38-39
• 4 虹膜特征的提取与识别39-58
• 4.1 归一化展开39-41
• 4.2 特征提取算法概述41-42
• 4.3 典型的虹膜特征提取方法42-47
• 4.4 基于多通道Gabor滤波器的特征提取47-49
• 4.5 虹膜特征匹配49-55
• 4.5.1 常用的判别方法50-52
• 4.5.2 汉明距离分类器设计52-53
• 4.5.3 旋转虹膜配准53-54
• 4.5.4 分类阈值的确定方法54-55
• 4.6 实验结果与分析55-57
• 4.7 本章小结57-58
• 5 基于OMAP-L138开发板的硬件实现58-68
• 5.1 硬件平台介绍58-60
• 5.2 软件平台介绍60-61
• 5.3 系统识别流程61-62
• 5.4 虹膜识别算法的移植62-64
• 5.5 基于OMAP-L138开发板固化DSP程序到NAND FLASH中64-66
• 5.6 QT界面开发66-67
• 5.7 本章小结67-68
• 6 总结与展望68-70
• 6.1 本文的主要工作68-69
• 6.2 展望69-70
• 参考文献70-73
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果73-75
• 学位论文数据集75

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