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基于虹膜识别算法的身份认证系统实现

发布时间:2017-08-29 20:11

  本文关键词:基于虹膜识别算法的身份认证系统实现


  更多相关文章: 虹膜识别 虹膜定位 Hough圆 Log-gabor滤波器 身份认证系统


【摘要】:在网络科技高度发达的时代,身份认证已经成为每个人生活中必不可少的一部分,传统的身份认证有很多形式,基本上都依靠于外物进行验证,例如:身份证、静态或动态密码、智能卡、动态口令等,这些外物都很容易被盗取、复制或破解,面临众多缺陷,如今迫切需要一种安全性和便捷性较高的身份认证方式来代替传统的身份认证方式。虹膜是人眼生理结构中的一部分,它是人体唯一外部可见的内部器官,在婴儿出生6-18个月后就基本定型,并且终身保持不变,每个人的虹膜纹理都具有唯一性,利用这一独特优点,虹膜识别便成为所有生物识别中安全性、稳定性最高的生物识别方式。早期,国内外对于虹膜识别已经有过大量研究,但都因为各种瓶颈的限制,发展较为缓慢,转而研究人脸、指纹、掌纹、语音等其他识别。虹膜识别的难点主要在于图像的获取以及定位上,硬件部分对摄像头要求极高,而软件中虹膜的定位难度也非常大,至今也有很多学者在对其进行研究。本文在虹膜识别的基础上实现了初步的身份认证系统,系统主要包括:硬件图像采集、算法处理、界面系统实现。从摄像头采集人眼虹膜图像到经过算法处理得到最终结果,其中算法处理是整个系统的核心,包括:人眼检测、瞳孔及虹膜定位、虹膜归一化、Log-gabor纹理特征提取、编码比对等,其中难点是虹膜定位和纹理特征提取。本文在前人研究的基础上分析了常用定位方法的利弊,并与自己的定位方法进行比较,分析实验结果,相比其他定位方法,在速度和精度上都有一定程度的提高,满足算法的基本性能需求,最后用Qt设计系统界面并融合算法,实现整个身份认证系统功能,基本可以应用于安全等级相对较低的领域。
【关键词】:虹膜识别 虹膜定位 Hough圆 Log-gabor滤波器 身份认证系统
【学位授予单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-6
  • 第1章 绪论6-11
  • 1.1 研究背景6-7
  • 1.2 国内外研究现状及发展趋势7-8
  • 1.3 虹膜识别概述8-10
  • 1.3.1 虹膜图像获取9
  • 1.3.2 图像预处理9
  • 1.3.3 特征提取9
  • 1.3.4 特征匹配9-10
  • 1.4 本章小结10-11
  • 第2章 人眼图像获取11-21
  • 2.1 摄像头选择11-12
  • 2.2 目标检测12-17
  • 2.2.1 目标检测简述12-13
  • 2.2.2 Haar-like特征检测13-15
  • 2.2.3 HOG特征检测15-16
  • 2.2.4 Adaboost简述16-17
  • 2.3 人眼检测17-20
  • 2.3.1 创建样本18-19
  • 2.3.2 训练分类器19-20
  • 2.4 本章小结20-21
  • 第3章 虹膜预处理21-47
  • 3.1 预处理方法21-29
  • 3.1.1 滤波去噪21-24
  • 3.1.2 二值化24-27
  • 3.1.3 边缘提取27-29
  • 3.2 虹膜区域粗定位29-33
  • 3.2.1 积分投影算法30-31
  • 3.2.2 最大连通域法31-33
  • 3.2.3 虹膜区域截图33
  • 3.3 虹膜外圆定位33-40
  • 3.3.1 Hough变换原理34-36
  • 3.3.2 本文圆定位方法36-40
  • 3.4 眼皮定位40-41
  • 3.4.1 概述40
  • 3.4.2 Hough眼皮定位40-41
  • 3.5 瞳孔边缘定位41-43
  • 3.5.1 概述41-42
  • 3.5.2 本文定位方法42-43
  • 3.6 归一化43-46
  • 3.6.1 概述43
  • 3.6.2 虹膜归一化43-46
  • 3.7 本章小结46-47
  • 第4章 特征提取及编码47-57
  • 4.1 特征提取47-53
  • 4.1.1 LBP原理47-49
  • 4.1.2 Gabor滤波器49-51
  • 4.1.3 Log-gabor滤波器51-53
  • 4.2 特征编码与匹配53-55
  • 4.2.1 概述53-54
  • 4.2.2 LBP编码与匹配54-55
  • 4.2.3 Log-Gabor特征编码与匹配55
  • 4.3 本章小结55-57
  • 第5章 系统实现与应用57-73
  • 5.1 系统概述57
  • 5.2 系统性能分析57-64
  • 5.2.1 本文定位算法性能比较58-60
  • 5.2.2 特征提取模板选择与比较60-61
  • 5.2.3 log-gabor参数对性能的影响61-63
  • 5.2.4 整体性能仿真分析63-64
  • 5.3 系统实现与分析64-72
  • 5.3.1 系统实现65-68
  • 5.3.2 系统功能68-72
  • 5.4 本章小结72-73
  • 第6章 总结与展望73-76
  • 6.1 总结73-74
  • 6.2 展望74-76
  • 致谢76-77
  • 参考文献77-81
  • 附录81-84
  • A 作者在硕士期间发表的论文81-82
  • B 图表目录82-84


本文编号:755197

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