虹膜的快速定位及自适应识别方法研究

发布时间：2017-12-11 01:04

  本文关键词：虹膜的快速定位及自适应识别方法研究

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【摘要】：现代社会信息安全是人们关注的焦点,而准确鉴别个体身份是确保信息安全的关键。因此基于指纹、人脸、虹膜、掌纹、步态等个体独特的生物信息被广泛应用于身份认证技术,而虹膜图像以其高度的唯一性及防伪性等具有明显优势使得虹膜识别技术的应用成为了研究热点。由于一个完善的身份认证技术不仅仅需要高的精确度,同时其好的广谱性和实时性也不可或缺。鉴此,本文在分析虹膜识别技术研究现状的基础上,针对其实施的具体环节就不规则问题的快速定位和自适应识别进行了一些研究。首先,根据虹膜近似圆形但非圆的特点,且采集到的虹膜常常存在眼睑及睫毛的干扰,给出了一种不规则虹膜的快速定位方法。其是利用眼睛图像的灰度特点精确定位内边界。然后对圆周差分算法进行改进,提出一种从粗到精的快速定位外边界的方法。该方法使得定位的内边界与真实边界更加接近,外边界定位方法在不影响以圆周差分算法定位的准确率下,大大减少了定位时间。再对Canny算子进行适当改进,减少了许多虚假边缘,实现了快速检测眼睑边缘。其次,利用小波变换结合灰度共生矩阵提取虹膜纹理特征。而同一眼睛的不同虹膜图像的特征可能会存在差异,因此我们对提取出的特征通过BP算法进行训练和识别;又针对BP神经网络收敛较慢导致训练时间较长等不足,给出了两种改进方法,神经网络的变学习率算法和epsilon向量外推法的加速BP算法。两种改进方法不仅能减少训练时间,提高效率,还提高了识别率。最后,基于本文所得一系列结果,在Visual Studio 2010的开发平台上,结合MFC进行了虹膜的快速定位及自适应识别系统框架构建和设计。
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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1 马义德;周丽君;李园;;基于矢量场卷积的虹膜定位[J];红外与激光工程;2014年10期

2 邵婷婷;白宗文;周美丽;;基于离散小波变换的信号分解与重构[J];计算机技术与发展;2014年11期

3 李欢利;郭立红;李小明;王心醉;董月芳;;基于统计特征中心对称局部二值模式的虹膜识别[J];光学精密工程;2013年08期

4 潘林;魏丽芳;郑炳锟;余轮;;改进的遮挡条件下瞳孔检测方法[J];中国图象图形学报;2012年02期

5 钟桦;杨晓鸣;焦李成;;基于多分辨共生矩阵的纹理图像分类[J];计算机研究与发展;2011年11期

6 王海顺;吴华;;虹膜在身份识别中的应用研究[J];计算机仿真;2011年11期

7 田启川;刘正光;;虹膜识别综述[J];计算机应用研究;2008年05期

8 卢官明;李海波;刘莉;;生物特征识别综述[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2007年01期

9 王蕴红,朱勇,谭铁牛;基于虹膜识别的身份鉴别[J];自动化学报;2002年01期

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本文编号：1276558