虹膜識別算法分析與研究.pdf

1、生物識別技術逐漸受到人們的重視和市場的迫切需求，已經被不斷的研究與應用。虹膜識別技術是該技術中的一種，在人體生物識別技術中倍受青睞。因其具有的獨特優(yōu)越的生理結構，比如:唯一性、穩(wěn)定性、防偽性，使之成為當今社會個人身份鑒別的重要手段，而且在國防、安防、電子商務、金融等諸多領域中具有廣泛的應用前景。
　　本文對虹膜識別系統(tǒng)進行了深入研究與分析，提出了一種四向掃描法快速精確定位虹膜內外邊緣;雙極性坐標歸一化虹膜區(qū)域和該區(qū)域模塊劃分;改進

2、的基于25個方向的二維Gabor濾波器特征提取;改進的基于Ferns分類器方法進行虹膜特征訓練和樣本匹配測試。
　　以上本文提出改進算法主要集中在對虹膜圖像進行預處理、特征提取和模式匹配三個部分的模塊研究中，具體的詳細敘述:
　　第一，預處理:虹膜定位是虹膜圖像預處理模塊的關鍵環(huán)節(jié)，本文采用的是基于四向掃描法的虹膜內外邊緣快速精確定位方法。首先采用基于改進Canny算子和小波變換所提取的邊緣進行邊緣圖像融合獲取一個足夠封閉的

3、內邊緣，然后進行四向掃描分割出瞳孔，在進行重新確定邊緣點，計算內邊緣圓心半徑，然后根據內邊緣圓心半徑粗定位外邊緣圓心半徑，最后根據微分、積分運算獲取精確的外邊緣信息，從而精確的定位虹膜內外邊緣;為獲取更純的虹膜紋理特征信息，在進行特征提取前，需要做的預處理包括圖像歸一化和圖像增強，本文在歸一化中采用的是雙極坐標歸一化，然后進行模塊劃分，盡量選取更多的、更加豐富的、純的虹膜紋理信息，用均衡化增強處理。
　　第二，特征提取:特征提取模

4、塊采取的是基于5*5方向改進的二維Gabor濾波器的使用。從選取的虹膜區(qū)域提取圖像特征，再對Gabor濾波器的各項特性重新分析和參數(shù)設置，對25個紋理方向的特征提取融合，根據特征點進行計算和特征編碼，獲得數(shù)據庫，并給出了處理后的相關效果圖。
　　第三，模式匹配:采用的是基于Ferns（蕨）分類器的方法。介紹訓練集和測試樣本的劃分，分類器的原理，分析在虹膜匹配中所存在的優(yōu)點，并與支持向量機分類器進行了比較，還與常用的漢明距離法進行比