基于平均局部二值模式的虹膜識別.pdf

1、生物識別技術(shù)在政府辦公、商務應用以及個人隱私方面都有重要的意義和廣闊的應用前景。虹膜由于具有區(qū)分度高、穩(wěn)定性強、非侵犯性和不易偽造等特點，被認為是非常有競爭力的生物特征，以虹膜作為生物特征的虹膜識別技術(shù)是未來非常可靠、非常具有發(fā)展前景的生物特征識別技術(shù)。
　　本文首先介紹了身份識別的概念，進而引出虹膜識別的概念，并詳細介紹了虹膜作為生物特征的優(yōu)勢以及虹膜識別系統(tǒng)框架;接著簡單介紹了虹膜圖像定位的經(jīng)典算法，著重介紹了本文所使用的虹膜

2、定位算法和虹膜分割方法;最后重點研究了基平均局部二值模式的虹膜特征提取方法，并通過不同的實驗設置，從多個角度驗證了本文提出的方法的有效性。在虹膜定位過程中，基于人眼圖像灰度分布特征，本論文使用了三點虹膜定位方法。該方法分為四個步驟，分別為:找到瞳孔區(qū)域內(nèi)一點，計算梯度值，確定瞳孔-虹膜邊界（內(nèi)邊界）和確定鞏膜-虹膜邊界（外邊界）。分割和歸一化部分介紹了歸一化的方法以及盡量減少眼瞼和睫毛影響的方法。本定位方法計算簡單，運算速度快，并能實現(xiàn)

3、準確有效的虹膜定位。在特征提取過程中，本論文基于對局部二值模式的廣泛深入研究，詳細介紹了基本局部二值模式、一般局部二值模式、均勻模式、旋轉(zhuǎn)不變局部二值模式和主要局部二值模式等算法，然后提出了平均局部二值模式算子以及基于平均局部二值模式的虹膜特征提取方法。本文提出的方法運算復雜度低、運算速度快，因而適用于對實時性要求較高的系統(tǒng)。在實驗部分，使用CASIA-IrisV4-Interval、CASIA-Iris-Thousand和UBIRIS

4、.V1等三個數(shù)據(jù)庫，并介紹了數(shù)據(jù)庫的基本情況，以及本論文實驗中所用到的虹膜圖像的選擇。在分類中，本文使用了最近鄰分類器和支持向量機分類器。為了驗證虹膜識別方法的有效性，本論文設計了多個實驗，從特征表征有效性、對直方圖均衡的魯棒性、參數(shù)選擇的影響、在嚴峻環(huán)境中的表現(xiàn)以及與其他方法的結(jié)果對比等多個角度進行對比，并通過圖和表的形式進行呈現(xiàn)，最后詳細地分析了實驗結(jié)果。最后對全文工作進行了概括性的總結(jié)。本論文所有工作都是在MATLAB7.0平臺上