基于Log-Gabor小波的虹膜算法研究.pdf

1、近些年隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，信息安全已成為當(dāng)今社會(huì)重要的研究課題。虹膜識(shí)別技術(shù)由于具有唯一性、穩(wěn)定性、識(shí)別率高、非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)而成為目前熱門(mén)的研究課題。近年來(lái)，在虹膜識(shí)別的研究中，研究人員已經(jīng)提出了一些算法。本文在虹膜邊緣定位和虹膜特征提取兩個(gè)方面提出了一些自己的想法和思路。主要的工作如下：
　　1.在圖像預(yù)處理方面:運(yùn)用改進(jìn)的Sobel算子增強(qiáng)圖像中灰度發(fā)生變化的點(diǎn)和線，利用圓的對(duì)稱(chēng)特性并結(jié)合Daugman的方法對(duì)虹膜的內(nèi)外邊

2、緣進(jìn)行粗定位和精確定位，采用一種Log-Gabor對(duì)睫毛進(jìn)行檢測(cè)。
　　2.在特征提取方面:Gabor濾波器不能很好的去除紋理圖像上光照的影響，導(dǎo)致提取到的虹膜圖像質(zhì)量受到干擾。本文針對(duì)Gabor濾波器的不足，采用Log-Gabor濾波器對(duì)虹膜的紋理圖像進(jìn)行特征提取，同時(shí)分析了濾波器參數(shù)的選取對(duì)特征提取精度的影響，彌補(bǔ)了Gabor濾波器的不足之處，得到了很好的識(shí)別效果。利用hamming距離對(duì)提取的虹膜紋理特征向量進(jìn)行匹配，最后通