基于Qt-Embedded的虹膜識別算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著人們對社會(huì)安全要求的增加，基于生物特征識別的智能身份鑒別方法逐漸受到廣泛的關(guān)注。由于虹膜識別具有高可靠性和非侵犯性，它正成為生物特征識別領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。作為一個(gè)應(yīng)用性很強(qiáng)的研究課題，虹膜識別正在從實(shí)驗(yàn)室走向社會(huì)應(yīng)用，但是虹膜識別的研究還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有達(dá)到完善的程度。 虹膜識別系統(tǒng)依據(jù)實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的不同，主要可以分為基于PC的虹膜識別系統(tǒng)和嵌入式虹膜識別系統(tǒng)兩種系統(tǒng)構(gòu)成。隨著虹膜識別系統(tǒng)小型化、高可靠性、低功耗的發(fā)展要求，嵌入式虹

2、膜識別系統(tǒng)已經(jīng)成為未來虹膜識別系統(tǒng)的主要發(fā)展方向。而嵌入式虹膜身份識別系統(tǒng)應(yīng)用的不斷深入和產(chǎn)業(yè)化程度的不斷提高，對其軟件部分也提出了更加嚴(yán)格的要求，如高可靠性、高實(shí)時(shí)性、自適應(yīng)性等。因此，研究適合于在嵌入式系統(tǒng)中運(yùn)行的具有高可靠性和高實(shí)時(shí)性的虹膜識別算法具有很高的實(shí)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。 本文就是圍繞研究一種在具有較高識別率前提下的，實(shí)時(shí)性強(qiáng)，代碼存儲(chǔ)空間少的虹膜識別算法展開研究的，該算法可以較好地支持資源空間都有限的嵌入式系統(tǒng)。本

3、文在先研究他人虹膜定位和特征提取與匹配算法的基礎(chǔ)上，提出了自己的改進(jìn)算法，然后以Linux操作系統(tǒng)為軟件開發(fā)平臺(tái)，采用基于C++的Qt/Embedded圖形化開發(fā)工具來開發(fā)實(shí)現(xiàn)。其主要內(nèi)容和創(chuàng)新性成果包括以下幾個(gè)方面： （一）提出了一種快速的虹膜定位算法。在定位虹膜內(nèi)邊緣時(shí)，采用一種將粗定位和精定位相結(jié)合的方法來定位虹膜內(nèi)邊界，避免了搜索的盲目性。該算法首先利用瞳孔的幾何特性和瞳孔內(nèi)部灰度分布的特點(diǎn)快速實(shí)現(xiàn)瞳孔圓心的粗定位，然后

4、在粗定位的基礎(chǔ)上，利用改進(jìn)的基于主動(dòng)輪廓線的方法精確計(jì)算瞳孔的圓心和半徑。在定位虹膜外邊緣時(shí)，將目前常用的圓形邊緣檢測算子算法改進(jìn)為在小范圍內(nèi)搜索外圓的圓心和半徑，不少算法假設(shè)虹膜內(nèi)外圓心重合，而本文的算法在復(fù)雜度增加不大的情況下，通過設(shè)定兩個(gè)圓心位置不同，從而提高了分析的精確度，增大了虹膜圖像定位的適應(yīng)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可減少定位時(shí)間，而不影響定位效果，滿足嵌入式系統(tǒng)對于準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求。 （二）提出了一種可靠性較高，

5、并且存儲(chǔ)空間較少和速度較快的虹膜識別算法。根據(jù)虹膜紋理外疏內(nèi)密的特點(diǎn)，首先將歸一化后的虹膜分成兩個(gè)帶，用二維Gabor濾波器分別對每帶進(jìn)行相位編碼。在對外側(cè)虹膜帶進(jìn)行編碼時(shí)，考慮到紋理信息較內(nèi)側(cè)相對較少，本文對同尺度不同方向的Gabor特征利用幅值信息進(jìn)行融合，對融合后的特征再進(jìn)行相位編碼。這樣，既保證了高識別性能，又將虹膜特征碼壓縮為傳統(tǒng)方法的3/4，可提高匹配速度，并節(jié)約存儲(chǔ)空間，能較好地支持嵌入式系統(tǒng)。 （三）分析了基于Q