基于熵及不變矩的虹膜識別研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們的安全意識不斷提高，傳統(tǒng)的識別手段己不適應(yīng)現(xiàn)代生活的需要，基于生物特征的身份識別技術(shù)進入迅速發(fā)展的階段。現(xiàn)有各類牛物識別技術(shù)中，虹膜的可靠性、唯一性、不可偽造性等優(yōu)點使得虹膜識別能夠被深入研究并廣泛應(yīng)用。 本文深入地研究了虹膜識別技術(shù)中一些關(guān)鍵問題，主要工作如下： 1.提出了基于閾值與Canny算子相結(jié)合的虹膜定位算法。該算法首先利用灰度圖像的閾值分割技術(shù)分離瞳孔，然后用邊界跟蹤法得到虹膜內(nèi)邊

2、緣，接著利用Canny算子和經(jīng)典的Hough變換結(jié)合求出虹膜外邊緣，從而實現(xiàn)虹膜區(qū)域定位。 2.提出了基于虹膜圖像中連通區(qū)域比值的眼瞼及睫毛去除方法，該方法在保留虹膜特征點同時能很好的將眼瞼及睫毛等噪聲去除。 3.提出了基于熵及不變矩的虹膜特征提取和匹配算法。該算法首先將虹膜圖像進行分塊，并計算出每個分塊的信息熵，以構(gòu)建圖像的熵矩陣；提取該矩陣的10個不變矩作為虹膜識別的特征向量，并保留在數(shù)據(jù)庫中作為虹膜識別的模板；以特