用于個人身份鑒別的虹膜生物特征識別.pdf

1、隨著人們對社會安全要求的增加，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)域中的一個研究熱點。作為一個應用性很強的研究課題，虹膜識別正在從實驗室走向社會應用，但是虹膜識別的研究還遠遠沒有達到完善的程度。本文的工作以建立基于虹膜識別的身份鑒別軟件系統(tǒng)為目標，重點研究核心的虹膜圖像分割、特征提取與匹配算法，并以此為中心對虹膜識別技術(shù)在數(shù)字媒體版權(quán)保護方面的應用進行初步的探討

2、。論文的主要工作和貢獻如下： 1.實現(xiàn)了有效的虹膜圖像分割。該算法采用活動輪廓模型技術(shù)檢測瞳孔的精確邊界；通過分析歸一化虹膜圖像水平方向灰度信號的小波模極值點在尺度空間的演化，得到眼瞼遮擋邊界上點，并利用多項式擬合確定眼瞼遮擋部分；最后實現(xiàn)基于一維Gabor濾波的眼睫毛檢測。 2.根據(jù)提出的虹膜圖像分割算法建立了虹膜識別實驗平臺。通過分析Gabor濾波器組的函數(shù)特性，在該平臺上對虹膜識別領(lǐng)域研究較多的各種Gabor濾波特

3、征提取算法進行了比較，并提出了優(yōu)化思想；同時選擇Daugman所提虹膜識別算法對論文提出的分割算法的有效性進行了客觀驗證。 3.采用不同的圖像基函數(shù)分析虹膜圖像的基本微觀結(jié)構(gòu)，從而確定主導虹膜圖像產(chǎn)生的圖像基為LOG函數(shù)，提出了利用LOG函數(shù)在多尺度空間檢測虹膜細節(jié)特征的算法；進而對圖像多尺度分析的自動尺度選擇機制進行研究，提出了自動尺度選擇的LOG基虹膜圖像特征提取算法，并與現(xiàn)有主要虹膜識別算法的性能進行了比較。在實驗結(jié)果的基

4、礎(chǔ)上，提供了一些有意義的結(jié)論。 4.研究了具有旋轉(zhuǎn)補償?shù)暮缒ぬ卣魈崛∷惴ā?首先給出了一種基于Zernike矩不變量的虹膜旋轉(zhuǎn)不變特征提取算法，并通過實驗考察了該算法的有效性和適用范圍。 然后提出了一種結(jié)合虹膜局部區(qū)域塊質(zhì)量評價與相位相關(guān)匹配的識別算法。算法在歸一化虹膜圖像上選擇感興趣區(qū)域，然后對感興趣區(qū)域根據(jù)定義的質(zhì)量評價公式計算遮擋因子， 最后計算每一對感興趣區(qū)域的POC匹配系數(shù)，并根據(jù)相應的遮擋因子

5、得到虹膜對的整體匹配系數(shù)。利用POC相關(guān)計算可補償虹膜旋轉(zhuǎn)影響，同時通過局部塊的遮擋質(zhì)量評估可降低圖像采集時對用戶配合程度和采集技術(shù)的要求。 5.提出了將虹膜特征識別與數(shù)字水印技術(shù)相結(jié)合的數(shù)字圖像內(nèi)容版權(quán)認證系統(tǒng)。其基本思想是先對虹膜圖像進行預處理，直接選取感興趣區(qū)域灰度圖像而不是經(jīng)信息壓縮的特征代碼作為水印信息；然后在原始圖像一維倒譜用于個人身份鑒別的虹膜生物特征識別域嵌入水印圖像；最后通過計算頻帶受限的相位相關(guān)函數(shù)實現(xiàn)虹膜圖