基于尺度不變特征變換的虹膜識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、虹膜識(shí)別技術(shù)是利用定位出來(lái)的虹膜區(qū)域中獨(dú)特的紋理信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，憑借其唯一性、高穩(wěn)定性、高防偽性、非接觸性、非侵犯性和可活體檢測(cè)性等優(yōu)點(diǎn)成為了生物識(shí)別領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)，它具有廣闊的市場(chǎng)前景、科學(xué)的研究?jī)r(jià)值和巨大的經(jīng)濟(jì)效益。虹膜識(shí)別技術(shù)的識(shí)別過(guò)程包含虹膜圖像的采集、虹膜圖像的預(yù)處理、特征提取和特征匹配四個(gè)環(huán)節(jié)，其中虹膜圖像的預(yù)處理由虹膜內(nèi)外邊界的定位、歸一化、圖像增強(qiáng)和圖像去噪等組成。本文著重從以下四個(gè)方面進(jìn)行了研究，

2、取得了以下的成果：
　　（1）虹膜定位分為內(nèi)邊界和外邊界的定位。首先利用形態(tài)學(xué)中膨脹腐蝕的方法粗略的定位出瞳孔區(qū)域，將該瞳孔區(qū)域分別在垂直方向和水平方向上進(jìn)行投影，粗略地定位出瞳孔的圓心。其次利用瞳孔邊界地帶灰度值變化最明顯這一特征，找出瞳孔邊界上的不在同一條直線上三個(gè)點(diǎn)，利用圓的判定定理從而精確定位出虹膜的內(nèi)邊界，找出瞳孔的半徑R p。外邊界的定位采用Canny邊緣檢測(cè)算子和Daugmen提出的圓形檢測(cè)相結(jié)合的算法，定位出虹膜的

3、外邊界。由于虹膜直徑大約是瞳孔直徑的5倍，因此在搜索虹膜外邊界時(shí)可以在瞳孔半徑Rp+2.5的范圍內(nèi)利用圓形檢測(cè)算子進(jìn)行搜索。
　?。?）利用尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）算法直接從定位后的虹膜圖像提取紋理特征向量，該算法具有良好的尺度、旋轉(zhuǎn)、光照、噪聲等不變特性，避免了歸一化的過(guò)程。但是提取出來(lái)的特征向量是128維，占用內(nèi)存比較大，加上提取出來(lái)的特征點(diǎn)容易受到睫毛等

4、因素的干擾，在一定程度上影響后續(xù)的特征匹配，因此文中使用 Harris角點(diǎn)檢測(cè)算子對(duì)初始特征點(diǎn)進(jìn)行篩選，將具有高對(duì)比度、高質(zhì)量的特征點(diǎn)作為最終的虹膜特征向量。
　?。?）特征匹配方面，本文采用街區(qū)距離進(jìn)行匹配，該匹配算法與原 SIFT算法的歐式距離匹配算法相比在保證精度不變的同時(shí)提高了算法匹配的時(shí)間。
　?。?）實(shí)驗(yàn)結(jié)果方面，首先從CASIA-V1.0虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)中選取20*8幅圖像作為訓(xùn)練樣本，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的SIFT算