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1、..第36卷第5期电子科技大学学报从,136No520()7年10月10山旧alofUnive路ityofEI“念onleseienceandTechnologyofCbinaC陌L207改进的虹膜定位算法’,张宇马争l,2.(I电子科技大学通信与信息工程学院成都61054;1电子科技大学中山学院广东中山528402)、,、l摘要1针对红膜定位存在速度慢外边缘模栩导致提取困难等问题提出一种利用灰度1方图增强对比度粗定位与.,,D精定位结合的三步定位葬法先利用灰度投影粗定位出睦孔圈心再根据灰度直方图将图谭二位化后用RbertS算子提取边,
2、,.,,缘通过粗略搜索编小搜索范围实现精确定位试脸结果表明该葬法减少了传统方法中搜索的盲目性解决了外边缘定,,、.位效果不佳的问趁对图像质1要求不高且快速有效精度高关健词红膜;红膜定位;虹膜识别;睦孔中图分类号开391文献标识码AImProvedIrisLocaationgorithmliZAl,zHANGYulMAzhl.2eng.15出加】ofC“nmia吐id玩七丽伪比婆U川v..E】eC饥c.伪.d介曲noloC五七口翻如u61加只;(un血an心加助咖匆of刘洲盯of伪.2口h即玩币皿吮Univ。图“七onic.伪.d爪烈比0
3、1侧口ofQ血aZb加口ou助朗佣9528402)劝翻ityofEI翻佣口,AbstractInorderto加Provetheacc切raCyoflocating试se习terioredgeandthespeedof沉5local七ationwe.ProPosedan加Provedalgorithmbdonhistog滋mequal议ationandco别沼e七卜6血e10ca】让,tionFirs‘dcteCtaase.weeoajrsecenterofaPuPil吐iroughtheProjectionof加ageintensit
4、yinabin田y加ageThe氏a石五eeenterofthePuPil·,,15foundoutbyusingabe州LSmask.Flocationof。以eredgecanbe血ishedinthes如ilarwayRoinalythe吮,,Tugh。甲面比切招theorithmofthisp越”r15ProvedtobevaldandeficientFudhennorethisalgorilthmhroouralgisnotsitivetothequalityof试s加age.senywords沉s;试sal讼ation;沉s
5、reco柱on;puPil心loc脚,,人体许多生物学特征都具有唯一性任意两个可能会出现不止一个圆符合闽值要求必然存在一,.人均不会相同这些特征最终由基因决定川在工定的误差。,,程上可以利用这些特征进行身份的鉴别如指纹1、。、虹膜定位算法识别12面孔识别13等由于虹膜特征具有唯一性不受遗传性误差因素(如孪生关系等)和表现性因素(如面部特征随年龄变化)的影响、难于复制、识别信,息易于获得等优点虹膜识别成为近年来新兴起的一种身份识别方法,引起了许多学者的注意。虹膜识别技术就是对虹膜进行精确定位,并对虹膜纹理,,结构进行分析提取相应纹理特征进
6、行有效的识。,别14虹膜定位是指对人眼虹膜部分进行精确定位是虹膜识别的关键步骤。虹膜能否精确定位,关系,到虹膜纹理特征提取的准确性是有效地进行虹膜识别的前提。文献[5]提出的算法积分运算量大、搜索范围大、速度慢.文献【6]提出的算法设定了闽值验证,即当,寻找到一个可能合适的圆时检验该圆上的像素点图l提取瞳孔边缘过程个数,如果达到闽值要求,则退出搜索。而人眼瞳人类眼睛由外到内的巩膜(白色)、虹膜(黄种人孔不可能大小一定,而且虹膜图像效果不一定很好,为深褐色)、瞳孔(黑色)的平均灰度值基本上成阶梯:收稿日期2加,一10一14.:,,,一硕士
7、生作者简介张宇(1976)男主要从事信号与信息处理方面的研究1130电子科技大学学报第36卷,,.分布虹膜呈现为(不标准)圆环状门如图1沥示,根据这一特点虹膜定位即是寻找虹膜的内外两个圆的过程。首先提取到边缘,再通过搜索,实现定。。位提取瞳孔边缘的过程如图1所示Ll瞳孔定位,根据虹膜图像灰度直方图取略大于瞳孔灰度值的闽值,将虹膜图像二值化,得到的一个二值化,.图像如图lb所示用Roberts算子在图lb中提取边,,,缘边缘值为l其他部分为O得到的效果如图lc所示,瞳孔边缘呈现为一个不规则的圆。在图lc中,,,,如果在一个圆周上每隔3o采
8、样一个像素值i(xy)再将采样像素值求和i(x,,),那么当一个圆与瞳LZ外回定位Z,la,,·如图所示由于外边缘相对于内边缘的梯度孔边缘最吻合时力。,加为了制定半径搜艺i(x,,,差异不够显著甚至有些模糊
