基于图像处理的虹膜识别技术研究

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1、学位论文的主要创新点一、为了提高虹膜识别系统的准确性，在虹膜识别之前对所采集的图像进行质量评价，选择符合一定质量要求的虹膜图像作为识别系统的输入。本文提出了一种分步式虹膜图像质量评价算法，对所采集的序列虹膜图像层层筛选，最终选择一幅质量较好的图像进入到后续的识别过程。二、从眼部的灰度图像上可以明显地看出瞳孔的灰度远小于眼睛其它部分的灰度值，并且瞳孔区近似灰度值的像素点分布集中。本文针对这一特点提出了利用二值化和数学形态学相结合的方法来快速定位内边界。三、结合WBCT的构造方法并应用于图像压缩编码，且取得较好

2、的效果。本文以此为启发，提出一种基于WBCT的特征提取方法，分别使用表示子带系数统计特性的均值、能量、标准差和不变矩等作为虹膜特征值。四、针对Snake模型对于复杂图像的边缘提取有非常明显的优势，本文提出了一种改进的Snake模型用于虹膜卷缩轮的边缘提取。摘要本文结合相关生物认证技术，分析虹膜的独特性和稳定性这两个主要生物特征，采用基于图像处理的虹膜识别技术进行详细研究。虹膜识别课题研究过程中，主要结合图像预处理、虹膜特征提取与编码、模式匹配与分类器设计问题，重点针对虹膜识别技术的算法做了深入研究与探讨。同

3、时，结合虹膜识别技术的实际需要对虹膜识别领域的研究重点和难点提出了一些新的改进算法。本文对虹膜定位方法的一些处理技巧和相关的理论进行了概括，对虹膜特征提取与编码的传统方法进行了详细的阐述和分析。主要分析了二维Gabor变换，分析了多通道滤波器的方法，并提出了32通道的Gabor方法。对Snake算法进行了研究和改进，提出了二阶优化算法。通过大量的试验，就所涉及的算法进行了系统的比较，并指出了不同算法的识别速度与精度等问题。虹膜图像处理技术内容十分丰富，应用前景也十分广阔。伴随着计算机行业的迅猛发展，产品的性

4、能指标越来越高，价格也相对来说不断下降，数学与计算机科学也不断发展，这些都给生物特征识别技术的发展和应用提供了巨大的支持。关键词：图像处理；虹膜；识别技术ABSTRACTInthisarticle，thebiometricauthenticationtechnology，toanalyzetheuniquenessandstabilityoftheirisbiometric，irisrecognitionbasedonimageprocessingtechnologyresearch．Irisrecogni

5、tionintheo．DUl'Seofthestudy，themaincombinationofimagepreprocessing，featureextraction,coding，paaernmatchingclassifierdesignproblemandmadeathoroughstudyalgorithmsforirisrecognitiontechnology．Actualcombinationofirisrecognitiontechnologytothefieldofirisrecogni

6、tionresearchprioritiesanddifficulties，wepresentanewimprovedalgorithm．Thisarticlesummarizedthemethodofirislocationprocessingskillsandtheoryirisfeatureextractiondetailedexpositionandanalysiswiththetraditionalmethodofencoding．Majoranalysisoftwo-dimensionalGab

7、ortransformanalysisofmulti．channelfilter，and32channelGabormethod．Snakealgorithmresearchandorderoptimizationalgorithms，algorithmsinvolvedinthecomparisonofthesystembyalargenumberofexperiments，andpointedoutthattherecognitionspeedandaccuracyofthedifferentalgor

8、ithms．Irisimageprocessingtechnologycontentisveryrich,verybroadapplicationprospects．Alongwiththerapiddevelopmentofthecomputerindustry，theperformanceoftheproductisgettinghigherandhigher,thepriceisrelativelydecl