基于虹膜身份识别算法的研究

基于虹膜身份识别算法的研究

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3、709中图分类号TP391UDC密级:公开□保密论文题名:基于虹膜身份识别算法的研究研究生:刘婷学号:2013042043导师(校内):王延年(教授)(职称)导师(校外):刘甄(高工)(职称)学院:电子信息学院专业领域:控制工程申请学位:工程硕士答辩委员会主任委员:柯熙政(教授)答辩日期:2016年3月17日基于虹膜身份识别算法的研究摘要:虹膜识别技术以其高稳定性和高防伪性等显著优点,被认为是最有发展前途的生物识别技术之一,并且已经广泛应用在国防、电子商务、金融等尖端领域。本文的研究主要是针对虹膜识别技术在虹膜预处理、特征提取和模式识别方面存在的问题进行算

4、法改进。论文具体的研究内容有以下几个方面:在虹膜预处理阶段,提出了一种改进的Canny算子边缘检测的定位算法。定位内圆时采用的是二值化和形态学相结合的方法,定位外圆时,创新性的采用自适应的Canny算子和最小二乘法相结合的方法。在特征提取之前,采用双线性插值将定位后的虹膜图像归一化为51264大小的矩形区域。直方图均衡化的方法进行虹膜图像纹理增强。在特征提取阶段,本文提出应用二维的LogGabor滤波器进行特征提取,我们构造了一组4尺度频率、4方向16通道的LogGabor滤波器,利用该滤波器组对预处理后的虹膜图像进行多角度多分辨率分析,并引入粒子群算法

5、对滤波器组参数进行优化,然后我们对滤波后的结果采用过零检测的相位编码方法。在得到特征编码后,本文采用SVM和Hamming距离相结合的方法进行识别。最后应用MATLAB的GUI模块简单设计了虹膜身份识别界面。利用本文提出的算法在CASIA虹膜数据库上进行测试,测试结果表明:与经典的识别算法相比,该方法识别率达到了99.67%,错误接受率(FAR)和错误拒绝率(FRR)分别降到了0.01%和0.32%,也就是说本文提出的算法拥有更好的识别率,能够取得更好的识别效果。图35幅,表4个,参考文献64篇。关键词:虹膜识别,虹膜定位,特征提取,特征编码匹配中图分类号

6、:TP391ITheResearchofIdentificationAlgorithmBasedonIrisAbstract:Theirisrecognitiontechnologyisconsideredtobeoneofthemostpromisingbiometricauthenticationtechnologybecauseofitshighstabilityandsecurity,andhasbeenwidelyusedinfinancial,electroniccommerce,defense,andotherareasofthetip.Th

7、isarticlestudyinimprovingtheperformanceofthealgorithminthepreprocessing,featureextractionandpatternmatchingofirisrecognitiontechnology.Thespecificresearchcontentsofpaperhavesomeareasasthefollowing:InphaseirisimagepreprocessingmethodoftheedgeisdetectedviaanimprovedCannyoperatorispr

8、oposedinthispaper.Thelocationmeth

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