基于光学体全息和小波包分解的虹膜识别实现

合集下载

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法
Ab t a t Anii rc g io to sn v lt a k trn fr t na dS sr c : s e o nt nmeh du igwa ee c e a somai VM spe e td is wa ee ak t rn fr ain r i p t o n i rs ne .F rt v lt c e a so p t m t o i u e eo o i o o aie i g o v l, a de ey sb b de eg ac ltd s sdt d c mp st nn r l di si o i m z r ma ef r l es n v r u - a n ry i c luae ;Th nt efau ev co swi e 2e n s e e tr e tr t t h h h hg et n ryv le r g d da v lt ai aue eo ete r p toS ih se eg au s er a e s a er wa ee ssf tr s f r yaei u VM ,i r e d c esmpe f VM n b e b h n t nod r or u et a ls t e h oS a di m— po ev rct.Atat VM sdt ac r e t e . Th x e me tn iae a ea po c o l rv d o dr sl fr r v ea i y s,S l i u e om thii fa s s urs ee p r n dc tst th p r a hc u dp o ieag o ut i i h t e o
( mp tr n o Co ue dC mmu iainE gn eigIsi t,Ch n s aUnv ri f ce c n e h oo y a nct n ier tue o n n t a g h iesy o in ea dT c n lg , t S

基于图像处理的虹膜识别技术研究与应用

基于图像处理的虹膜识别技术研究与应用

基于图像处理的虹膜识别技术研究与应用虹膜识别技术是一种基于生物特征识别的身份验证技术,通过对虹膜图像的提取和比对,可以实现高度精确和可靠的个人身份识别。

虹膜识别技术在安全领域、金融行业、智能手机等多个领域具有广泛的应用前景。

本文将探讨虹膜识别技术的原理和算法,并分析其在各个领域中的应用。

首先,虹膜识别技术的原理是基于每个人虹膜独特的纹理特征来进行身份验证。

虹膜处于眼球的表面,具有丰富的细节信息和独特的图案。

首先,通过近红外摄像机或者其他成像设备来采集人眼的虹膜图像,然后通过图像处理算法对图像进行分析和提取。

在图像处理过程中,首先需要提取出虹膜边界,然后对虹膜纹理进行特征提取,最后将提取到的特征与数据库中已注册的虹膜特征进行比对以验证身份。

基于图像处理的虹膜识别技术主要包括图像的预处理、虹膜区域的提取、特征提取和特征匹配四个步骤。

在图像预处理步骤中,需要先将采集到的虹膜图像进行图像去噪、增强和归一化处理,以提高后续处理的准确性。

虹膜区域的提取是识别系统的关键步骤,通常采用边缘检测、分割和区域填充等方法来提取出虹膜的边界和区域。

然后,通过采用纹理分析和变换方法来进行特征提取,常用的方法包括小波变换、Gabor滤波器和稠密光流等。

最后,通过特征匹配算法对提取到的特征与数据库中的虹膜特征进行比对,判断是否匹配。

虹膜识别技术具有较高的可靠性和准确性。

虹膜作为一种固有特征,具有不可重复性和稳定性,与其他生物特征识别技术相比,如面部识别和指纹识别,虹膜识别更加具有独特性。

同时,虹膜识别技术对于光环境和角度的要求较低,适用范围广泛。

虹膜识别技术在安全领域有着广泛的应用。

例如,虹膜识别技术可用于边境检查、机场安检、金融交易等身份验证场景中,能够有效防止身份冒用和欺诈行为的发生。

此外,虹膜识别技术可以应用于智能手机、电脑和门禁系统等设备上,提供更加安全便捷的解锁和身份验证功能。

除了在安全领域的应用,虹膜识别技术还可以在医疗领域、教育领域和物联网领域等方面发挥作用。

虹膜识别算法研究及实现

虹膜识别算法研究及实现

摘要在当今信息化时代,如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全,已成为一个急待解决的关键性问题。

传统的身份认证极易伪造和丢失,难以满足急速发展的社会需求,目前最为便捷、安全的解决方案就是生物体识别技术。

它不仅简洁快速,而且安全、可靠、准确。

同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合,实现自动便捷管理。

虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术,与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、血液等特征识别相比,具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点,因此虹膜识别技术己成为当前身份鉴别研究的热门领域。

本论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。

较深入的研究了虹膜识别算法,实现了三个步骤,即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。

本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。

在虹膜数字图像预处理的归一化过程中,采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式,将环型区域改变成为矩形区域。

这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域,只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果,并且仅出一种分析模型。

更加定位搜索的效率,节约时间,简化定位的过程。

采取Hough变换算子对虹膜进行精定位。

在特征提取及编码匹配过程中,本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为1D灰度信号,从而减小了运算量;然后运用1D Gabor小波对构造的1D 灰度信号进行分析,选取一定尺度上的小波变换结果进行量化,生成二进制的特征向量,从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配,实现了识别中的旋转不可逆性。

本论文通过使用中科院自动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)的虹膜数字图像进行实验。

经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。

实验结果:本论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。

最好的模板大小为辐射分辨率22像素,角分辨率为240像素。

图像处理技术在虹膜识别中的应用案例

图像处理技术在虹膜识别中的应用案例

图像处理技术在虹膜识别中的应用案例虹膜识别技术是一种高级的生物特征识别技术,它利用人类虹膜独特的纹理特征来进行个体识别和身份验证。

近年来,随着图像处理技术的迅速发展,虹膜识别技术得到了广泛的应用和研究。

下面将介绍几个图像处理技术在虹膜识别中的应用案例。

图像增强是虹膜识别中重要的一步。

由于虹膜图像采集过程中受到光线条件和成像设备等因素的影响,图像中常常存在噪声和模糊等问题。

因此,通过图像增强技术可以提高虹膜图像的质量,从而减小识别误差。

例如,可以利用自适应直方图均衡化方法来增强图像的对比度,使得图像中的细节更加清晰可见。

还可以利用小波变换等技术进行图像去噪,减少噪声对虹膜纹理的干扰。

特征提取是虹膜识别中的关键步骤。

在虹膜图像中,每个人的虹膜纹理具有独特性和稳定性,因此通过提取虹膜纹理特征可以实现对个体的准确识别。

传统的特征提取方法主要包括基于改进的Gabor滤波器和基于小波变换的方法。

其中,基于改进的Gabor滤波器的方法能够有效提取虹膜的纹理特征,并且具有较好的旋转和尺度不变性。

而基于小波变换的方法能够将虹膜图像分解成多个不同频率的子带图像,进而提取各个子带图像的纹理信息。

这些特征提取方法可以将虹膜图像转化成一组具有较高区分度的特征向量,为后续的识别工作提供了有效的输入。

分类识别是虹膜识别的最终目标。

通过采用合适的分类器对提取的虹膜纹理特征进行识别,就可以实现对个体的准确识别。

常用的分类器包括支持向量机(SVM)、k最近邻算法(k-NN)和人工神经网络(ANN)等。

这些分类器都可以根据训练样本的虹膜纹理特征对其进行分类,并将测试样本识别为最接近的类别。

还可以采用融合多个分类器的方法,通过将多个分类器的决策结果进行融合,提高虹膜识别的准确性和可靠性。

综上所述,图像处理技术在虹膜识别中发挥着重要作用。

通过图像增强、特征提取和分类识别等步骤,可以实现对虹膜图像的质量提升、关键特征提取和个体识别。

随着图像处理技术的不断进步和虹膜识别算法的不断优化,虹膜识别技术将会在安全控制、身份认证和社会管理等领域得到更广泛的应用。

小波包分解在虹膜识别中的应用

小波包分解在虹膜识别中的应用
App ia i n o v ltpa k t e o p sto s i rsr c g ii n lc to fwa ee c e sd c m o ii n n ii e o n to
GAN J n yn u .ig一,L ANG Yu I (.Sho o nom t n I colfI rai ,Wui n e i ,J nm nG ag og59 2 ,C i ; f o y i rt i g e un dn 2 00 hn U v sy a a
i d ws n a ee a k t e o o i o sw r o e t h m.Atte s me t ,s me s b a d rm a h w n o e w n o ,a d w v ltp c e sd c mp st n e e d n o te i h a i me o u b s f n o ec dw w r i e
w ih e ci e n dsa c ls i e a t i d i e o nt n E p rme t s l h w t e e h d i v i n i s eg td Eu l a it e ca sf r W d n i s u i z n r c g i o . x ei n a r u t s o h m t o s a d i r le i l e s l i
slc d h hcn nm s i o ao f r ae eody h r e fa r xrco dcm r s nw r 印pe eet ,w i ot otn r t no isi g.Scnl,tef t r et eet t na o p si e e c i a m i m f i ah u ai n e o e bd

基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

基 于 小 波 包 分 解 和 支 持 向 量 机 的 虹 膜 识 别 方 法
张 雯 雯 , 国 良 赵
( 尔滨 工程 大 学 自动 化 学 院 , 哈 黑龙 江 哈 尔 滨 10 0 ) 5 0 1
摘 要 : 考虑到虹膜 识别的非 线性 和小样本 的特 点 , 以及小 波包分解具有 的分析 高频特 征信息 的优 势 , 提出 了
es d c mp sto sha he a v n a e i nay i g d ti n o main o ih fe ue c e .On t a a i t e o o i n s t d a tg n a lzn ea l i f r to fh g r q n is i s h tb ss,a l o n ag — rt m o rsr c g iin i r s n e n t i a e .Fisl ih f ri e o n t sp e e td i hs p p r i o rt y,wa e e a k t e o o i o s we e d n o ii ma v ltp c e sd c mp st n r o e t rs i — i g s,wh c d b e ii e n o s v r lwi d ws e o d y,t e s b b nd n e c n o ,whc o ti s e i h ha e n d v d d i t e e a n o .S c n l h u — a si a h wi d w ih c n an mo t i fr ai n o rsi g s no m to fii ma e ,we e ma e a sfi g te t n .T idy,t ef rh rf au e e ta t n a d c mp e so o r d i n r ame t h r l t h u t e e t r xr ci n o r s in t o t e e s b— n ma e r e f r d tr u h sn u a aue de o o iin,S h t te ii e o ni o e t r s h s u ba d i g s we e p ro me h o g i g lr v l c mp st o O t a h rs r c g t n f au e i we e o ti e r b an d.Fia l n ly,s p o e tr ma hi e ca sfe s ut ie o c n u ta patr thi g fr i s l a u p r v c o c n ls iir wa i z d t o d c ten mac n r e — t l o i t r s Ex e me tlr s l h w h t o s v ld i rs r c g ii n ue . p r n a e u t s o t e me h d i a i n i e o n to . i s i

虹膜识别算法的研究及实现潘力立

虹膜识别算法的研究及实现潘力立

虹膜识别算法的研究及实现潘力立摘要生物识别技术是进几年来兴起的身份识别技术,由于它利用了人体某些终生不变性和非侵犯性的特征,因此具有很高的可靠性和安全性,而且操作方便快捷。

人体有各种外部特征,如指纹、人脸、眼睛、虹膜等等。

虹膜由于其特殊结构,使得利用它进行的身份鉴别具有更高的准确率。

目前虹膜识别技术被广泛认为是最具有推广价值的生物识别技术之一。

本文主要的研究工作有:1. 在分析已有虹膜图像质量评估算法的基础上,提出了基于点锐度的虹膜图像质量评估算法和基于多分辨率分析的虹膜图像质量评估算法,这两种算法对虹膜的清晰度、眼睑睫毛的遮挡等系列问题进行了考虑,具有很强的通用性。

2. 针对已有虹膜定位算法耗时较长和准确率不高等特点,本文提出了新的基于灰度信息的虹膜定位算法,该算法通过搜索灰度曲线上灰度梯度值最大的点来获得虹膜边界点,并通过曲线拟合定位虹膜边界的位置,这样避免了以往算法在搜索边界时的反复迭代,大大提高了定位速度。

针对该算法对光照条件较敏感的不足,本文又提出了新的基于小波多分辨率分析的虹膜定位算法,该算法通过对灰度曲线的细节分量进行分析,得到虹膜准确的边界点位置。

该算法不受光照条件的影响,在一定程度上可以避免眼睑和睫毛的遮挡,具有很强的稳定性,其性能明显优于已有的算法。

3. 详细介绍了Gabor虹膜编码方法,给出了多种参数方案。

提出了一种简单高效的基于多分辨率分析的特征提取和匹配方法。

4. 给出了算法在TI TMS320 C6713b上的移植和优化方法和针对项目设计硬件平台的μC/OS-II嵌入式系统剪裁移植和应用程序编写方法。

所有的算法都在CASIA标准虹膜库上进行了测试,实验结果表明,本文提出的算法在处理速度上和识别准确率上都有所提高。

系统运行稳定,处理一枚虹膜图像的时间小于0.2秒。

关键词:虹膜识别,点锐度,多分辨率分析,嵌入式IAbstractBiometric recognition technology, which identifies people through their uniqual features, becomes hot recently due to its convenience and efficiency. Human has many biometric features, such as fingerprint, face, eye and iris. Among these, iris has very special structure which makes the identification has high accuracy; therefore, Iris identification technology is regarded as one of the most widely-used biometric identification technology in the future. In this paper, we introduce the below aspects:1. Through analyzing a few existing algorithms, we proposed two new iris image quality evaluation algorithms. Both take account of the image definition and eyelash occlusion problem, and are universal in different iris acquisition system.2. In the iris localization part, to improve the efficiency and accuracy of the proposed algorithm, we proposed a new method based on the iris intensity value, in which we adopt edge points detecting and curve fitting. Then, we proposed another iris localization algorithm based on Multi-resolution Analysis. The most important merit of this algorithm is that it’s seldom affected by lash occlusion problem and illumination.3. In the feature extraction and matching part, we analyze the different matcing results when use the Gabor Transform with different parameters. At last, we give a new feature extraction method.4. We introduce the transplanting method of the algorithmto TI TMS320 C6713b DSPs platform and design the embedded system based on μC/OS-II.All the algorithms are proved to be valid accoerding to the experiments on CASIA iris database. Compared with the previous algorithm, the algorithm poposed in this paper improve a lot. Meanwhile, the system is stable and the time cost to process one image is less than 0.2s.Keywords: iris recognition, point sharpness, Multi-resolution Analysis, embedded systemII目录第一章绪论 (1)1.1 课题提出的背景和意义 (1)1.2 生物特征识别技术 (2)1.3 虹膜识别技术 (5)1.4本课题所做的主要工作 (11)第二章基于点锐度的虹膜图像质量评估 (14)2.1 虹膜图像中存在的质量问题 (14)2.2 现有虹膜图像质量评估方法 (14)2.3基于点锐度的虹膜图像质量评价方法 (19)2.4 试验结果 (21)第三章基于多分辨率分析的虹膜图像质量评估 (24)3.1 多分辨率理论 (24)3.2 虹膜归一化图像的多分辨率分解 (28)3.3 眼睑和睫毛遮挡图像的小波分析 (29)3.4 虹膜图像清晰度 (31)3.5试验结果 (32)第四章基于灰度信息和基于多分辨分析的虹膜定位算法 (34)4.1 基于灰度信息的虹膜定位算法 (34)4.2 基于多分辨率分析的虹膜定位算法 (40)4.3 试验结果 (44)第五章虹膜归一化和光照估计 (47)5.1 归一化 (47)5.2 光照估计 (49)5.3 图像增强 (50)第六章基于GABOR变换和基于小波多分辨率分析的匹配算法 (52)6.1 基于G ABOR变换的匹配算法 (52)III6.2 基于多分辨率分析的匹配算法 (57)6.3 算法评测标准 (58)6.4试验结果及分析 (60)第七章虹膜识别算法在TMS320 C6713上的移植优化和嵌入式系统设计 (64)7.1 TI TMS320 C6713B (64)7.2 针对C6713的代码优化 (65)7.3 针对C6713的C ACHE优化 (68)7.4 优化前后的比较 (70)7.5嵌入式虹膜识别系统硬件平台 (70)7.6 ΜC/OS-II嵌入式操作系统 (73)7.7 ΜC/OS-II在TI TMS320 C6713上的移植 (73)7.8嵌入式虹膜识别系统中任务设计和调度 (74)第八章结论及展望 (78)致谢 (79)参考文献 (80)攻硕期间取得的研究成果 (84)IV第一章绪论近十年来,人们对身份的自动鉴别产生了极大的兴趣,希望找到一种可靠、快速和无侵犯性的身份鉴别方法。

基于小波包分解的虹膜图像识别

基于小波包分解的虹膜图像识别
Ab ta t Ii i e t c t n h sb c me ah t e e r h f l e it r ai n l r a T i a e r l i a y s r c :rs d n i ai a e o o s a c e d i t e n t a e . h sp p rp e i n r i f o r i n h n o a m e p o e ewa ee a k t a e i g c g i o r c s i g Te t e u t n a as o t a i l o i m x l r d t v l t c e — s d i si h p b r ma er o n t n p o e sn . s s l a d d t h w t sa g r h e i r s h t h t

I i I a e R c g i i n B s d o a e e a k t D c m o i i n r S m g e o n t o a e n W v I tP c e e o p s t o
彭 弘婧
Pn n ̄ g eg Hogi n ( 九江 学 院, 江西 九江 3 20 ) 30 5 (uin nvri,inx i i g32 0) J j gU ie t J giJ j n 30 5 i a sy a ua
/ i ∞
。 “ , 。

多 通道Gb 滤 得虹 全 局部 息来 Βιβλιοθήκη oe 波获 膜的 局和 信 进 r
行 识
。 :
0 引言
别系统对这些虹膜信息进行预处理,并对独特的虹 膜纹理特征进行描述, 完成不同特征的分类, 建立一 个所谓的虹膜信息数据库, 在以后的识别中, 通过把

《虹膜识别技术与实现》范文

《虹膜识别技术与实现》范文

《虹膜识别技术与实现》篇一一、引言在现今科技高度发达的时代,生物识别技术已成为身份验证和安全控制的重要手段。

其中,虹膜识别技术以其独特性、稳定性和高精度性,在众多生物识别技术中脱颖而出。

本文将详细介绍虹膜识别技术的原理、特点及其实现过程。

二、虹膜识别技术概述虹膜识别技术是一种基于人体眼部虹膜特征进行身份识别的生物识别技术。

虹膜是眼睛中瞳孔周围的彩色环状部分,其纹理独特且终身不变,因此非常适合作为身份识别的依据。

虹膜识别技术通过高精度摄像设备和图像处理算法,提取并分析虹膜的纹理特征,从而实现身份验证。

三、虹膜识别技术原理虹膜识别技术的核心在于图像采集和特征提取。

首先,通过高分辨率摄像设备获取高质量的虹膜图像,然后利用图像处理和模式识别技术,提取出虹膜的纹理特征。

这些特征包括细节特征和结构特征等,具有唯一性和稳定性。

最后,将提取的特征与数据库中的模板进行比对,完成身份验证。

四、虹膜识别技术特点1. 唯一性:每个人的虹膜特征都是独一无二的,因此虹膜识别具有很高的准确性。

2. 稳定性:虹膜特征终身基本不变,即使随着年龄的增长,其变化也非常微小,因此适用于长期身份验证。

3. 非侵犯性:虹膜识别无需接触式测量,用户接受度高。

4. 高精度性:虹膜识别技术采用高精度摄像设备和图像处理算法,能够精确提取和分析虹膜特征。

五、虹膜识别技术的实现过程1. 图像采集:使用高分辨率摄像设备获取高质量的虹膜图像。

2. 图像预处理:对采集的图像进行预处理,包括去噪、增强对比度等操作,以便更好地提取虹膜特征。

3. 特征提取:利用图像处理和模式识别技术,从预处理后的图像中提取出虹膜的纹理特征。

4. 特征匹配:将提取的特征与数据库中的模板进行比对,找出最匹配的模板。

5. 身份验证:根据比对结果判断身份是否匹配,完成身份验证。

六、应用领域虹膜识别技术在多个领域都有广泛的应用。

例如,在安全领域,可以用于门禁系统、安防监控等;在金融领域,可以用于银行柜台交易、ATM机取款等需要高度安全保障的场合;在医疗领域,可以用于医疗信息管理、患者身份验证等。

如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别

如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别

如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别虹膜识别是一种基于计算机视觉技术的生物识别方法,通过对人眼虹膜进行图像分析和匹配,可以实现个体的身份认证。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别,包括虹膜图像采集、特征提取和匹配算法等方面。

首先,虹膜图像的采集是进行虹膜识别的第一步。

在现实应用中,通常使用的是虹膜图像仪,它能够拍摄到人眼虹膜的高清图像。

为了提高采集的准确性和稳定性,通常需要保持采集环境光线柔和且均衡,避免出现阴影和反光。

同时,为了使得虹膜图像质量更好,需要确保被采集者在拍摄时眼睛保持稳定并对焦准确。

其次,虹膜识别的核心在于特征提取。

在虹膜图像中,虹膜的纹理和结构是具有个体独特性的重要特征。

为了提取虹膜的特征,通常采用特定的算法。

其中最常见的是基于二维小波变换的算法和基于Gabor滤波器的算法。

这些算法可以将原始图像中的虹膜纹理转化为一系列特征向量,以便后续的匹配和识别。

在特征提取之后,需要进行虹膜图像的匹配。

匹配算法是虹膜识别的决定因素,决定了识别的准确度和速度。

常用的匹配算法有相似性度量算法、相关性匹配算法和统计分类算法等。

相似性度量算法通常使用欧几里得距离、汉明距离或曼哈顿距离等度量两个虹膜特征向量的相似程度。

相关性匹配算法则通过计算两个虹膜特征向量之间的相关系数来进行匹配。

而统计分类算法则通过训练一组虹膜特征样本,结合统计学方法进行识别。

除了虹膜识别的关键步骤之外,还需要考虑一些其他因素以提高识别的准确性和可靠性。

首先,虹膜图像的质量对于识别效果有很大影响。

因此,在采集虹膜图像时,应尽量减少噪音和失真,并确保图像的清晰度和对比度。

其次,虹膜识别系统的安全性也是需要关注的问题。

应采用多因素认证,如密钥、密码和生物特征等,以提高系统的安全性。

最后,对于大规模的虹膜识别系统,需要高效的数据存储和索引方法,以提高查询速度和准确性。

虹膜识别作为一种高安全性的生物识别技术,已经在多个领域得到了广泛应用。

基于小波包分解的虹膜识别算法

基于小波包分解的虹膜识别算法

基于小波包分解的虹膜识别算法
孟爱国;章登勇;李峰
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2005(026)010
【摘要】特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法.小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配.实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性.
【总页数】3页(P2756-2758)
【作者】孟爱国;章登勇;李峰
【作者单位】长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.14
【相关文献】
1.基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法 [J], 张雯雯;赵国良
2.基于小波包分解的虹膜图像识别 [J], 彭弘婧
3.一种基于小波包分解的虹膜防伪检测方法 [J], 安树娟;何孝富;施鹏飞
4.基于光学体全息和小波包分解的虹膜识别实现 [J], 黄欢;才德;严瑛白;金国藩;何
庆声
5.基于小波包分解的虹膜图像识别方法研究 [J], 刘磊;陈向奎
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于复小波的虹膜识别算法研究的开题报告

基于复小波的虹膜识别算法研究的开题报告

基于复小波的虹膜识别算法研究的开题报告一、研究背景和意义虹膜识别技术是一种比较成熟、准确度较高的生物识别技术,它利用人眼虹膜的独特性进行身份认证,广泛用于安全领域、金融领域、医疗领域等。

然而,虹膜在无意中受到摩擦、过度紧张、慢性病或其他眼部疾病的影响下,其纹路受到了一定程度的变形和损伤,因此,如何提高虹膜识别算法的鲁棒性和精度是当前虹膜识别领域的重要研究方向之一。

复小波变换是小波变换的一种扩展,它的主要特点是可逆性和多分辨率。

复小波变换在现代信号处理、信息处理、模式识别等领域具有非常广泛的应用,因此利用复小波变换对虹膜图像进行处理,可能能够提高虹膜识别的鲁棒性和精度。

二、研究内容和方法本课题旨在探究基于复小波的虹膜识别算法,具体内容包括以下几个方面:1.设计复小波变换虹膜图像处理算法。

首先,将虹膜图像进行预处理,去除杂乱的背景和噪声,然后将虹膜图像进行复小波变换,提取其特征信息。

2.提取虹膜图像的特征。

根据复小波变换得到的频域信息,提取虹膜图像的特征向量,以此作为虹膜识别的依据。

3.建立虹膜识别模型。

利用虹膜图像的特征向量,建立虹膜识别模型,从而实现虹膜识别的自动化。

4.实验设计与分析。

选取数据库中的虹膜图像进行实验,并对实验结果进行分析,比较提出的算法与其他传统虹膜识别算法的鲁棒性和识别正确率。

三、研究目标和预期成果本课题的研究目标是设计一种基于复小波的虹膜识别算法,提出针对虹膜图像中的变形和损伤的解决方案,从而提高虹膜识别算法的鲁棒性和精度,并且实现虹膜识别的自动化。

该课题的预期成果是设计出一种新型的虹膜识别算法,并在实验中验证该算法的正确性和实用性。

该算法有望提高虹膜识别的鲁棒性和精度,进一步推进虹膜识别技术的发展。

一种基于Morlet小波变换的虹膜识别算法

一种基于Morlet小波变换的虹膜识别算法

一种基于Morlet小波变换的虹膜识别算法吴亮;庄镇泉;叶学义;姚鹏;李斌【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2005(041)032【摘要】虹膜识别包括虹膜定位、特征提取以及模式匹配几个步骤.文章提出了基于虹膜灰度梯度分析的新定位算法和基于Morlet小波变换的特征提取算法.首先对沿瞳孔半径方向展开的虹膜图像通过寻找灰度梯度最大值位置的方法进行虹膜定位;然后根据虹膜生理的特点对虹膜图像进行分区,对不同的虹膜区域采用一维和二维Morlet复小波变换相结合的特征提取算法,并用二比特格雷编码来表征提取的虹膜纹理的相位信息;最后通过计算虹膜间的Hamming距进行匹配,最终实现虹膜识别.实验结果表明,与现有算法相比,该算法识别速度快,提取特征的效果好,在实验室身份认证系统中表现出很好的识别效果.【总页数】5页(P37-40,44)【作者】吴亮;庄镇泉;叶学义;姚鹏;李斌【作者单位】中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026;中国科学技术大学电子科学与技术系,合肥,230026【正文语种】中文【中图分类】TP91.41【相关文献】1.一种新的基于小波变换的虹膜识别算法 [J], 章登勇;蔡碧野;李峰2.基于Morlet小波变换系数的自适应虹膜识别 [J], 林忠华3.一种新颖的基于小波变换的虹膜识别算法 [J], 范科峰;王美华;莫玮4.基于平移不变预处理的小波变换的虹膜识别算法 [J], 明星;刘元宁;朱晓冬;徐涛5.一种新的基于多小波变换的虹膜识别算法 [J], 魏连鑫;朱伟民;吴登峰;徐涛因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

Embedded的虹膜识别算法的研究与实现的开题报告

Embedded的虹膜识别算法的研究与实现的开题报告

基于Qt/Embedded的虹膜识别算法的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义虹膜识别作为一种安全可靠的生物识别技术,在现代化安全管理和人脸识别等技术中得到广泛应用。

虹膜识别具有防伪性好、可用性高、误识率低等优点,因此广泛应用于生物医学、民航安全等领域。

虹膜识别技术已被广泛应用于安全领域。

然而,由于算法开发、实现和应用的复杂性,虹膜识别系统的开发依然面临很多困难和挑战,因此需要更高效、可靠、易于部署和维护的虹膜识别系统。

二、研究目标本文的目标在于开发一种基于Qt/Embedded的虹膜识别算法,实现方便、高效、低成本的虹膜识别技术应用。

主要研究内容包括:1. 虹膜图像的采集与处理:通过摄像头获取虹膜图像,并对图像进行预处理,以便后续的特征提取。

2. 虹膜特征提取:提取虹膜图像中的特征,主要包括纹孔带、角膜移位等特征。

3. 虹膜匹配与识别:通过对虹膜特征进行匹配和比对,实现虹膜识别功能。

4. 系统实现:基于Qt/Embedded平台,开发虹膜识别系统,包括虹膜图像采集、虹膜特征提取、虹膜识别等功能。

三、研究内容和方法本文主要研究内容包括虹膜信息采集、虹膜图像处理和虹膜识别算法设计。

具体方法如下:1. 虹膜信息采集:根据虹膜图像的采集原理,采用CCD摄像头获取虹膜图像,并基于DSP平台对采集图像进行预处理。

2. 虹膜图像处理:通过对采集的虹膜图像进行滤波、二值化、边缘检测等处理,提取虹膜区域,并确定相应的半径和中心坐标,为后续特征提取打下基础。

3. 特征提取:通过虹膜图像的纹理特征、血管排列特征等,提取特征信息,并将其转化为一组数字特征。

在获取特征的同时,针对各种噪声和变化,给出一种自适应的特征提取算法。

4. 虹膜匹配与识别:利用虹膜提取特征进行匹配和比对,实现虹膜识别功能。

通过支持向量机、神经网络等机器学习算法,实现虹膜识别的自动化和精度优化。

5. 系统实现:基于Qt/Embedded平台开发虹膜识别系统。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
p s p o e s d i o u e c g i o a e a e f  ̄ e r v d i n o o r p rs ea d t e n r l a i n o t r c s e n a c mp t r Re o n t n r t sc n b u h r mp o e fwi d w fp o e i o mai t - i i z n h z o
tce o o u e i l t n C e c 8 , i e h g e tr t n e p rme t s e h i u r s d Th e o n t n r t fc mp t rsmu ai a r a h 9 % wh l t i h s ae i x e i n i o n eh i
用化方向发展奠定 了基础 。
关键词:虹膜识别 ;体全 息相 关;小波 包分解;特征图像
中图分类号:T 3 1 1 P9. 4 文献标识码:A
I pl m e a i n o i e o ii n ba e n vo um e ho o r phi m e nt to fi sr c gn to s d o l r lg a c
Ab t a t An i lme tto f rsr c g i o n ah b i p o ee to i o u o o r p i y t m nr d c di sr c: mpe na i n o i e o n t no y r o t - lc r n c v l meh l g a h cs se i i t u e i i d s o n
tipprWa e t aktW P d c mp siniue eea e ie g sT eWPnd s o bn t nwi e hs ae v l ce ( ) eo oio sdt g nrt t gni e. h o e m ia o t t eP t s o eh e ma c i hh
h g e t e o nt n r t s b n d t r u h e h a t e s a c . e t - o s mi g sa e feg n i g e e a i na d i h s c g i o ae i o  ̄i e h o g x u si e r h Th me c n u n t g so i e r i v i ma eg n r t n o so a e a e c m pe e r lmi a i , n u o i l -h n e d h g a a ll m b l y t e f a u e e t c i n i t r g r o lt d p e i n l a d d e t t mut c a n la ih p r l i a i t , h e t r x a t s r y s i n es i r o p ro me n r a i t h e p o ou o o r p i o r l t n Th o r lt n r s l ee t d b CD e e f r d i e ltme wi t e h l f v l me h l g a h c c re ai . e c rea i e u t d tc e y C h o o s r a
基于光学体 全息和小波 包分解 的虹膜 识别实现
黄 欢 ,才 德 ,严 瑛 白,金 国藩 ,何庆 声
(清华大学 精 密测试技术与仪器国家重 点实验室,北京 10 8 0 0 4) 摘要:在光电混合 的体全 息系统上实现虹膜识别。利用小波 包分解生成特征 图像 ,并且穷举找到具有较 高识别率 的小波 包节点组合 。耗 时的特征 图像生成和 图像存储都是事先进行 的,光学体 全息凭借其 多通道和 高并行性可以 实时地完成特征提取和相 关。计 算机 对采集到的相 关结果进行后 处理 ,通 过选择合 适的窗 口和 归一化可以进一步 提 高识别率。模拟识别率可达 9 %,实验 中的最 高识别率为 9 %。实验结果证 明了方案 的可行性 ,并为今后向实 8 1
( tt K yL b rtr f P eio Mesrme teh ooya dIs u e t Dea t n o Sae e a oao yo rc in aue n Tcn l s g n nt m ns p r r , metf
P eio s u nsTig u nvri , e i 0 0 4 C ia) rc inI t met s h aU i sy B in 10 8 , hn s nr , n e t jg
c r ea i nd wa ltpa ke c o r l ton a vee c tde om po ii n sto
HUA NG a ,C e ANYi- a,JN ofn Hu n AI ,Y nb i I Gu - ,HE Qigs e g D a n- n h
维普资讯
第 3 卷第 5 4 期
20 0 7年 5月
光 电工程
Op o E e to i n i e r g t - l cr n cE g n e i n
Vo . 4 No. 13 , 5 M a, 0 y 2 07
文章 编号 :1 0 ~ 0 2 0 )5 0 9 — 6 3 5 0 70 — 0 7 0 0 1 X(
相关文档
最新文档