一种新的虹膜定位算法

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稳健的虹膜定位算法

ＲｏｕｔｒｓＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｈｂｓｉｃｌｔｏｇｒｔｍＩｚ
ＭＡＺｈｎｅｇ
（ｃｏｌｆｏｍｕｉｔｎｎｆｒｔｎｎｉｅｒｇＵｉｒｔＥｅｔｎｃｃｎｅｎｅｈｏｏｙｆｈｎＣｅｇｕ６０５）ＳｈｏｏＣｍｎｃｉｄＩｏｍａｉｇｎｅｉ，ｎｖｓｙｏｌｒｉＳｉｃｄｃｎｌＣｉａｈｎｄ１０４ａｏａｎｏＥｎｅｉｆｃｏｅａＴｇｏ
况下虹膜图像的定位问题。为此，本文提出了一种新的基于多分辨率分析（Ａ的虹膜定位算法。该ＭＲ）算法将睫毛和虹膜边缘认为是分布在不同频段的图像信息，从而选择合适的频段进行虹膜边界点的搜索，并对边界点进行椭圆拟合定位虹膜。通过试验
第３卷第６期９２１年１月００１
电子科技大学学报
ＪｕｎｌｆｉｅｓｔｆｅｔｏｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏＣｈｎｏｒａＵｎｖｒｉｏＥｌｃｒｎｃＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｆｉａｏｙ
Ｖｌ９ＮＯ６０３＿。．ＮＯ．００Ｖ２１
稳健的虹膜定位算法
马争
（电子科技大学通信与信息工程学院成都６０５）１０４
【摘要】虹膜定位是虹膜识别的第一步，同时也是最为关键的一步，它将直接影响整个虹膜识别系统的效率和准确率。针时目前已有虹膜定位算法的局限性，该文提出了一种新的基于多分辨率理论的虹膜定位算法。该算法首先在某一分辨率下搜索虹膜内外缘的边界点，然后针对这些边界点进行椭圆曲线拟合．通过大量的实验表明，该算法快速、准确，并能够在一定程度上解决偏视虹膜图像的定位问题和眼睑、睫毛的遮挡问题。关键词曲线拟合；多分辨率分析：尺度函数：小波分析中图分类号Ｔ３１１Ｐ９．４文献标识码Ａｄｉ０９９．ｓ．０．５８２１．５２ｏ：．６￣ｉｎ１１０４．０００．４１３ｓ００

一种快速的虹膜定位算法

ｂｕｄｒｏｎ —ｅｕｎｅｒｘｒｃｅ．Ｓｍｉｒｏｎａｐｉｔｓｑｅｃｓｗｅｅｅｔｔｄｉｌｌｈｕｅｉｃｅｃｎｂｔｄｂｈｅｓｓｕｒｔｏｙａａｙ，ｔｅｏｔｒｃｒｌａｅｆｔｙｔｅｌａｔｑａｅｍｅｈｄｉｅａａｔｘｅｍｅｔｌｅｕｔｓｏｈｔｈｔｏａｖｒｏｈｙｌｓｅｎｙｌｃｌｓｏｔｌｓ．Ｅｐｒｎａｓｌｈｗｔａｅｍｅｈｄｃｎｏｅｃｍｅｔｅｅｅａｈｓａｄｅｅｉｏｃｕｉｎ，ａｄａｓｉｒｓｔｄｎｌｏ

ＡｓｒｓＬｏａｉａｉｎＭｅｈｄＦａｔＩｉｃｌｔｏｔｏｚ
ＣＥｉ，ＷＡＧＳ－ｎ，Ｉｉ —ｕ，Ａｅ，ＨＯｈｎｇａｇＨＮＱａｎＮｕｊｇＬＵＸａｈａＧＯＬｉＺＵＣｕ —ｕｎｉｏ
ｌｃｌｚｔｎ．Ｏｎｌｃｔｇｔｎｅｏｎａｙｏｒｓ，ａｍｐｏｅｒｃｎｇａｇｒｔｍｓｉｔｏｕｅｏｏｔｉｏａｉａｉｏｏａｉｈｅｉｎｒｂｕｄｒｆｉｉｎｎｉｒｖｄｔａｋｉｌｏｉｈｗａｎｒｄｃｄｔｂａｎ
第４９卷
第６期
吉林大学学报（理学版）
ＪｕｎｌｆｉｎＵｉｒｔＳｉｃｄｉ）ｏｒａｏＪｉｎｖｓｙ（ｃｎｅＥｉｏｌｅｉｅｔｎ
Ｖｏ．Ｎｏ６１４９．ＮＯ２Ｖ０１１

一种基于圆周差分法的新颖虹膜定位算法

１Ｄａｇｎ博士的圆周差分方法【Ｊ．ｕｍａＪ，表示为公式
ｍ）Ｇ，（ａＩ（ｆ【）
ｃｃ２ ’ ｍ－Ｙ
Ｉ
Ｉ
（）１
就是在不同半径，和圆心（，）对应的圆周上对灰度梯度值做积分并把它归一化，梯度最大值所．所对应的就是圆的边界。而该最大值所对应的坐标（，，）是该圆的圆心（，ｏ和半径，其中Ｇｒ表Ｙ，就Ｘ。ｒ）（）示平滑算子，Ｉｘ）示虹膜图像。（，表２Ｗｉｅ等人采用的Ｈｏｇ．ｌｓｄｕｈ变换方法【训，考虑圆的一般方程（一）＋一），ｊ口（６：，，对于不同的参ｃ
所承担的风险越来越大。传统的密码、智能卡等身份鉴别方法已经不能满足现今高安全系统的要求。
为了能更好的解决身份鉴别的问题，生物特征识别技术正在悄然兴起。目前，可利用为生物特征识别的生理特征有：指纹、虹膜、掌纹、视网膜、人脸、步态等。人的虹膜是围绕着瞳孔的圆环状组织，作为重要的身份鉴别特征，具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点。与其它基于生物特征的身份鉴别方法相比，虹膜具有更高的准确性。据统计，到目前为止，虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的，也是目前为止生物特征识别中最为精确的识别方法。基于虹膜的身份鉴别技术日益得到学术界和企业界的重视。虹膜识别一般包括虹膜定位、特征编码、特征匹配等三个环节。虹膜定位是指利用数字图像处理算法把虹膜部分与眼睛的其他部分如瞳孔、巩膜及眼睑分离开来。虹膜定位是虹膜识别的重要部分，其定位准确与否直接影响最终识别结果。但是，人眼的生理结构（睑和睫毛的干扰等）以及外部光眼线的变化往往会对虹膜图像造成影响，干扰虹膜定位，降低虹膜识别的准确率。本文在虹膜定位上提

虹膜图像定位方法的研究

感兴趣的部分。本文采用二维统计顺序滤波，它是中值滤波的演变和推广，该方法与其他滤波方法相
比，有效地减少了图像的噪声，到了预期的目地。达但是虹膜与巩膜的边缘不是很清晰，给定位带来了困难，所以又进行了锐化处理。采用拉氏算子对对象进行运算，模糊部分得到了锐化，特别是模糊的
Ｗａｄ．ｅｌａｉａｏｆｔｅｏｔｉｅｏｈｅｉｉｇｄｐｅｐｏｄｃｎｎｐｒｔｒａｄｎｗｓｍａｅＴｏｌｚｔｎｏｈｕｓｄｆｔｓｅｅａｏｔａｉｒｖｅａｙｏａｏｅｈｃｉｒｄｄｎｍｅｎｈｏｇｒｎｆｒｏｕｈｔａｓｏｍｉｃｍｂｉｔｏｆｔｅｔｎｎａｎｏｗｏ．ｅｅｐｒｍｅｔｅｕｔｅｐａａ，ｔｓｍｅｏａｒｅｔｉｈｈＴｘｅｉｎａｒｓｌｘｔｍｓｈｉｔｄＣｏｉｎｌｉｈｎｈｎｔｍｌｎｔｅｉｅａａｄｅｔｒａｄｇｆｔｅｉｉｃｕｒｔｌｎｄｍｏｒａｔｘｅｎｌｅｅｏｈｒｓａｃａｅｙａｅｆｓ．
ＸＵｕ — ｉｇＺＨＡＮＧｉｎＣｈｎｑｎ，Ｊａ
（ｎｏｍｔｏｃｅｃＩｆｒａｉｎＳｉｎｅ＆Ｅｎｉｅｄｎｌｇ，ａｎｎｉｅｓｔｆｈｏｏｙＪｌｈｕ１０，ｈｎ）ｇｎｅｇＣｏｌｅＬｉｏｉｇＵｎｖｒｉ０１ｎｌｇ ’ ｉｚｏ２１０１Ｃｉａｅｙｌ

一种虹膜定位算法

Ｔ３１４Ｐ９．１
中图法分类号
ＡｎＩｉｃｔｏｇｒｔｍｒｓＬｏａｉｎＡｌｏｉｈ
ＷａｇＣｈｎｒＨｕＺｅｇｉｇＬｉｎＱｉｓｅｇｎｅｇｕｈｎｐｎａｕｈｎ
（ｎｔｕｅｏｍａｅＰｒｃｓｎ，ＹｎｈｎＵｎｖｒｉ，Ｑｉｈａｇａ０６０）ＩｓｔｔｆＩｇｏｅｓｇａｓａｉｅｓｔｉｉｙｎｕｎｄｏ６０４
ｓｍｅｒｅｔｒｎｄｅｇｅｄｅｅｔｏｒｙｍｔｙｆａｕｅａｄｔｃｉｎｆｏｍａｃｌｍａｓｐｒｓｎｅｇｒｙｓａｅｉｇｅｉｅｅｔｄ．Ｂａｓｄｏｔｓｉａ，ｔｅｉｐｒｅｅｎｈｉｄｅｈｍｏｖｄＳｏｂｌｄ — ｅｅ
ｃｅｒ，ｔｎｈｅｉｉｎｔｒｏｒａｅｎｔｈｅｔｒｓｉｅｉｎｄｅｘｔｒｏｒｒｄｉａｅｄｅｅｔｄｂｙｕｉｇｒｄｉｓｏｇｒｍｏｕｇｒｎｓｏｍ．ＲｅｕｌｓｅｉａｉｒｔｃｅｓｎａｕｓｈｉｔａｏｆＨｈｔａｆｒｓｔｓｈｏｗｈａｈｅｍｅｈａｍｐｒｔｔｔｔｏｄｃｎｉｏｖｅｌａｉｎｓｅｎｄｉｏｃｔｏｐｅｄａｓｎｏｔｓｎｓｔｖｅｔｏｉｅｅｆｅｔｅｉｉｏｎｓｆｃ．
Ｋｅｒｉｉｏａｔｏｎ，ｉｉｄｎｔｆｃｔｏ，ｉｃｅｄｅｅｔｙｗｏｄｓｒｓｌｃｉｒｓｉｅｉｉａｉｎｃｒｌｔｃｏｒ，ｏｕｒＨｇｈｔａｎｓｏｒｆｍ

一种改进的虹膜内边缘定位算法

ＡｍｐｏｅｒｓＩｎｒＢｏｎａｙＬｏａｉａｉｎＡｌｏｉｍＩｒｖｄＩｉｎｅｕｄｒｃｌｔｏｇｒｔｚｈ
ＦＵＭｉ —ｉｎｎｇＪａ
（ｐｒｅｔｆｔｅｔｓｎｏｕｅＳｉｃ，ｕｈｕＵｉｅｓｙＦｚｏｕａ５１８ＣｉＤｅａｔｎＭａｍａｉｄＣｍｐｔｃｎｅＦｚｏｎｖｒｔ，ｕｈｕＦｊｎ３００，ｈｎｍｏｈｃａｒｅｉｉａ）
文献标识码：Ａ
一
种改虹膜内进的边缘定位算法
傅明建
（州大学数学与计算机科学学院，福建福州３００福５１８）
摘要：首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理，除可能存在的眼睑和睫毛干扰；去然后用
Ｃｎｙ边缘检测算子得到虹膜的内边缘，ａｎ通过自适应选取非极大值抑制的高阈值，并对不连续边缘进行修整，得
第１８卷第２期
２１年４月０１
莆田学院学报
ＪｕｎｌｆｕｎｏｒａｏＰｔａＵｎｖｒｉｉｉｅｓｔｙ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
ＶＯ．８１ＮＯ２１６２４４（０）２０４．４１７．１３２１０ — ０６０１
相同的概率小于１－【０３“ ５。虹膜纹理不能遗传，形其成是随机的、序的，无只取决于在胚胎形成过程中的最初环境。虹膜位于角膜的后方，有天然的保具

一种新的虹膜归一化算法

维普资讯
本目任辑：桂栏责编李瑾
一
．．．人工智能及识别技术．．．．
种新的虹膜归一化算法
王才名。安芝刘
（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙４０７）１０３摘要：根据在虹膜归一化算法研究中遇到的问题，在虹膜定位的基础上，绍了虹膜归一化算法，对虹膜归一化算法进行了改进，介并将瞳孔真实边缘作为归一化内边界。实验结果表明，新算法有效的去除了黑点并保留了虹膜原有信息。
｛，＝二，１【，（ｒ（００１）。：Ｙ一，０Ｙ，）ｔ）ｏ）（＋（０，
（）～３．２８
法上首次使之变为可行。虹膜识别技术是目前崭新的பைடு நூலகம் 种基于
眼睛虹膜的生物特征识别技术。人体各生物组织可用作身份识别的有指纹、脸型、Ｎ虹膜等，ＤＡ、其中虹膜识别相对简便，准确。由于虹膜特征具有唯一性、受遗传性误差因素（不如孪生关系等）和表现性因素（如面部特征随年龄变化）的影响、难于复制、别信识息易于获得等优点，在身份认证方面具有无比的优越性，随着电子信息时代的全面到来。于虹膜识别的身份认证技术必将获得基
ＷＡＮＧｉｍｉｇＬＵ —ｚｉＣａ — ｎ，ＩＡｎｈ
ｆｐｒｎｆｌｃｏｉＳｉｃ＆ｅｈｏｏｙＮａｏａＵｎｖｒｔｆｆｎｅＴｃｎｌｇ，ｈｎｓａ１０２ＣｈａＤｅａｍｅｔＥｅｔｎｃｃｎｅＴｃｎｌ。ｔｎｌｉｅｉｏＤｅｓｅｈｏｙＣａｇｈ０７，ｉ）ｔｏｒｅｇｉｓｙｅｏ４ｎ

一种基于几何特征的虹膜定位算法

虹膜是指白色巩膜与黑色瞳孔之间的色素沉着区域，图１如所示。虹膜识别具有普遍性、一性、定性、保护性、入侵唯稳受非检测性和防伪性等优点。非入侵检测性（或非接触式）的生物特征识别是身份鉴别研究与应用发展的必然趋势，人脸、音和与声
ＡｂｔａｔＩｓｌａｉｎｉａａｏｅｓｏｎａｒｓｒｃｇｔｏｙｔｍ．ｅｓｅｄａｃｕｒｃｆｔｅｉｓｌｃａｉｎｄｃｄｅｓｒｃｒｏｃｔｏｓａｂｓｌｐｒｃｓｉｎｉｎｉｅｏｎｉｉｎｓｓｅＴｈｐｅｎｄａｃａｙｏｈｒｏｔｏｅｉｉｉｉｔｅｐｆｒａｃｆｔｒｓｒｃｇｉｉｎｓｓｅ．ｎｏｄｅｏｆｓｅｈｅｓｅｆｉｓｌｃｔｏｔｉｐｒｉｒｄｅａｔｌｃｔｏｌｏｈｅｒｏｍｎｅｏｈｅｉｅｏｎｔｏｙｔｍＩｒｒｔａｔｎｔｐｅｄｏｒｏａｉｎ，ｈｓｐａｅｎｔｏｕｃｓａｆｓｏａｉｎａｇ — ｉｉｉｈｆｒｐｕｌｅｅｔｎａｅｎｔｅｇｏｔｉａｈｒｃｅｔｃｏｉｃｅ．ｉｇｔｅｃｕｉｒｌｔｒｔｍｏｐｉｄｔｃｉｇｂｓｄｏｈｅｍｅｒｃｌｃａａｔｒｓｉｆｃｒｌＵｓｎｈｏｐｌｅａｉｎｓｉｅｗｅｎｔｎｒａｄｏｅｉｎｇｏｈｐｂｔｅｈｅｉｎｅｎｕｔｒｅｇｓｏｈｒｓｉａｅ，ｈｅｓａｃａｅｏａｃｌｔｏｏｌｃｔｕｔｒｂｕｎａｅｓｇｅｔｙｒｄｕｅＥｘｅｍｅｔｈｏｔｔｔｄｅｆｔｅｉｍｇｔｅｒｈｒｎｇｆｃｌｕｕｓｍｅｈｄｔｏａｅｏｅｏｄｒｓｉｒａｌｅｃｄ．ｐｒｉｉｉｎｓｓｗｈａｈｅ

一种基于人眼结构特征的新颖虹膜定位算法

上四个不共线的点，从而快速定位出虹膜外圆。对已的７６有５幅虹膜图像组成的虹膜数据库进行定位，本算法只需要１９ｎ平均定住时间达到０１６，．ｍｉ５，．ｓ准确率达到９．％。Ｈｕｈ２９７比ｏｇ变换以及Ｄｕｍｎ０ａｇａ的圆检测算子等经典
一
种基于人眼结构特征的新颖虹膜定位算法
苑玮琦，林忠华，徐 Байду номын сангаас
（沈阳工业大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳ｌ０２０３）１
摘要：虹膜定位是虹膜识别系统的重要组成部分，定位的速度以及定位算法的健壮性是需要特别注意的因素．根据对人眼的结构特征进行分析，提出一种新颖虹膜定住算法。利用一种灰度累加算子找到瞳孔内一点。通过边缘检测模板找到虹膜内圆上三个不共线的点，从而快速而准确地定位出虹膜内圆，通过边缘检测模板找到虹膜外圆
ｉｎｒｉｌｒｐｄｙａｄｆｕｕｅｏｎａｙｐｉｔａｒｏｎｔｅｓｍｅｌｅｗｅｅｆｕｄｂｈｏｎａｙｄｔｃｉｎｎｅｒｅａｉｌ，ｃｃｎｏｒｏｔｒｕｄｒｏｎｓｔｔｂｈｗｅｅｎｔａｉｒｏｎｙｔｅｂｕｄｒｅｅｔｏｏｈｎｔｍｐａｅｔｃｔｅｏｔｒｉｓｉｃｅ７６ｉｓｉｇｓｏｒｓｇａｒｇａａａｅｗｅｅｌａｅ．ｒｌｏｔｍｎｙｅｌｔｌａｅｔｕｅｉｒｌ．５ｉｍａｅｍｐｉｎｉｓｉｏｏｈｒｃｒｃｉｎｉｍａｅｄｔｂｓｒｃｏｔｄＯｕｇｒａｉｈｏｌｃｓｓ１５ｍｉ．ｖｒｇｉｆｌｃｔｎｒａｈｓ０１６ｅｄａｃｒｃｆｌｃｔｎｒａｈｓ９．７．ｉａｇｒｍｓｏｔ．９ｎａｅｅｔａｍｅｏａｉｅｃｅ．２ｓｃａｃｕｙｏａｉｅｃｅ９０％Ｔｈｓｌｏｔｏｏｎａｏｏｉｈｉｍｕｈｆｔｒｔａｎｔｅｌｓｉａｃａｅｈｓｎａｙｏｈｒｃａｓｃｌｍｅｈｄｕｈａｕｈｔａｓｏｍｄｔｅｃｒｌｅｅｔｎｏｒｔｒａｐｅ．ｔｏｓｓｃｓＨｏｇｒｎｆｒａｉｅｄｔｃｉｐａｏｔｓｅｄｎｈｃｏｅ

一种改进的虹膜快速定位算法

ｂｓｄｏｏｅｐｒｖｉｉｇｌｃｉａｉｎａｇｒｔａｅｎｓｍｅａｌｎｏａｚｔｏｏｉｈｍｓＡｆｅｅｅｍｉｉｇｔｅｔｅｈｌｙＯＴＳＵｌｏｉｈ，ｔｏｅｔｃｏｄｂａｅｌｌ．ｔｒｄｔｒｎｎｈｈｒｓｏｄｂａｇｒｔｍｈｅｌｎｇｓ－ｈｒｓｄ
类间方差法确定图像阈值。变形瞳孔近似椭圆，因此利用最长弦定位内边界。由于瞳孔虹膜近似同心，用圆灰度梯度利
算子小范围搜索外边缘。此算法精确定位了变形瞳孔，避免了外边缘搜索的盲目性，高了虹膜定位的精度与速度。提关键词：虹膜识别；虹膜定位；最大类问方差法；圆检测算子
ｂｎａｙｏｒｓｂａｅｎｃｒｕｌｅｏｕｄｒｆｉｉｓｄｏｉｃａｔｍｐｌｔｓｓａｃｅｉｅｓｒｎｅａｔｅｐｐｉａｄｉｓｗｅｅａｐｏｉｔｌｏｃｎｒｃｒａｅｗａｅｈｄｎｌｓａｇｓｈｕｌｎｒｒｐｒｘｍａｅｙｃｎｅｔ．ｒｉｉＣｏｍｐａｅｔｈｅｕｕａｇｒｔｒｄｗｉｈｔｓｌａｏｈｍｓｂｓｄｏｉｃｌｅｌｔｔｓａｇｒｔｍｅｅｔｕｌａｌｐｅｒｄｃｓｔｅｂｌｎｎｓｌｉａｅｎｃｒｕａｔｍｐａｅ，ｈｉｏｈｄｔｃｓｐｐｉｓｅｌｓ，ｅｕｅｈｉｄｅｓｒｌｉｉｏｈｅｃｒｃｓ，ａｄｉｏｖｓｔｅｓｅｎｃｕａｙｆｔｅｓａｈｐｏｅｓｎｍｐｒｅｈｐｅｄａｄａｃｒｃ．ｒＫｅｗｏｄｓｉｓｒｃｇｉｉｎｉｓｌｃｌｚｔｏ；ＯＴＳＵｌｏｔｍ；ｃｒｕａｅｌｔｙｒ：ｒｅｏｎｔｏ；ｒｏａｉａｉｎｉｉａｇｒｈｉｉｃｌｒｔｍｐａｅ

一种新的虹膜图像配准算法

Ｎｅａｇｒｔｍｏｒｓｉｇｅｉｔａｉｎｗｌｏｉｈｆｒｉｉｍａｅｒｇｓｒｔｏ
ＬＩＸｉｇｙｎ — ｅ，ＬＵｎｌａｇＩＸｉ —ｉｎ
（Ｓｈｏｕｉｅ，Ｕｉｒｔｈｎｈｉｏｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇ，ｈｎｈｉ００３ｈｎ）ｃｏｌｆＢｓｓｎｅｓｙｏＳａｇａｒＳｉｃｏｎｓｖｉｆｆｅｅｏｏｙＳａｇａ０９，Ｃｉａｈ２
图像，可以获得较好的分类效果。算法为虹膜识别及相关研究提供了新思路。关键词：虹膜；配准；分类中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ６５２０）７２３ — ３０１３９（０８０ — ２２０
转换为矩形是特征提取的需要，为Ｆｕｅ变换或小波变换因ｏｒｒｉ
１虹膜图像的定位
虹膜是位于黑色瞳孔与白色巩膜之间的环状组织，内外其边缘经拟合可看做圆形。通常情况下其内外圆环并不是同心的，以要对其内外边界分别进行定位（１。所图）虹膜的内边界就是瞳孔的边界。由于瞳孔的灰度值远小
性获得显著提高。该算法简单迅速，并且最大限度
别则往往是通过软件实现。其中预处理过程首先进行虹膜的
精确定位、分割与提取，然后通过适当的配准和变换将虹膜图像展开为矩形图像，至此预处理完成。。将环形的虹膜图像
可以很方便地获得矩形图像的纹理特征在不同频率或尺度上的能量分布，这个能量分布的差别足以区分绝大多数虹膜。而

一种改进的快速虹膜定位算法

ＩＳＳＮ１０－０４０９３４
Ｅｍａｌｅｕ＠ＣＣ．ｅ． — ｉ：ｄｆＣＣｎｔｎａｈｔ：ｗｗ．ｎｓｅ．ｎｔ／ｗｄｚ．ｔｐ／ｎｏ
Ｔｅｈ＋８６５１ —５ —５６０９５Ｏ４９６３６９９６
Ｃｍｕｒｎｗｄｅｎｅｈｏｇ电脑知识与ｏｐｔＫｏｌｇｄＴｃｎ￣ｙｅｅａ技术
Ａｂｔａｔｎｏｄｒｔｖｒｏｈａｎｓｏｕｈｔｎｆｒａｉｎｗｈｎａｐｉｄｉｓｌｃｔｎａｎｗａｔｉｓｌｃｔｎａｏｉｍｓｓｒｃ：ＩｒｅｏｅｃｍｅｔｅｗｅｋｅｓｆＨｏｇｒｓｍｔｅｐｌｉａｉ，ｅｆｓｒｏａｉｌｒｈｗａｏａｏｏｅｎｒｏｉｏｉｏｇｔ
统Ｈｏｇｕｈ变换在检测圆形过程中，三个参数需要确定，有以致算法时间复杂度极高，且需要很大的存储空间来存储检测状态，并从而很难在实时环境中得到应用。本文针对传统随机Ｈｏｇｕｈ变换在检测圆形过程中存在的缺点，改进的Ｈｕｈ变换和Ｃｎｙ缘把ｏｇａｎ边
Ｖｏ．，．４，ｃｍｂｒ２０Ｐ９８－８１Ｎｏ３Ｄｅｅｅ０１，Ｐ．７８９７９６
一
种改进的快速虹膜定位算法
董科．钦谭茹
（宁师范大学网络中心，宁大连１６２）辽辽１０９

采用Hough变换定位出虹膜内外边缘的圆心和半径

采用Hough 变换定位出虹膜内外边缘的圆心和半径虹膜包含纹理的部分是内外两个近似圆形边界之间的部分，虹膜的内侧与瞳孔相邻，外侧与眼白相邻，这两个圆不是完全同心的，需要分别对内外两个边界进行处理。

目前国内外提出了不少的虹膜定位算法。

在此具体研究基于Hough 变换的虹膜定位算法。

1 分离瞳孔并估算出虹膜内半径仔细观察眼睛的图像（如图1所示）发现与眼睛的其它部分相比，瞳孔暗得多，所以可以采用二值化的方法分离出瞳孔，根据瞳孔图像的面积估算出虹膜的内半径。

二值化方法的关键在于阈值的选取，具体的做法是，先计算出整个图像的灰度直方图，它应该有两个主要的峰值，其中第一个峰值，对应的就是瞳孔区域灰度集中的范围，第二个峰值对应的是虹膜区域的灰度集中范围。

显然，提取瞳孔的二值化阈值应该选择在第一个峰值的右侧(如图2所示)，图3是二值化后的结果，可以看出，瞳孔被成功的分离了出来。

对于提取出的瞳孔图像函数()j i p ,，选择适当的阈值b ,令()⎩⎨⎧=10,j i f ()()b j i p b j i p ><<,,0 求出瞳孔的面积为()()∑∈=Ij i j i f S ,, 估算出瞳孔的半径为 πSr =图1 原始数图像图2 虹膜图像的灰度直方图图3 二值化方法定位瞳孔2 采用改进的Hough 变换算法定位出虹膜内外边缘（一）Hough 变换的原理Hough 变换的实质是将图像空间的具有一定关系的像元进行聚类，寻找能把这些像元用某一解析形式联系起来的参数空间累积对应点。

采用Hough 变换检测任意曲线的原理如下：假设()y x a a f a n n ,,,...,11-= （1）为需检测曲线的参数方程，式中n a a , ... ,1为形状参数，y x ,为空间域的图像点坐标，对于图像空间的任意点()00,y x ，利用（1）式可将其变换为参数空间()n a a ,...,1中的一条曲线。

一种基于形态学的虹膜定位快速算法

Ｋｅｏｄ：ｒｃｌａｏ；ｏｇｇｒｈ；ｉｕｅｅｃｉｅｅｔｌｌｏｉ；ｅｌｅｄｔｃ；ａｏｅｔｎｙｗｒｓｉｓｏａｚｔｎＨｕｈａｏｉｃｒｍｆｒｎｅｆｒｎｉｇｒｈｔａｅｅｔｇｙｐｊｃｏｉｌｉｉｌｔｍｃｄａａｔｍｍｐｔｒｒｉ
ｔｌｅｕｔｓｏｔａｅｐｏｏｅｔｏｃｉｖｓｘｅｌｎｓｌｒｆｏｈｓｅｄａｄａｃｒｃｒｏａｉａｉｎａｓｌｈｗｔｒｐｓｄｍｅｈｄａｈｅｅｃｌｔｅｕｔｉｔｍｓｏｂｔｅｎｃｕａｙｆｃｌｔ．ｒｓｈｔｈｅｅｒｓｎｅｐｏｌｚｏ
ＳｈｏｆｍｐｔｒａｄＴｌｃｍｍｕｉａｉｎ，ａｇｈｉｅｓｔｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙＣｈｎｓａ４０１，ｉａｃｏｌＣｏｕｅｎｅｅｏｏｎｃｔｓＣｈｎｓａＵｎｖｒｉｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ａｇｈ１１４ＣｈｎｏｙＰＥＮＧｉｎＸＩＪａ，ＡＮＧｕＦａｔｒｓｌｃｌａｉｎａｇｒｔｍａｅｎｍｏｐｏｏｙＣｏＪｎ．ｓｉａｉｔｏｌｏｉｈｂｓｄｏｒｈｌｇ．ｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｐｉａｉｎ，０２，ｉｏｚｕｅｇｎｅｉｇａｄＡｐｌｔｏｓ２１ｃ
ｔｒｅｙｅｅｉ，ｙｌｈａｄｆｕａ，ｏａｉｔｎｗｔｗ— ｅｄａｄｌｗａｃｒｙｅｃＩｅｌｙｒｙｐｏｅｔｎａｇｒｈａｄｍｏ－ｕｂｄｂｙｌｅｅａｃｌｌｃｌａｉｉｌｓｅｃｕａ，ｔ．ｔｍｐｏｓａｒｃｉｌｉｍｔｄｓｎａｚｏｈｏｐｎｏｃｇｊｏｏｔｎ

虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍

虹膜识别DAUGMAN核心算法介绍眼睛的虹膜是由相当复杂的纤维组织构成，其细部结构在出生之前就以随机组合的方式决定下来了，虹膜识别技术将虹膜的可视特征转换成一个512个字节的Iris Code(虹膜代码)，这个代码模板被存储下来以便后期识别所用，512个字节，对生物识别模板来说是一个十分紧凑的模板，但它对从虹膜获得的信息量来说是十分巨大的。

一、采集：从直径11mm的虹膜上，Dr.Daugman的算法用3.4个字节的数据来代表每平方毫米的虹膜信息，这样，一个虹膜约有266个量化特征点，而一般的生物识别技术只有13个到60个特征点。

266个量化特征点的虹膜识别算法在众多虹膜识别技术资料中都有讲述，在算法和人类眼部特征允许的情况下，Dr.Daugman指出，通过他的算法可获得173个二进制自由度的独立特征点。

在生物识别技术中，这个特征点的数量是相当大的。

二、算法：第一步是通过一个距离眼睛3英寸的精密相机来确定虹膜的位置。

当相机对准眼睛后，算法逐渐将焦距对准虹膜左右两侧，确定虹膜的外沿，这种水平方法受到了眼睑的阻碍。

算法同时将焦距对准虹膜的内沿（即瞳孔）并排除眼液和细微组织的影响。

单色相机利用可见光和红外线，红外线定位在700-900mm的范围内（这是IR技术的低限，美国眼科学会在他们对macular cysts研究中使用同样的范围。

）在虹膜的上方，算法通过二维Gabor子波的方法来细分和重组虹膜图象，第一个细分的部分被称为phasor，要理解二维gabor子波的原理需要懂得很深的数学知识。

三、精确度：由于虹膜代码(Iris Code)是通过复杂的运算获得的，并能提供数量较多的特征点，所以虹膜识别技术是精确度最高的生物识别技术，具体描述如下：·两个不同的虹膜信息有75%匹配信息的可能性是1:106·等错率：1:1200000·两个不同的虹膜产生相同Iris Code（虹膜代码）的可能性是1:1052四、录入和识别：整个过程其实是十分简单的，虹膜的定位可在1秒钟之内完成，产生虹膜代码(Iris Code)的时间也仅需1秒的时间，数据库的检索时间也相当快，就是在有成千上万个虹膜信息数据库中进行检索，所用时间也不多，有人可能会对如此快的速度产生质疑，其实虹膜识别技术的算法还受到了现有技术的制约。

一种基于几何原理的虹膜定位算法

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实用性提出了更高的要求。而传统的身份识别方法己经远远落
后于时代的要求，人类必须寻求更为安全可靠、使用方便的身份识别新途径。由于人的身体特征具有不可复制性、唯一性、普遍性和稳定性等特点，从而，以人自身的特征进行识别的生物识别技术开始兴起。到目前为止，人们已经发展了人脸识别、指纹识别、语音识别、网膜识别、视虹膜识别等多种基于人体生物特征

一种虹膜定位方法[发明专利]

专利名称：一种虹膜定位方法
专利类型：发明专利
发明人：张祥德,王琪,单成坤,周军申请号：CN201110422234.1申请日：20111216
公开号：CN102521576A
公开日：
20120627
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种虹膜定位方法，包括以下步骤：步骤1、对虹膜图像的光斑检测；步骤2、判断虹膜图像是否晃动；步骤3、对瞳孔进行初定位；步骤4、对虹膜进行定位。

本发明的有益效果为：采用二维圆形Gabor滤波器和加权微积分检测算子对虹膜进行定位，减少了噪声信息对虹膜识别系统的干扰，能够快速、准确的定位出虹膜图像中的内外边界，提高了虹膜定位算法的稳定性和准确性。

申请人：北京天诚盛业科技有限公司
地址：100085 北京市海淀区上地十街1号院1号楼8层802
国籍：CN
代理机构：北京纽乐康知识产权代理事务所
代理人：覃莉
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一种新的虹膜定位算法

一种新的虹膜定位算法
须文波;周黎
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2006(032)010
【摘要】提出了一种新的虹膜预处理方法,即使用联合扩散滤波器对虹膜进行平滑处理,利用其保边光滑的特性提取虹膜内边缘的若干点,再使用3点确定圆心的方法计算虹膜圆心,最后使用标准Hough变换进行小范围精确定位.仿真结果显示,该算法性能优于文献中提出的算法,稳定性、速度和精度已经达到较高程度.
【总页数】3页(P199-200,233)
【作者】须文波;周黎
【作者单位】江南大学信息工程学院,无锡,214125;江南大学信息工程学院,无锡,214125
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
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