虹膜識(shí)別系統(tǒng)定位算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)以及IT技術(shù)的快速發(fā)展，信息安全變得越來(lái)越重要，人們對(duì)身份識(shí)別技術(shù)也越來(lái)越重視。社會(huì)快速發(fā)展到今天，傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)由于其固有的局限性已不能完全滿足人們的要求。在這樣的環(huán)境下，生物識(shí)別技術(shù)就逐漸進(jìn)入人們的視野，相比傳統(tǒng)的身份識(shí)別技術(shù)，生物識(shí)別技術(shù)具有穩(wěn)定、便捷、可靠等優(yōu)點(diǎn)，近年來(lái)已成為身份認(rèn)證領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。虹膜識(shí)別作為生物識(shí)別技術(shù)的一種，以其高度唯一性、穩(wěn)定性、防偽性和防侵犯性等優(yōu)勢(shì)，被廣泛應(yīng)用在安防、礦業(yè)、金融等領(lǐng)域，其

2、發(fā)展和應(yīng)用前景十分廣闊。
　　虹膜識(shí)別系統(tǒng)主要包含虹膜圖像采集、預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別等四大部分。其中，虹膜圖像采集是指通過(guò)圖像采集設(shè)備采集到有效的虹膜圖像。虹膜預(yù)處理通常是對(duì)虹膜圖像進(jìn)行定位、眼瞼和睫毛檢測(cè)、歸一化等操作。虹膜的特征提取是指對(duì)預(yù)處理后的圖像中采取一定的方法提取出有利于匹配識(shí)別的特征。匹配識(shí)別是采用一定的相似性測(cè)度對(duì)得到的特征進(jìn)行分類識(shí)別。其中，預(yù)處理是虹膜識(shí)別技術(shù)中的關(guān)鍵，預(yù)處理結(jié)果的好壞將直接影響到虹膜識(shí)別

3、的準(zhǔn)確性。因此，本文主要對(duì)預(yù)處理過(guò)程中的虹膜定位算法進(jìn)行研究。
　　在非理想虹膜圖像中，虹膜圖像不僅包含虹膜區(qū)域，還有睫毛、眼瞼、光斑、眼皮等干擾，這些干擾常常會(huì)干擾虹膜的定位，進(jìn)而影響虹膜識(shí)別系統(tǒng)的精度，所以良好的虹膜定位算法研究十分必要。目前的虹膜定位算法，通常是對(duì)整個(gè)虹膜圖像進(jìn)行圓擬合，但是，這些算法復(fù)雜度高，且對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，對(duì)非理想的虹膜圖像定位準(zhǔn)確率不高。針對(duì)非理想虹膜圖像，本文提出一種基于光斑區(qū)域和改進(jìn)Hough

4、變換的虹膜定位算法。該算法的主要包括以下內(nèi)容:(1)確定基準(zhǔn)點(diǎn):利用瞳孔反光會(huì)形成光斑這一特性，對(duì)虹膜圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算消除光斑區(qū)域，并在形態(tài)學(xué)運(yùn)算前后分別進(jìn)行二值化，找出光斑區(qū)域，并把光斑區(qū)域的均值作為基準(zhǔn)點(diǎn)。(2)虹膜內(nèi)邊界定位:采用Canny算子找出虹膜圖像的邊界，利用基準(zhǔn)點(diǎn)確定內(nèi)邊界擬合的搜索區(qū)間、圓心、半徑的參數(shù)范圍，在這些參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行改進(jìn)Hough變換，找出虹膜圖像內(nèi)邊界;(3)虹膜外邊界定位:改進(jìn)Canny算子的滯后閾值