虹膜識(shí)別系統(tǒng)圖像清晰度快速評(píng)價(jià)算法研究.pdf

1、新世紀(jì)以來(lái)，計(jì)算機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅猛，尤其在近幾年，隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起與逐漸壯大，如何保護(hù)國(guó)家以及個(gè)人的信息安全不被侵犯，已經(jīng)成為時(shí)下研究的熱點(diǎn)。信息安全問(wèn)題與人們息息相關(guān)，從個(gè)人銀行賬戶(hù)到網(wǎng)上各種注冊(cè)信息，均是個(gè)人身份的標(biāo)志，關(guān)乎個(gè)人自身安全和利益，一旦信息被竊取，后果不堪設(shè)想。傳統(tǒng)的個(gè)人身份甄別方法例如身份證、鑰匙、銀行卡、電子卡、密碼等，非常容易被偽造、被盜用、被破譯，它們的安全系數(shù)之低已無(wú)法跟上當(dāng)下信息快速發(fā)展的步伐。正是這樣的

2、契機(jī)，發(fā)展成了生物特征識(shí)別技術(shù)萌發(fā)的溫床，使之得以發(fā)芽并茁壯成長(zhǎng)。
　　生物特征識(shí)別利用的是個(gè)人獨(dú)特的生理特征或行為特征，來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別的一門(mén)高科技技術(shù)。個(gè)人的生理特征或行為特征具有較高的唯一性與防偽性，這正是傳統(tǒng)的身份甄別方法所欠缺的，因此生物特征識(shí)別技術(shù)憑借其高度的安全性、穩(wěn)定性和可靠性，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)身份甄別方法的不足，成為了當(dāng)今炙手可熱的能解決當(dāng)下迫切的信息安全問(wèn)題的一門(mén)重要學(xué)科。生物特征識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍星羅棋布，發(fā)展前景勢(shì)

3、如破竹。而在所有生物特征識(shí)別技術(shù)中，又以虹膜識(shí)別技術(shù)最為突出，其錯(cuò)誤率是所有生物特征識(shí)別技術(shù)中最低之一。由于虹膜識(shí)別突出的防偽性、防侵犯性以及高度的穩(wěn)定性和唯一性，使之在金融商務(wù)、企業(yè)國(guó)家安全等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
　　虹膜識(shí)別系統(tǒng)框架主要由虹膜圖像采集、虹膜圖像預(yù)處理、特征提取以及匹配識(shí)別四大部分組成。虹膜識(shí)別系統(tǒng)具體流程如下:第一部步由虹膜圖像采集設(shè)備采集包含虹膜區(qū)域的人眼圖像;第二步進(jìn)行圖像預(yù)處理，首先進(jìn)行圖像清晰度評(píng)價(jià)，

4、剔除質(zhì)量不合格的虹膜圖像，避免質(zhì)量不合格的圖像進(jìn)行后續(xù)操作，從而能從整體上提高虹膜識(shí)別系統(tǒng)的效率，間接地提高系統(tǒng)的識(shí)別率;接著對(duì)圖像的睫毛和眼瞼以及虹膜區(qū)域進(jìn)行定位，將定位后的虹膜區(qū)域進(jìn)行歸一化展開(kāi);第三步提取歸一化展開(kāi)后的虹膜區(qū)域的特征，即特征提取，然后量化提取到的虹膜特征信息，將其用數(shù)字表示，以特征碼的形式存儲(chǔ)起來(lái);第四步也就是最后一步，將待測(cè)的虹膜特征碼與模板庫(kù)中的虹膜特征碼進(jìn)行匹配識(shí)別。其中，虹膜圖像的質(zhì)量評(píng)價(jià)是虹膜識(shí)別系統(tǒng)的重

5、要組成部分，好的評(píng)價(jià)算法可以剔除質(zhì)量較差的圖像，避免不必要的后續(xù)處理，從而提高識(shí)別系統(tǒng)的工作效率和可靠性。
　　傳統(tǒng)的虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法復(fù)雜度高，速度慢，為了提高虹膜識(shí)別系統(tǒng)的效率，結(jié)合虹膜識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)際需求，本文在前人研究成果的基礎(chǔ)之上，對(duì)虹膜圖像清晰度評(píng)價(jià)算法進(jìn)行了研究和改進(jìn)，提出了一種虹膜圖像清晰度評(píng)價(jià)的快速算法。本文的工作內(nèi)容圍繞以下幾個(gè)方面展開(kāi):首先本文認(rèn)真研究了圖像清晰度評(píng)價(jià)的常用算法，對(duì)比了幾種清晰度評(píng)價(jià)算法的速度

6、和準(zhǔn)確率，提出了一種改進(jìn)的基于空間域的清晰度評(píng)價(jià)算法。同時(shí)結(jié)合感興趣區(qū)域選取方法，分別就基于經(jīng)驗(yàn)值選取的感興趣區(qū)域和基于粗定位選取的感興趣區(qū)域進(jìn)行虹膜圖像清晰度評(píng)價(jià)?；诮?jīng)驗(yàn)值選取感興趣區(qū)域的方法是基于大多數(shù)虹膜位于虹膜圖像的中間部分提出的，將圖像分成3×3個(gè)子區(qū)域，選取中間子區(qū)域進(jìn)行清晰度評(píng)判。而基于粗定位的感興趣區(qū)域選取方法是以圖像形態(tài)學(xué)為基礎(chǔ)，結(jié)合虹膜圖像中瞳孔存在光斑的特性，進(jìn)行粗定位，進(jìn)而選取瞳孔下邊緣的30×60矩陣大小的虹