基于形狀約束水平集的虹膜分割方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，傳統(tǒng)的身份鑒別方式已不能滿足現(xiàn)代社會(huì)日益提高的安全性需求。生物識(shí)別是近年來(lái)興起的更安全的身份識(shí)別技術(shù)，其中虹膜識(shí)別的唯一性、終身性、高可靠性和非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)，使得其在科研、工業(yè)和信息安全等領(lǐng)域中成為研究的熱點(diǎn)。水平集分割虹膜區(qū)域是經(jīng)典主動(dòng)輪廓模型的擴(kuò)展，該方法使用偏微分方程控制初始邊界向真實(shí)目標(biāo)邊界的生長(zhǎng)演化。本文引入了先驗(yàn)形狀的特殊能量項(xiàng)與基本模型相融合來(lái)約束曲線的形變。先驗(yàn)形狀的約束，有效解決了虹膜邊緣模糊、

2、部分邊界被遮擋或缺損等信息丟失情況下的分割，能夠進(jìn)一步提高主動(dòng)輪廓模型的分割性能。
　　針對(duì)本文研究?jī)?nèi)容，對(duì)虹膜識(shí)別中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究和改進(jìn)，并建立了完整的虹膜識(shí)別系統(tǒng)。論文的主要工作如下:
　　(1)提出了基于改進(jìn)的水平集虹膜分割方法。通過(guò)利用虹膜的先驗(yàn)知識(shí)，將圓形形狀能量項(xiàng)融合進(jìn)CV模型中進(jìn)行參數(shù)水平集演化來(lái)分割內(nèi)邊界;對(duì)外邊界分割引入了自適應(yīng)面積項(xiàng)，利用二階導(dǎo)數(shù)的過(guò)零點(diǎn)性質(zhì)來(lái)尋找邊界，同時(shí)也利用了邊界梯度信息，使得

3、演化曲線能夠準(zhǔn)確地停止在外邊界。
　　(2)2D-Gabor濾波器的特征提取。首先分析2D-Gabor的位置、尺度和頻率特性;然后設(shè)計(jì)一組不同尺度大小的Gabor濾波器來(lái)提取虹膜圖像的全局和局部特征，最后根據(jù)提取采樣點(diǎn)位置的相位信息得到虹膜圖像的特征編碼序列。
　　(3)橢圓高斯濾波器的特征提取。根據(jù)虹膜紋理的尺度變化規(guī)律設(shè)計(jì)出方向大小合適的橢圓高斯濾波器并提取采樣點(diǎn)附近的區(qū)域灰度，利用序數(shù)測(cè)度對(duì)灰度變化進(jìn)行編碼，然后計(jì)算兩