基于數(shù)學形態(tài)學和粗集的虹膜識別研究.pdf

1、個人身份的鑒定在當今法制化、信息化的社會發(fā)展中有著越來越重要的作用,但是傳統(tǒng)的身份鑒定方法不斷出現(xiàn)漏洞,使不法分子有機可乘。因此,基于人體生物特征識別技術的身份鑒定受到越來越多研究者的關注,比如指紋和掌紋識別、字跡鑒定、步態(tài)鑒定以及DNA鑒定。這些技術已經(jīng)在社會安全、身份查詢等方面發(fā)揮了十分重要的作用。在目前已有的生物特征識別中,綜合各種性能指標評定,基于虹膜的識別技術具有最好的穩(wěn)定性、準確性和安全性。因此,虹膜識別系統(tǒng)的研究和開發(fā)成為

2、現(xiàn)階段一個熱門的課題。
　　 雖然現(xiàn)在市場上已經(jīng)有了一些虹膜識別的產(chǎn)品,但是,此項技術在圖像的獲取、算法的研究等方面都有進一步挖掘的潛質,各國的研究人員也紛紛使用不同的方法來提高識別的準確性和效率。因此,目前已有的虹膜識別產(chǎn)品也在不斷地更新?lián)Q代,使其具有更高的使用價值,更便捷的使用方式,這也正是虹膜識別研究的意義所在。
　　 本文主要進行的是虹膜識別算法的研究,在一些傳統(tǒng)算法的基礎之上,使用新的理論,提出新的觀點。虹膜用

3、以識別的特征就是內(nèi)部的紋理,而浮現(xiàn)在紋理中的斑紋正是關鍵所在。本文將這些散斑視為虹膜圖像的特征區(qū)域,并通過提取特征區(qū)域中的特征點來進行編碼匹配。
　　 在虹膜圖像的預處理階段,虹膜定位是一個重要的步驟,本文提出的粗定位與限定范圍逐點搜索相結合的方法,可以正確找出虹膜的內(nèi)、外邊界并計算出邊界圓的參數(shù),這種方法既簡單又快捷,可以提高定位速度,是本文的一個創(chuàng)新點。在提取虹膜紋理時,眼瞼、睫毛和拍攝時產(chǎn)生的光斑都會成為圖像的噪聲,本文使

4、用數(shù)學形態(tài)學在圖像處理中的各種方法來進行噪聲的處理,并獲得了較為理想的處理效果。為了提取出虹膜中的散斑,運用了分水嶺算法進行圖像分割,有效劃分出紋理中的特征區(qū)域,并通過獲得一個標記函數(shù)來提取特征區(qū)的屬性值。本文將虹膜散斑的個數(shù)、面積、范圍和質心位置作為虹膜紋理的屬性,然后利用質心的位置進行編碼。圖像匹配時,本文引入了粗糙集理論,首先對屬性進行粗篩選,去除那些肯定不會被匹配的圖像,然后再進行傳統(tǒng)的逐位匹配,這樣大大減少了運算量也就提高了識