基于Gaussian-Hermite矩虹膜識(shí)別算法的研究.pdf

1、 虹膜作為人體生物特征的重要特征之一，研究虹膜識(shí)別技術(shù)進(jìn)行身份鑒別與認(rèn)證，如同指紋、面像等識(shí)別技術(shù)一樣，已受到人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注。虹膜輪廓的準(zhǔn)確定位以及虹膜特征信息的提取，對(duì)于虹膜識(shí)別的效率與精度至關(guān)重要。通過對(duì)文獻(xiàn)資料的分析與研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于虹膜的定位，目前的方法主要可以分為兩類：基于Hough變換的方法和基于Daugman的圓灰度梯度檢測(cè)算子的方法；虹膜識(shí)別的算法基于所提取的虹膜特征，目前虹膜特征的選取大致也可歸納為如下兩類方法

2、：基于紋理分析的方法和基于局部變化分析的方法。就目前虹膜識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀而言，尚有許多問題有待進(jìn)行深入的探討與研究?！　”疚脑诤缒ざㄎ画h(huán)節(jié)上，提出了一種先快速粗定位瞳孔，再精定位的基于虹膜圖像灰度和幾何特點(diǎn)的虹膜快速定位算法，跟其它傳統(tǒng)算法比，速度優(yōu)勢(shì)比較明顯；在虹膜特征提取環(huán)節(jié)上，提出了一種基于G-H矩分析虹膜特征區(qū)域形狀、位置和大小變化的方法進(jìn)行虹膜識(shí)別，具有較高的精度，同時(shí)可以方便解決旋轉(zhuǎn)問題。為了驗(yàn)證這兩種方法的實(shí)際效果，采