大型飼養(yǎng)動(dòng)物虹膜預(yù)處理算法研究.pdf

1、近年來，瘋牛病、口蹄疫以及甲型H1N1流感等等大型飼養(yǎng)動(dòng)物管理問題引發(fā)的危機(jī)，不僅對(duì)人類的生命和財(cái)產(chǎn)安全產(chǎn)生重大威脅，并嚴(yán)重影響到世界經(jīng)濟(jì)貿(mào)易和物種的引進(jìn)輸出。虹膜識(shí)別方式作為一種新型高科技生物特征識(shí)別技術(shù)，將其應(yīng)用于大型飼養(yǎng)動(dòng)物追溯體系中，則可以實(shí)現(xiàn)大型飼養(yǎng)動(dòng)物（牛、豬、馬等）的個(gè)體跟蹤和溯源，實(shí)現(xiàn)肉類食品的跟蹤管理。因此，研究大型飼養(yǎng)動(dòng)物虹膜識(shí)別算法，尤其是其前期的預(yù)處理算法，對(duì)大型飼養(yǎng)動(dòng)物的管理進(jìn)行改進(jìn)和完善，對(duì)于保護(hù)人類及動(dòng)物的

2、生命健康和經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展有積極的現(xiàn)實(shí)作用。
　　 因此，圍繞大型飼養(yǎng)動(dòng)物虹膜預(yù)處理的相關(guān)算法，本文重點(diǎn)研究了如下三部分內(nèi)容：
　　 (1)分別采用選擇式模板平滑方法和方向模板匹配法對(duì)虹膜圖像進(jìn)行平滑處理和銳化處理，去除或降低虹膜圖像中噪聲的干擾，增強(qiáng)虹膜圖像的邊緣，為大型飼養(yǎng)動(dòng)物虹膜定位減少噪聲干擾。
　　 (2)借鑒人眼虹膜定位的相關(guān)技術(shù)，結(jié)合大型飼養(yǎng)動(dòng)物的虹膜圖像特性，以牛眼為例，對(duì)其虹膜定位算法進(jìn)行了研究，

3、采用最小方差主動(dòng)輪廓線模型方法對(duì)牛眼虹膜圖像內(nèi)邊界進(jìn)行粗定位，確定虹膜內(nèi)邊界圓的參數(shù)；然后采用氣球力主動(dòng)輪廓線模型粗定位外邊界曲線，鑒于牛眼虹膜圖像外邊緣的類橢圓特性，對(duì)外邊界進(jìn)行最小二乘橢圓擬合，從而實(shí)現(xiàn)虹膜外邊界的精確定位，為后續(xù)的虹膜圖像歸一化提供了精確的邊界輪廓。
　　 (3)在學(xué)習(xí)人眼虹膜圖像歸一化算法的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合牛眼虹膜圖像的特性，采用兩種方法對(duì)牛眼虹膜圖像進(jìn)行歸一化處理。首先采用基于線段提取的方法對(duì)牛

4、眼虹膜進(jìn)行歸一化，對(duì)于內(nèi)邊界圓心和外邊界橢圓中心偏差極小的情況下能夠取得較好的歸一化效果；其次，針對(duì)虹膜圖像采集過程中出現(xiàn)的形變和偏移等干擾因素，本文分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的歸一化校正模型，對(duì)牛眼虹膜圖像進(jìn)行歸一化處理。分別對(duì)兩種方法進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析后發(fā)現(xiàn)，后者更適用于牛眼虹膜圖像的歸一化處理，與前者相比，具有更好的歸一化效果。
　　 在現(xiàn)有的研究成果中，大型飼養(yǎng)動(dòng)物虹膜預(yù)處理算法鮮有涉及，尚處于研究的萌芽階段，其預(yù)處理算法主要是借鑒