虹膜識(shí)別系統(tǒng)的研究與探討.pdf

1、本文分析比較各種識(shí)別算法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種新的快速虹膜識(shí)別算法，并進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的可行性。本文的主要工作如下： 1．詳細(xì)研究了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，并從虹膜圖像清晰度、眼瞼和睫毛的遮擋、瞳孔的運(yùn)動(dòng)等方面對(duì)虹膜圖像質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。 2．為了減少虹膜圖像定位的計(jì)算量，選擇受眼瞼睫毛影響小的下半部分圓上的三點(diǎn)確定瞳孔圓心和半徑，并把虹膜圖像按比例(本文采用30％)縮小，通過(guò)垂直方向的Canny算子檢測(cè)邊

2、緣，并去掉瞳孔眼瞼部分，留下左右±45°弧的區(qū)域結(jié)合改進(jìn)的Hough變換檢測(cè)外邊緣。 3．對(duì)眼瞼、睫毛、亮斑等主要噪聲進(jìn)行有效處理，降低了虹膜匹配錯(cuò)誤率。 4．提出了基于分形計(jì)盒維數(shù)結(jié)合改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)虹膜圖像進(jìn)行粗分類(lèi)，極大地減少了虹膜圖像的搜索時(shí)間。由于Gabor變換對(duì)帶寬的限制，本文提出采用二維log Gabor濾波器提取虹膜特征。 本文在MATLAB6.5上對(duì)以上方法進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明，本文對(duì)