小波變換在虹膜識別中的應用.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，人類的安全意識越來越高，身份識別技術(shù)成為了前沿科學技術(shù)關(guān)注的熱點。而利用人體的生理特征具有的普遍性（universality）、區(qū)分性(distinctiveness)、持久性(permanence)、可采集性(collectability)等特征來進行身份識別，已成為當前從事身份識別研究的科研機構(gòu)研究的重點。本文來于“基于視覺感知與認知機理的多模式人物特征身份認證新方法與技術(shù)（項目號：2007AA01Z423）”項目中

2、的虹膜識別技術(shù)研究的成果。
　　虹膜識別技術(shù)與其它生物識別技術(shù)相比具有識別精度高、非侵犯性、不易偽造等優(yōu)勢。根據(jù)虹膜幾何和生理特點，本文進行了虹膜圖像分割和特征提取的創(chuàng)新和探索性研究。
　　虹膜圖像采集后進行預處理是虹膜識別系統(tǒng)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，預處理的好壞直接影響著以后的特征的提取過程和匹配過程。針對一些傳統(tǒng)的預處理方法計算量大、內(nèi)存開銷大、搜索時間長等問題，本文提出了一種基于灰度曲線和改進的Hough變換的預處理方法，該方法

3、實現(xiàn)簡單，內(nèi)存空間開銷小。同時利用CASIA虹膜圖像數(shù)據(jù)庫，在Matlab實驗平臺下實現(xiàn)了虹膜圖像預處理實驗，取得了良好的效果。
　　虹膜具有豐富的紋理特征，虹膜紋理特征的表示和提取是異常復雜的，也是虹膜識別技術(shù)的關(guān)鍵點和難點之一。由于小波分析“自適應性”和“數(shù)學顯微鏡特征，是當前國際上公認的最好的時頻分析工具。本文在虹膜的識別過程中采用了小波變換方法對虹膜的紋理特征提取，系統(tǒng)地介紹了小波變換的性質(zhì)，高維小波和多分辨分析，小波變換