虹膜圖像分割算法研究
本文關(guān)鍵詞:虹膜圖像分割算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:虹膜圖像分割是虹膜識(shí)別系統(tǒng)中極為重要的一部分,分割的準(zhǔn)確度在很大程度上影響了虹膜識(shí)別系統(tǒng)的綜合性能。就目前公開的關(guān)于虹膜圖像分割的研究文獻(xiàn)來看,對于非理想虹膜圖像的分割仍然存在或多或少的缺陷。一個(gè)優(yōu)秀的虹膜圖像分割算法應(yīng)該具備抗干擾性強(qiáng)、計(jì)算效率高、分割準(zhǔn)確度高等特點(diǎn),在虹膜圖像采集過程中由于復(fù)雜的采集環(huán)境,容易造成光線強(qiáng)度不一致、虹膜部分被眼瞼遮擋、運(yùn)動(dòng)模糊、斜視或拍攝角度造成的虹膜離軸等等,一系列的干擾因素增加了完整分割虹膜區(qū)域的難度,對虹膜圖像分割算法的性能也提出了更高的要求。完整的虹膜圖像分割過程包括反光點(diǎn)填充、瞳孔邊緣定位、虹膜外邊緣定位、上下眼瞼定位、睫毛和陰影的排除等步驟,本文針對虹膜圖像分割算法,對現(xiàn)有模型進(jìn)行改進(jìn)與創(chuàng)新,提出新的模型以提高分割準(zhǔn)確度,并以本文提出的分割算法構(gòu)建虹膜識(shí)別系統(tǒng),來驗(yàn)證算法的有效性。本文主要工作總結(jié)如下:提出平均線性插值法進(jìn)行反光點(diǎn)填充,利用反光點(diǎn)周圍像素灰度值提供的信息來計(jì)算填充點(diǎn)的灰度值,距離填充點(diǎn)越近提供的信息分配權(quán)重越大,反之,分配權(quán)重越小。該方法相比固定的低灰度值填充更加合理有效。利用圖像的Haar-like特征訓(xùn)練Adaboost分類器,用于虹膜圖像感興趣區(qū)域的提取。并利用CASIA-Iris V3-Lamp和LZU-Iris兩個(gè)虹膜圖庫對構(gòu)建的分類器進(jìn)行測試,正檢率分別為95.57%和98.26%。提出基于輪廓檢測與局部調(diào)整的瞳孔中心粗定位方法。其中,提出一種基于虹膜圖像ROI灰度直方圖累積的二值化方法用于瞳孔的分離。瞳孔中心坐標(biāo)點(diǎn)的局部調(diào)整可在一定程度上克服瞳孔區(qū)域灰度重心偏移造成的定位偏差。提出一種新的瞳孔邊緣點(diǎn)檢測與篩選方法,使用最小二乘法對經(jīng)過篩選的瞳孔邊緣點(diǎn)進(jìn)行橢圓擬合。改進(jìn)了Hough變換用于虹膜外邊緣的定位,通過縮小虹膜外邊緣擬合圓的參數(shù)搜索空間來提高算法的效率。使用Canny算法檢測眼瞼邊緣點(diǎn),并使用最小二乘法擬合二次曲線來定位眼瞼。以CASIA-Iris V3-Lamp虹膜圖庫為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),構(gòu)建基于本文提出的虹膜圖像分割算法的虹膜識(shí)別系統(tǒng),通過評(píng)估虹膜識(shí)別系統(tǒng)的性能指標(biāo)(FAR,FRR,ERR,ROC曲線)以及與公開研究文獻(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比來證明算法的有效性。本文構(gòu)建的虹膜識(shí)別系統(tǒng)ERR=3.25%。
【關(guān)鍵詞】:生物識(shí)別 虹膜識(shí)別 虹膜分割 Adaboost分類器 Hough變換
【學(xué)位授予單位】:蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP391.41
【目錄】:
- 中文摘要3-5
- Abstract5-9
- 第一章 緒論9-19
- 1.1 研究背景及意義9-10
- 1.2 虹膜生理結(jié)構(gòu)10
- 1.3 虹膜圖像特點(diǎn)10-11
- 1.4 虹膜圖庫簡介11-13
- 1.5 虹膜識(shí)別系統(tǒng)的基本原理13-14
- 1.6 虹膜識(shí)別系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)14-15
- 1.7 研究現(xiàn)狀及現(xiàn)有算法的不足15-17
- 1.7.1 Daugman算法15-16
- 1.7.2 Wildes算法16
- 1.7.3 其他算法16-17
- 1.8 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)17-19
- 第二章 虹膜圖像預(yù)處理19-29
- 2.1 引言19
- 2.2 反光點(diǎn)的檢測與填充19-22
- 2.3 感興趣區(qū)域的提取22-24
- 2.4 瞳孔中心粗定位24-28
- 2.5 本章小結(jié)28-29
- 第三章 虹膜分割算法的實(shí)現(xiàn)29-39
- 3.1 引言29
- 3.2 瞳孔邊緣定位29-34
- 3.2.1 瞳孔邊緣點(diǎn)的檢測30-31
- 3.2.2 瞳孔邊緣點(diǎn)篩選與擬合31-34
- 3.3 虹膜外邊緣定位34-36
- 3.4 眼瞼定位與睫毛處理36-38
- 3.5 本章小結(jié)38-39
- 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析39-49
- 4.1 引言39
- 4.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境39
- 4.3 分類器的訓(xùn)練及結(jié)果分析39-42
- 4.4 虹膜識(shí)別系統(tǒng)的構(gòu)建與性能評(píng)價(jià)42-48
- 4.4.1 虹膜識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建42-44
- 4.4.2 虹膜識(shí)別系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)44-48
- 4.5 本章小結(jié)48-49
- 第五章 總結(jié)與展望49-51
- 5.1 本文工作總結(jié)49-50
- 5.2 未來工作展望50-51
- 參考文獻(xiàn)51-54
- 在學(xué)期間的研究成果54-55
- 致謝55
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本文關(guān)鍵詞:虹膜圖像分割算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
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