本文關(guān)鍵詞：基于尺度不變特征變換的虹膜識別技術(shù)研究　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：虹膜識別技術(shù)是利用定位出來的虹膜區(qū)域中獨特的紋理信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù),憑借其唯一性、高穩(wěn)定性、高防偽性、非接觸性、非侵犯性和可活體檢測性等優(yōu)點成為了生物識別領(lǐng)域中研究的熱點,它具有廣闊的市場前景、科學(xué)的研究價值和巨大的經(jīng)濟效益。虹膜識別技術(shù)的識別過程包含虹膜圖像的采集、虹膜圖像的預(yù)處理、特征提取和特征匹配四個環(huán)節(jié),其中虹膜圖像的預(yù)處理由虹膜內(nèi)外邊界的定位、歸一化、圖像增強和圖像去噪等組成。本文著重從以下四個方面進行了研究,取得了以下的成果:(1)虹膜定位分為內(nèi)邊界和外邊界的定位。首先利用形態(tài)學(xué)中膨脹腐蝕的方法粗略的定位出瞳孔區(qū)域,將該瞳孔區(qū)域分別在垂直方向和水平方向上進行投影,粗略地定位出瞳孔的圓心。其次利用瞳孔邊界地帶灰度值變化最明顯這一特征,找出瞳孔邊界上的不在同一條直線上三個點,利用圓的判定定理從而精確定位出虹膜的內(nèi)邊界,找出瞳孔的半徑pR。外邊界的定位采用Canny邊緣檢測算子和Daugmen提出的圓形檢測相結(jié)合的算法,定位出虹膜的外邊界。由于虹膜直徑大約是瞳孔直徑的5倍,因此在搜索虹膜外邊界時可以在瞳孔半徑+2.5pR的范圍內(nèi)利用圓形檢測算子進行搜索。(2)利用尺度不變特征變換(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法直接從定位后的虹膜圖像提取紋理特征向量,該算法具有良好的尺度、旋轉(zhuǎn)、光照、噪聲等不變特性,避免了歸一化的過程。但是提取出來的特征向量是128維,占用內(nèi)存比較大,加上提取出來的特征點容易受到睫毛等因素的干擾,在一定程度上影響后續(xù)的特征匹配,因此文中使用Harris角點檢測算子對初始特征點進行篩選,將具有高對比度、高質(zhì)量的特征點作為最終的虹膜特征向量。(3)特征匹配方面,本文采用街區(qū)距離進行匹配,該匹配算法與原SIFT算法的歐式距離匹配算法相比在保證精度不變的同時提高了算法匹配的時間。(4)實驗結(jié)果方面,首先從CASIA-V1.0虹膜數(shù)據(jù)庫中選取20*8幅圖像作為訓(xùn)練樣本,實驗結(jié)果表明改進后的SIFT算法與原算法相比正確識別率有了較大的提高。為了進一步說明本文實驗結(jié)果的普遍性,本文以CASIA-V1.0和CASIA-V2.0兩個數(shù)據(jù)庫作為實驗樣本對原SIFT算法與改進后的SIFT算法進行比較,實驗數(shù)據(jù)表明利用Harris角點檢測算法對原SIFT算法提取的特征點進行篩選后,使用街區(qū)距離匹配的方法在保證算法魯棒性的同時能夠使正確匹配率有了較大的提高,減少了誤匹配率,在一定程度上提高了算法的運算效率,能夠為一些快速應(yīng)用提供保證。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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