【摘 要】
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随着现代社会信息技术的发展，对安全性的要求越来越高。因此，基于人体生物特征的识别技术得到了迅速的发展和应用。虹膜识别作为生物识别技术中比较有发展潜力的识别技术之一，己经被逐步应用到身份认证等安全领域。虹膜识别是基于人眼虹膜纹理特征来确定人的身份的一种识别方法，也是最为准确的生物特征识别方法之一。一个完整的虹膜识别系统包括虹膜图像获取、虹膜图像预处理、特征提取和分类匹配。本文在中国科学院自动化所提供
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随着现代社会信息技术的发展，对安全性的要求越来越高。因此，基于人体生物特征的识别技术得到了迅速的发展和应用。虹膜识别作为生物识别技术中比较有发展潜力的识别技术之一，己经被逐步应用到身份认证等安全领域。虹膜识别是基于人眼虹膜纹理特征来确定人的身份的一种识别方法，也是最为准确的生物特征识别方法之一。
一个完整的虹膜识别系统包括虹膜图像获取、虹膜图像预处理、特征提取和分类匹配。本文在中国科学院自动化所提供的CASIA虹膜数据库上，实现了一个虹膜识别算法，通过对算法进行仿真，证明了算法的可靠性和高效性。具体工作包括：
1.分析了已有虹膜定位方法的不足，给出了由粗到精思想的虹膜定位方法，此方法缩小了搜索范围，提高了速度，并且采取了有效的措施消除了睫毛和眼皮的遮掩对定位的影响，此外，针对虹膜图像外边缘模糊的情况，给出了一个外边缘定位方式。通过实验证明，本文的定位方法在精度和速度上有明显的提高。
2.对定位后的虹膜，采取了有效的归一化方式，首先在极坐标下把虹膜从环行展成矩形，并对矩形图像增强，再把矩形图像化为多个一维信号，这样，就将二维信号处理问题转化成了较简单的一维问题。
3.研究了Gaussian-Hermite矩的滤波特性，并参照已有的利用Gaussian-Hermite矩提取虹膜纹理特征的方法，用此方法对虹膜信号进行特征提取，同时，说明了各类参数对识别结果的影响。
4.针对用Gaussian-Hermite矩提取的特征向量，先介绍已有的分类方法，指出其不足，然后给出了一种简单的先对特征向量0-1编码，再用汉明距离匹配的方法。同时，作为一种新的尝试，应用非线形核分类器——KNR分类器对特征向量进行分类。
通过在Matlab平台上的仿真实验，可以证明，本文所提出的虹膜识别算法达到了较高的精确度和速度，可作为今后构建一个可靠虹膜识别系统的算法基础。
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