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随着信息技术的飞速发展,信息安全技术已经成为当今重要的研究课题之一。基于人体生物特征的生物识别技术受到了科学家和研究者的广泛关注。虹膜识别技术是近年来新兴起的一种生物识别技术。作为重要的身份鉴别特征,虹膜具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性、不可伪造性等优点。与其他生物特征识别技术相比,虹膜识别具有更多的优点:高可靠性,高稳定性,高安全性等。因此,虹膜识别技术被认为是未来占主流地位的生物识别技术之一,有极其广阔的应用前景。虹膜识别属于模式识别的范畴,同时涉及到图像处理,数字信号处理等多个领域。虹膜识别系统主要包括图像采集、虹膜图像预处理、特征提取和模式匹配四个部分。本文采用中科院公开的虹膜图像数据库CASIA-Ver1。本文研究了一种基于2D LogGabor滤波器的虹膜识别算法,主要工作如下:1)提出了一种改进的由粗到精的虹膜定位算法。采用改进的灰度投影算法粗定位虹膜内圆,Sobel边缘检测算子结合Hough投票机制精定位虹膜内圆。采用改进的Canny竖直方向检测算子结合Hough投票机制精定位虹膜外圆。该算法的优点是定位精度高,速度快,抗噪能力强;2)研究了一种改进的Canny水平边缘检测算子结合最小二乘法拟合抛物线的眼睑检测算法,以及自适应阈值法的睫毛检测算法。实验结果表明本文的噪声检测算法简单快速有效;3)深入研究了中科院提出的归一化算法,并指出了其中的一处公式错误,研究了两种消除了光照不均的图像增强算法;4)对2D LogGabor滤波器的中心频率,带宽,方向等参数进行研究,构建了适合虹膜纹理特征提取的2D LogGabor滤波器。并研究了基于Hamming距离的虹膜分类识别算法;5)本文的虹膜识别实验主要包括两部分:算法研究实验和虹膜识别系统仿真实验。以FAR、FRR、CRR、D作为性能评价标准,通过统计大量的类内和类间匹配实验,优化了本文算法中的主要参数值,验证了本文算法的有效性和可行性。最后,建立了虹膜识别仿真系统,从实际应用的角度出发,分析了识别系统的性能。