基于分形理論的虹膜識(shí)別算法研究.pdf

1、目前,國(guó)際上大部分自動(dòng)虹膜識(shí)別系統(tǒng)均采用Daugman的核心識(shí)別算法,該文以該實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的虹膜圖像采集儀和Panasonic的Authentication Camera拍攝的圖像以及casia虹膜庫(kù)為數(shù)據(jù)庫(kù),研究了一種有別于Daugman算法的基于分形理論的虹膜識(shí)別方法,利用人眼虹膜紋理的生物學(xué)知識(shí),運(yùn)用圖像處理,分形幾何和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí),支持向量機(jī)算法,深入分析虹膜的紋理特點(diǎn)及其變化規(guī)律,研究了虹膜識(shí)別算法中的定位,特征提取和編碼,以及虹膜

2、分類的算法.該文的主要研究工作和成果:1)提出并實(shí)現(xiàn)了一種新的定位算法:先利用行列掃描法初步定位出虹膜的圓心和半徑,以此來(lái)濾除雜點(diǎn),再用最小二乘擬合算出確切的瞳孔圓心和半徑,保證了內(nèi)圓定位的精度;然后在大量實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上得到虹膜半徑的范圍,利用此來(lái)濾除部分雜點(diǎn),并利用最小二乘法得到虹膜的外圓半徑和圓心.2)提出了一種用計(jì)盒維數(shù)來(lái)提取虹膜特征的新方法:由于虹膜紋理具有良好的自相似性,并且具有豐富的變化細(xì)節(jié)特征,該文利用分形幾何可以描述圖形的

3、自相似性和測(cè)量自然界大量不規(guī)則圖形這一特性,采用計(jì)盒維數(shù)來(lái)計(jì)算虹膜圖像的維數(shù),利用維數(shù)結(jié)合灰度值所得到的均方誤差來(lái)表征虹膜的特性,反映虹膜紋理細(xì)膩的變化,并以塊處理的方法降低了睫毛等的干擾,是一種較好的虹膜特征提取方法.3)該文采用基于活躍集迭代法的C3-SVM快速學(xué)習(xí)算法對(duì)虹膜進(jìn)行分類,并取得了良好的效果.綜上所述,該文在定位,特征提取和編碼,分類三個(gè)方面都取得了新的成果,完成了一整套的虹膜識(shí)別算法,并最后構(gòu)建了一個(gè)基于分形理論的虹膜