虹膜识别算法关键技术的研究

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随着科技与经济的发展,虹膜识别技术逐渐成最有潜力的技术之一。在理想环境下,虹膜识别技术有高准确率、高稳定性、高防伪性与非接触性等优点,然而,在实际应用中,人们对虹膜识别的性能并不满意。因此研究一种针对非配合采集、强噪声、数据库容量大的高精度、强鲁棒性、快速响应的虹膜识别算法势在必行。  本文的主要研究内容包括:第一,针对虹膜定位时经常被高光影响的问题,研究了一种基于矢量滤波器的虹膜图像高光修复算法,提高修复后的虹膜图像的边缘效果;第二,详细分析在非配合采集、强噪声的虹膜图像中定位分割的难点,并提出了一种先使用模板进行瞳孔粗定位再使用傅里叶系数进行瞳孔精确定位的虹膜内边缘定位策略与一种鲁棒的外边缘定位算法,提高了虹膜定位的精确性与鲁棒性;第三,为了保证虹膜匹配的有效性,本文研究了一种新的遮蔽检测算法,精确、稳定地定位出眼睑与睫毛等遮蔽区域;第四,提出了一种基于2维Gabor波的多方向多尺度数据融合的虹膜特征匹配算法与一种基于角点检测的虹膜索引编码与检索算法,较好地解决了归一化虹膜图像中的无效区域的问题。  本文的贡献在于:首先,强调了高光修复的作用,并提出了一种新颖的高光修复方法;其次,将虹膜的定位分为粗精定位两步,增强了强噪声下的虹膜图像定位的鲁棒性;再次,在遮蔽检测中充分利用了连通域、方向滤波器等方法,根据眼睑与睫毛的特点,提出了非常有效的遮蔽检测算法;最后,本文分析了归一化图像中的无效区域对虹膜匹配与虹膜检索的重要影响,并提出了相应的算法,成功解决了这些无效区域带来的问题。
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