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随着科技的进步和社会的发展,传统的信息安全技术已经受到了严峻的挑战,信息安全日渐成为人们面临的一个重要而迫切的问题。因此,基于生物特征识别的安全技术的研究受到了人们的重视。虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术,它与其他生物特征识别技术(指纹识别,面部识别,声音识别等)相比,具有以下几个特点：高稳定性、高可靠性和非侵犯性。这些特点使得虹膜识别具有非常广阔的应用前景。
在本文中,简单介绍了几种典型的生物识别技术的发展、详细地阐述了虹膜识别技术的发展及研究意义。较深入地研究了虹膜识别算法,并实现了其各个步骤,即质量评估、定位、预处理、特征提取和匹配。
本文使用中科院自动化研究所的Pattek虹膜采集设备,对设备的采集方式和设备调试进行了研究,搭建了一个较有利的虹膜拍摄设备环境。针对采集到的虹膜图像可能有质量不高的情况,对采集到的虹膜图像进行了质量评估。
在虹膜图像定位方面,提出一种新的基于边缘提取Hough圆变换检测的虹膜定位改进算法,研究了基于块搜索的粗定位方法和基于局部范围搜索的Hough圆变换精定位方法相结合的定位算法,从而能够准确快速的提取虹膜内外圆的圆心和半径。
在虹膜预处理方面,传统的虹膜归一化方法基本是都是假定虹膜内外圆为同心圆,而实际上不可能是同心圆。本文改进了传统算法,对虹膜图像进行极坐标变换,统一到固定的尺寸,有助于后续的虹膜特征提取和匹配。针对归一化虹膜图像全局增强噪声放大、图像生硬的情况,本文采用了局部增强,得到较理想的增强图像。
在虹膜纹理的特征提取方面,设计并实现了Gabor滤波器进行特征提取。同时利用海明距离进行模式匹配及结果分析,取得了良好的识别结果。
最后,将本文的成果及结论加以总结,并对今后的研究工作提出自己的几点期望。