【摘 要】
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虹膜识别是应用数学和模式识别等学科的前沿交叉研究方向。虹膜识别具有较高的安全性和稳定性,是生物特征识别领域发展的前沿。虹膜定位是指在采集到图像中将虹膜从图像中分
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虹膜识别是应用数学和模式识别等学科的前沿交叉研究方向。虹膜识别具有较高的安全性和稳定性,是生物特征识别领域发展的前沿。虹膜定位是指在采集到图像中将虹膜从图像中分割出来,高效精准的虹膜定位是高效准确的虹膜识别系统的前提。目前一些学者提出了若干个比较有效的虹膜定位算法,但是虹膜定位算法的速度问题仍是目前虹膜识别系统的主要难点。此外,在定位准确率方面,对于提取的边界点中含有噪声的干扰问题,仍是虹膜定位中的难点。本文提出了一种虹膜定位快速算法。首先利用光斑特点,确定虹膜的有效区域,以减少非有效区域的不必要的搜索问题。此外,对于虹膜边界定位时进行微积分检测算子计算量过多的这一难点,本文提出了一种对微积分检测算子进行改进四象限算法。在加快虹膜定位速度的同时,必须确保虹膜定位的准确率。本文对于提取的边界点中含有噪声的干扰问题,提出了采用聚类算法去除噪声干扰点的算法。本方法主要以Matlab为工具,并且在虹膜数据库CASIA-IrisV3-Lamp和CASIA-Iris-Thousand进行实验,实验结果表明本文算法具有较好的稳定性和较高的准确性。
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