虹膜识别系统的研究

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本文全面介绍了虹膜识别技术的发展情况,详细研究并具体实现了基于两种不同方法的虹膜识别算法。与现有的方法相比,本虹膜识别系统利用了二维虹膜图像丰富的纹理信息并具有旋转、平移和尺度不变性。分别实现了基于二维小波分解和基于多通道Gabor滤波的虹膜识别算法。首先,通过使用边缘积分求像素密度的方法对采集到的虹膜图像进行定位。通过线性拉伸和直方图均衡的方法得到归一化虹膜信息带。对于使用二维小波分解的方法,将图像进行了多层的分解,提取最大五个尺度下的概貌子图像的均值和方差作为特征;对于使用多通道Gabor滤波的方法,将虹膜图像通过24个不同参数的滤波器,提取输出子图像的均值和方差作为特征。两种方法都采用方差倒数加权欧几里德距离(WED)进行分类。实验表明,两种识别方法都具有良好的区分不同类别虹膜的能力。详细介绍了多尺度小波分析的概念和统计判决理论,深入研究了Gabor函数的性质,在虹膜定位、归一化、Gabor滤波器参数的选取等方面做了相当的尝试,提出了改进的措施。对实验数据和影响识别效果的因素进行了详细分析,比较了两种不同的虹膜识别方法的性能。作为比较,还考察了基于Hough变换、Gabor滤波、相位编码和计算Hamming距离的虹膜识别方法,分析了该方法的性能优劣。
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