虹膜识别特征提取与鉴别.pdf
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2022-07-04
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摘 要
随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。虹膜识别技术作为一
种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。虹膜识别系统核心一般由
图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。本
文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技
术，并完成识别系统。
在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小
了处理的数据量，然后采用梯度加权的 Canny 算法进行边缘检测，再对边
缘图像，采用圆 Hough 定位方法，分别定位了虹膜的内外边界。接着采用
Radon 变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。同时也研
究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。
归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一
化为
64 512
大小的矩形，以利于特征比对。
在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一
维 Log Gabor 滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进
行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。
训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器
和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。整个识别系统主要
在中科院 V3.0 虹膜数据库上进行了测试。
关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆 Hough 变换；Log Gabor 小波
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