基于分形理論的虹膜識別算法研究.pdf

1、目前,國際上大部分自動虹膜識別系統(tǒng)均采用Daugman的核心識別算法,該文以該實驗室設(shè)計的虹膜圖像采集儀和Panasonic的Authentication Camera拍攝的圖像以及casia虹膜庫為數(shù)據(jù)庫,研究了一種有別于Daugman算法的基于分形理論的虹膜識別方法,利用人眼虹膜紋理的生物學(xué)知識,運用圖像處理,分形幾何和統(tǒng)計學(xué)習(xí),支持向量機(jī)算法,深入分析虹膜的紋理特點及其變化規(guī)律,研究了虹膜識別算法中的定位,特征提取和編碼,以及虹膜

2、分類的算法.該文的主要研究工作和成果:1)提出并實現(xiàn)了一種新的定位算法:先利用行列掃描法初步定位出虹膜的圓心和半徑,以此來濾除雜點,再用最小二乘擬合算出確切的瞳孔圓心和半徑,保證了內(nèi)圓定位的精度;然后在大量實驗的基礎(chǔ)上得到虹膜半徑的范圍,利用此來濾除部分雜點,并利用最小二乘法得到虹膜的外圓半徑和圓心.2)提出了一種用計盒維數(shù)來提取虹膜特征的新方法:由于虹膜紋理具有良好的自相似性,并且具有豐富的變化細(xì)節(jié)特征,該文利用分形幾何可以描述圖形的

3、自相似性和測量自然界大量不規(guī)則圖形這一特性,采用計盒維數(shù)來計算虹膜圖像的維數(shù),利用維數(shù)結(jié)合灰度值所得到的均方誤差來表征虹膜的特性,反映虹膜紋理細(xì)膩的變化,并以塊處理的方法降低了睫毛等的干擾,是一種較好的虹膜特征提取方法.3)該文采用基于活躍集迭代法的C3-SVM快速學(xué)習(xí)算法對虹膜進(jìn)行分類,并取得了良好的效果.綜上所述,該文在定位,特征提取和編碼,分類三個方面都取得了新的成果,完成了一整套的虹膜識別算法,并最后構(gòu)建了一個基于分形理論的虹膜