生物特征識別離焦模糊虹膜識別穩(wěn)定特征點論文

1、模糊虹膜圖像紋理特征提取與識別方法研究【摘要】 虹膜識別是生物特征身份鑒別技術(shù)的研究方向之一,與其他生物特征比較起來,虹膜具有非侵犯性、穩(wěn)定性、高可靠性、偽造的渺茫性等優(yōu)點,在信息安全領(lǐng)域具有巨大的應(yīng)用價值。引起了國內(nèi)外研究機構(gòu)和企業(yè)的興趣,并投入大量的人力、物力和財力去研究和實現(xiàn)這一生物特征鑒別技術(shù),到目前為止,該項技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到銀行、海關(guān)等一些安全領(lǐng)域。本文從國內(nèi)和國外對比角度分析虹膜的研究現(xiàn)狀,找出國內(nèi)和國外在研究虹膜領(lǐng)域之間的差距和現(xiàn)行系統(tǒng)的不足,有利于對現(xiàn)有虹膜識別系統(tǒng)的進一步改進,為研究一種速度快,識別率高,對客戶限制條件少的國產(chǎn)虹膜識別系統(tǒng)打下基礎(chǔ)。為了進一步擴大采集系統(tǒng)的景深范

2、圍,目的是處于不同位置的更多虹膜圖像適用于虹膜識別系統(tǒng),實質(zhì)上就是為了方便用戶的使用。本文重點研究偏離景深范圍的虹膜圖像在識別系統(tǒng)中的應(yīng)用,用兩種不同的特征提取方法來尋找穩(wěn)定特征點,一種方法是基于紋理穩(wěn)定特征點的虹膜識別算法,另一種方法是基于序列圖像提取穩(wěn)定特征點的虹膜識別算法。兩種算法的核心思想就是從變化的圖像中提取不變的特征,把處于不同位置的多幅虹膜圖像用相與的方法提取穩(wěn)定特征點,那些不變的特征即為穩(wěn)定特征,發(fā)生變化的特征即為不穩(wěn)定特征,只.更多還原【Abstract】 Iris recognition system is one of research directions of bio

3、metric technology. Compared with other biometric technology, iris has the advantage of unique, stability, easy-collected and non-invasive, iris recognition system has been used in customs and some high-security fields.This paper analyzes and compares iris research status at home and broad, at the sa

4、me time, it finds out the gap which iris images are researched between domestic and overseas and the shortcomings of the existing system. In.更多還原 【關(guān)鍵詞】 生物特征識別； 離焦模糊； 虹膜識別； 穩(wěn)定特征點； 【Key words】 Biometric Feature Identification； Defocus and Blur； Iris Recognition； Stable Points； 【索購論文全文】138113721 139938

5、848 即付即發(fā)目錄摘要 5-6 Abstract 6-7 第一章 緒論 10-16 1.1 虹膜識別的研究意義 10 1.2 虹膜識別簡介 10-14 1.2.1 虹膜結(jié)構(gòu)與特點剖析 11-12 1.2.2 虹膜識別的研究現(xiàn)狀 12-13 1.2.3 虹膜識別目前存在的問題 13-14 1.3 本文的主要研究內(nèi)容 14-15 1.4 論文結(jié)構(gòu) 15-16 第二章 虹膜識別系統(tǒng)的簡介 16-21 2.1 虹膜識別系統(tǒng)簡介 16-17 2.2 虹膜圖像采集及虹膜數(shù)據(jù)庫 17-19 2.3 虹膜圖像預(yù)處理 19-20 2.4 虹膜圖像特征提取及匹配 20 2.5 本章小結(jié) 20-21 第三章 離焦

6、模糊虹膜圖像的簡介 21-28 3.1 虹膜圖像產(chǎn)生離焦模糊的原因 21-22 3.2 虹膜圖像產(chǎn)生離焦模糊的退化模型 22-23 3.3 離焦成像對虹膜識別的影響 23-25 3.4 模糊虹膜圖像與清晰虹膜圖像紋理對比分析 25-27 3.5 本章小結(jié) 27-28 第四章 基于紋理穩(wěn)定特征點的虹膜識別算法 28-39 4.1 問題描述 28-29 4.2 算法過程 29-34 4.2.1 虹膜圖像預(yù)處理 29-30 4.2.2 虹膜紋理特征點的提取算法 30-32 4.2.3 虹膜紋理穩(wěn)定特征點的選擇算法 32-34 4.2.4 基于穩(wěn)定特征點的模式分類 34 4.3 實驗結(jié)果與分析 34-

7、38 4.3.1 實驗的軟硬件條件 34-35 4.3.2 相關(guān)參數(shù)的選取實驗 35 4.3.3 對訓(xùn)練集虹膜的實驗 35-36 4.3.4 虹膜識別實驗 36-37 4.3.5 算法比較 37-38 4.4 本章小結(jié) 38-39 第五章 基于序列圖像提取穩(wěn)定特征點的虹膜識別算法 39-54 5.1 問題描述 39 5.2 算法過程 39-46 5.2.1 2D-Gabor濾波器算法的進一步改進 39-41 5.2.2 虹膜紋理穩(wěn)定特征點提取算法 41-43 5.2.3 虹膜圖像穩(wěn)定特征點的選擇算法 43-45 5.2.4 虹膜圖像紋理穩(wěn)定特征點的模式分類 45-46 5.3 實驗結(jié)果與分析 46-53 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)來源 46 5.3.2 相關(guān)參數(shù)選取實驗 46-49 5.3.3 對訓(xùn)練集虹膜的實驗 49 5.3.4 虹膜識別實驗 49-52 5.3.5 算法比較 52-53 5.4 本章小結(jié) 53-54 第六章 虹膜識別系統(tǒng)的實現(xiàn) 54-60 6.1 虹膜識別系統(tǒng)