虹膜識別的預(yù)處理算法研究的開題報告

虹膜識別的預(yù)處理算法研究的開題報告1.研究背景及意義虹膜識別是一種高安全性的生物特征識別技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在各種領(lǐng)域，如金融、醫(yī)療、法律等。虹膜識別技術(shù)的發(fā)展離不開對預(yù)處理算法的研究，因為虹膜圖像質(zhì)量對整個識別過程的影響非常大。因此，研究虹膜識別的預(yù)處理算法，對推進虹膜識別技術(shù)的發(fā)展具有重要的意義。2.研究內(nèi)容本研究旨在針對虹膜識別中常見的預(yù)處理問題，設(shè)計出一種高效而且準(zhǔn)確的預(yù)處理算法。具體研究內(nèi)容包括以下方面：（1）噪聲去除算法：虹膜圖像中存在著各種各樣的噪聲，如因眼球移動而產(chǎn)生的假象、眼睛周圍的遮擋、環(huán)境光線等。針對不同的噪聲，設(shè)計出相應(yīng)的去噪算法，以提高圖像質(zhì)量。（2）特征提取算法：由于虹膜圖像的特點是紋理復(fù)雜、細節(jié)豐富，對于虹膜的準(zhǔn)確提取非常關(guān)鍵。采用多種圖像處理算法，以達到更精準(zhǔn)的特征提取。（3）歸一化算法：由于虹膜圖像的大小、旋轉(zhuǎn)、位移等因素的變化，導(dǎo)致虹膜圖像無法直接比對。針對這個問題，設(shè)計出適用于虹膜識別的歸一化算法，包括旋轉(zhuǎn)和放置歸一化等。（4）實驗驗證：通過虹膜采集設(shè)備采集大量虹膜圖像，驗證各項預(yù)處理算法的效果，建立虹膜識別率的模型，并與目前主流的預(yù)處理算法進行比較，找出優(yōu)化算法的切入點，并總結(jié)有效的改進方法。3.研究方法（1）文獻調(diào)研：對國內(nèi)外有關(guān)虹膜識別預(yù)處理算法的相關(guān)文獻進行梳理，分析各種算法的特點、優(yōu)缺點；（2）算法設(shè)計：基于文獻調(diào)研的基礎(chǔ)上，設(shè)計針對虹膜圖像預(yù)處理的一些新算法，并優(yōu)化現(xiàn)有算法；（3）實驗評價：在自主研發(fā)的虹膜采集設(shè)備上，采集大量虹膜圖像，評價并比較各種預(yù)處理算法的識別率、精度、效率等性能指標(biāo)；（4）結(jié)果分析：通過對比實驗數(shù)據(jù)，總結(jié)各種算法的優(yōu)缺點，得出最終的結(jié)論。4.研究計劃和時間安排（1）第一階段（2021.06-2021.08）：文獻調(diào)研、算法設(shè)計；（2）第二階段（2021.09-2021.11）：實驗采集數(shù)據(jù)，驗證算法效果；（3）第三階段（2021.12-2022.02）：實驗結(jié)果分析，撰寫論文。具體時間安排見下表：|時間|主要任務(wù)||-------------|------------||2021.06-2021.08|文獻調(diào)研、算法設(shè)計||2021.09-2021.11|實驗采集數(shù)據(jù)，驗證算法效果||2021.12-2022.02|實驗結(jié)果分析，撰寫論文|5.參考文獻（部分）[1]DaugmanJG.Highconfidencevisualrecognitionofpersonsbyatestofstatisticalindependence.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1993,15(11):1148–1161.[2]黃強,陶松泉.虹膜識別技術(shù)研究進展綜述[J].計算機系統(tǒng)應(yīng)用,2009,18(6):1-10.[3]譚奉賢,賴煒,徐建平.基于虹膜識別的個人身份認證技術(shù)研究[J].計算機應(yīng)用,2006,26(5):78-81.[4]LimJH,LeeJY,LeeHK.Improvedirisrecognitionthroughthesuppressionofeyelashesandeyelids.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2005,27