沈阳工业大学 视觉检测技术研究所,辽宁 沈阳 110178
为了进一步提高虹膜识别的准确性,提出了一种基于相位一致性最大响应方向的虹膜识别方法。该方法对人眼图像进行图像预处理,得到归一化的虹膜图像;然后,提取像素对于相位一致性的最大响应方向作为可区分性特征,并将最大响应方向的序号编码为简单易处理的二进制虹膜代码;最后,通过计算两个虹膜代码之间的加权汉明距离衡量二者的差异,并给出识别结果。实验结果表明,该方法的等错率为0.871 5%,正确识别率为99.851 8%。与经典的虹膜识别方法相比,该方法具有更高的识别准确性。
生物特征识别 虹膜识别 相位一致性 特征提取 biometric recognition iris recognition phase congruency feature extracting
沈阳工业大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110023
虹膜定位是虹膜识别系统的重要组成部分,定位的速度以及定位算法的健壮性是需要特别注意的因素.根据对人眼的结构特征进行分析,提出一种新颖虹膜定位算法.利用一种灰度累加算子找到瞳孔内一点,通过边缘检测模板找到虹膜内圆上三个不共线的点,从而快速而准确地定位出虹膜内圆,通过边缘检测模板找到虹膜外圆上四个不共线的点,从而快速定位出虹膜外圆.对已有的756幅虹膜图像组成的虹膜数据库进行定位,本算法只需要1.59min,平均定位时间达到0.126s,准确率达到99.07%.比Hough变换以及Daugman的圆检测算子等经典方法速度上有了很大的提高.而且保证了定位的准确率和算法的鲁棒性.
虹膜定位 边缘检测模板 灰度累加算子 模式识别
沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,辽宁,沈阳,110023
本文提出了一种改进的基于人眼结构特征的虹膜识别方法,基本思想是:首先,通过图像预处理,确定虹膜的位置和大小,将环形虹膜图像展开成矩形并进行归一化与图像增强;其次,利用局部灰度极小值的方法寻找有效虹膜区域内的特征点,依据纹理长度和方向信息去掉伪特征点,得到虹膜二进制编码;最后根据匹配准则进行识别.大量实验表明,该方法识别率高,识别时间短.
虹膜识别 图像预处理 特征提取 图像编码
沈阳工业大学视觉检测技术研究所, 沈阳 110023
由于虹膜自身的稳定性、非侵犯性、不可更改性等优点,虹膜识别已经成为生物特征身份鉴别领域中的研究热点。但虹膜丰富的纹理和复杂的结构给特征提取和编码带来了很大困难。为尽可能地简化特征提取和编码方法,提高虹膜识别效率,提出了一种基于局部信息统计的虹膜分块编码方法。对原始人眼图像进行虹膜定位等预处理操作,得到归一化的虹膜纹理图像;分别根据虹膜局部信息与全局信息、局部信息与局部信息之间的比较关系进行分块编码;计算了不同虹膜代码之间的汉明(Hamming)距离。根据汉明距离给出识别结果。实验证明该方法有效、可行,具有较高的识别率和识别速度。
医用光学与生物技术 生物特征 虹膜识别 特征提取 编码
沈阳工业大学视觉检测技术研究所, 沈阳 110023
目前的虹膜识别都是采用在图像上提取特征点,并将特征点编码为固定长度的特征数据用于匹配的方式。这种方式使虹膜识别系统易受攻击。为了进一步提高虹膜识别系统的安全性和识别速度,提出了一种基于灰度曲面匹配的虹膜识别方法。该方法抛弃了特征提取和编码等传统操作,在特征分析的基础上直接利用了灰度曲面匹配的思想,首先对两幅图像中的像素灰度做差,得到灰度差曲面,然后求出该灰度差曲面的方差。将此方差作为衡量两个虹膜特征曲面之间距离的依据,并据此判定两个虹膜是否来自同一只眼睛。在给定阈值为40的前提下,正确识别率为96.89%,识别时间为53.2 ms。实验结果证明,该方法识别准确率高,识别速度快。
医用光学与生物技术 生物特征识别 虹膜识别 曲面匹配 方差
