长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
为提高虹膜定位的准确性与实时性, 提出了基于二次圆周补偿的虹膜边界定位算法。所提算法以近似半径补偿与近似圆心补偿为核心, 对虹膜内及其外边缘进行定位。定位内边界时, 利用最小灰度均值法进行粗定位, 并在提取内边缘图像后采用近似圆心补偿法进行细定位; 定位外边界时, 采用近似半径补偿法进行粗定位, 再根据近似圆心补偿法进行细定位。实验结果表明, 从CASIA虹膜库中随机选取了2000张不同虹膜图像进行了验证, 算法平均定位时间为0.29 s, 定位准确率为98.1%。所提算法在准确度与实时性方面都较对比方法有所提高。
机器视觉 虹膜定位 二次圆周补偿 圆心补偿 半径补偿 激光与光电子学进展
2018, 55(10): 101505
1 江苏师范大学 电气工程及自动化学院, 江苏 徐州 221116
2 沈阳建筑大学 信息与控制工程学院, 辽宁 沈阳110168
提出了一种改进的粒子群优化算法(IPSO)来解决虹膜定位问题。该算法采用两种速度更新策略来增强种群多样性并提高算法自身的收敛速度, 并提出一种变异操作以阻止IPSO陷入局部最优。对虹膜内进行边缘定位时, 通过搜索6条直线与虹膜内边缘的交点来获得12个边缘点; 另外建立了与这12个点有关的目标函数, 并用IPSO来优化该函数。根据IPSO在该函数上的应用, 找到一个最合适的圆来拟合虹膜内边缘。进行虹膜外定位时, 设计了一个模板来提取虹膜外边界, 然后从外边界中选择12个边缘点, 并同样使用IPSO找到一个最合适的圆来拟合虹膜外边缘。为了验证基于改进粒子群优化算法的虹膜定位方法(ILA-IPSO)的性能, 从中国科学院自动化研究所的数据库中选择了不同个体的108幅虹膜图像。实验结果表明, ILA-IPSO算法要好于其它两种方法, 该算法利用最少的定位时间获得了最高的成功率。
改进粒子群优化 虹膜定位 速度更新 变异操作 内边界 外边界 Improved Particle Swarm Optimization(IPSO) iris location velocity updating mutation operation inner boundary outer boundary
西安电子科技大学 电子工程学院，西安 710071
提出了一种基于小范围边缘区域搜索的虹膜定位算法。首先，利用瞳孔的灰度特征对虹膜图像进行二值化及形态学处理，结合对原虹膜图像的Sobel 检测结果得到部分虹膜内边界；然后利用Canny 算子结合虹膜的几何特征划分出一小范围的外边缘待搜索区域。在待搜索区域中，利用本文根据大量实验提出的虹膜外边界五个特征来确定部分虹膜外边界，最后用最小二乘法来进行内外边界的拟合，从而定位虹膜。实验结果表明，该算法性能稳定，搜索范围小，定位速度大幅提高，且对不同质量的虹膜图像均取得很好的定位效果。
虹膜定位 灰度特征 区域搜索 几何特征 最小二乘法 iris location gray feature regional search geometric characteristic least square method
虹膜定位算法是虹膜识别的关键步骤之一,定位的速度和准确度是衡量虹膜定位算法优越性的标准。本文根据瞳孔区域独特的灰度特征提出了一种快速虹膜定位算法,即先粗定位瞳孔区域,再利用形态学和几何学方法精确定位瞳孔,最后利用微分积分算子在瞳孔定位后分割的区域内进行外圆定位,对中科院虹膜库Version 1.0 中的756 幅图像进行定位,准确率达到98.80%,平均定位时间为1.5 s,比直接应用Hough 变换定位虹膜在速度上有了很大提高。
虹膜定位 分块统计 圆检测 Hough 变换 iris location sub block statistics circle detection Hough transform
虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。提出了一种基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法,该算法利用形态学运算实现瞳孔圆心粗定位,采用划分区域求灰度均值隔项差值最大值的方法实现外圆半径的粗定位,并通过分层聚类的方法实现内外边界的精确定位。实验结果表明,与经典的虹膜定位算法如Wildes算法、Daugman算法相比,该算法定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。
图像处理 虹膜识别 灰度分布特征 虹膜定位 image processing iris recognition gray distribution features iris location
沈阳工业大学 视觉检测技术研究所，沈阳 110178
本文提出了一种新颖的虹膜图像预处理方法，该方法打破了传统的定位思想，并且将噪声检测的过程由空间域转到频域来完成。首先，在原始图像上填充瞳孔内的光斑；其次，将人眼图像展开成矩形，在矩形图像上以点线检测代替传统的圆检测确定虹膜的内外边界，并进行归一化；最后在归一化后的虹膜图像上利用2D-Gabor滤波器的方向选择性检测眼毛和眼睑，标记干扰区域。实验证明，该方法可以解决内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题，而且显著降低了虹膜定位时间，提高了虹膜识别的准确性。
图像预处理 虹膜定位 真实内边界 去除噪声 归一化 image pre-processing iris location real inner edge de-noising normalization
沈阳工业大学视觉检测技术研究所, 辽宁 沈阳 110178
传统的虹膜定位方法是在人眼图像上把虹膜轮廓当作理想圆来提取。针对虹膜内边界不是理想圆, 外边界边缘模糊等问题, 提出一种新的虹膜轮廓提取方法。先利用极坐标变换将包含全部虹膜区域的某个范围展开成矩形形状, 然后在此矩形区域上根据灰度的阶跃进行虹膜真实内边界的查找, 最后在矩形区域上利用直线定位虹膜外边界代替在人眼图像上利用圆定位外边界。该方法不仅解决了内边界不是理想圆造成的瞳孔遗留或纹理损失问题, 而且以点、线检测代替圆检测显著降低了虹膜定位时间。通过对CASIA-IrisV3虹膜图像库进行定位测试结果表明, 该方法平均定位时间0.172 s, 定位准确率99.35%。
图像处理 虹膜定位 点线检测 真实内边界
1 沈阳工业大学,视觉检测技术研究所,辽宁,沈阳,110023
2 哈尔滨工业大学,自动化测试与控制系,黑龙江,哈尔滨,150001
在图像中虹膜位置的有效定位是虹膜识别的关键问题.用一种基于主动轮廓线的方法定位虹膜内边界,先用灰度投影法检测出瞳孔内的一点作为瞳孔的伪圆心,不要求该点一定在瞳孔中心附近,只要能落在瞳孔内部即可;然后以该点为中心,在其周围等间隔地取几个点作为初始的snake,按照snake的运行机制不断进化,直到虹膜的内边界为止;最后,计算进化后的snake形心和snake上的控制点与该形心的距离,取其平均值作为瞳孔的半径,形心作为瞳孔的圆心,即可准确定位出虹膜内边界的位置.实?楸砻?与常见的定位方法--Hough变换和Daugman的圆形检测算子相比,文中的方法速度快、精度高,而且,对瞳孔初始的伪圆心要求不高,鲁棒性更强.
虹膜定位 主动轮廓线 Iris location Active contour Snake Snake
清华大学电机工程与应用电子技术系,北京,100084
Daugman提出的虹膜识别算法具有准确性高、速度快的优点,但是有关该算法的具体实现却未见文献报道.对Daugman的算法进行了研究,并尝试该算法的实现,提出了一种新的粗定位和精定位相结合的算法来快速定位虹膜.在滤波过程中仅利用了实部滤波器就可减少代码长度,而不影响识别效果,其中包括图像的预处理、多尺度2D Gabor滤波器的构造,虹膜码及Hamming距离的计算等.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,可用于实际的身份鉴别系统.
虹膜识别 虹膜定位 Gabor滤波器 特征提取 Hamming距离 Iris recognition Iris location Gabor filter Feature extraction Hamming distance
