發(fā)布時(shí)間：2018-04-19 19:55

  本文選題：可見(jiàn)光虹膜識(shí)別 + 智能移動(dòng)設(shè)備�。� 參考：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年11期

【摘要】：針對(duì)應(yīng)用于智能移動(dòng)設(shè)備的虹膜識(shí)別系統(tǒng)在可見(jiàn)光采集條件下虹膜圖像受干擾嚴(yán)重使得識(shí)別率正確率降低和算法魯棒性變差的問(wèn)題,提出一種類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合局部特征提取的虹膜識(shí)別方法。首先,采用暗通道圖像去霧算法對(duì)歸一化虹膜圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理以減弱光干擾;然后,利用類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行降維,獲得虹膜的二值化紋理信息;再經(jīng)分塊處理方法提取降維圖像各區(qū)域局部虹膜紋理信息以構(gòu)建特征向量;最后用歐氏距離分類(lèi)器進(jìn)行匹配識(shí)別。為驗(yàn)證算法性能,采用MICHE-I虹膜圖庫(kù)中由iPhone5拍攝所得的30人240張(每人4張室內(nèi)和4張室外)虹膜圖像進(jìn)行測(cè)試,并與Gabor變換和主成分分析虹膜識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明,該方法在室內(nèi)外圖像均進(jìn)行訓(xùn)練的條件下正確率能夠達(dá)到98.33%,且對(duì)室內(nèi)外不同光照變化干擾有較好的魯棒性,上述性能皆優(yōu)于Gabor變換和PCA算法。說(shuō)明本文算法能夠滿足移動(dòng)設(shè)備虹膜識(shí)別使用要求。
[Abstract]:The iris recognition system used in intelligent mobile devices can reduce the accuracy of iris recognition and reduce the robustness of the algorithm when the iris image is disturbed seriously under the condition of visible light acquisition. An iris recognition method based on convolution neural network and local feature extraction is proposed. Firstly, the dark channel image de-fogging algorithm is used to enhance the normalized iris image to attenuate the light interference, then the image dimension is reduced by using convolution neural network, and the binary texture information of the iris is obtained. Then the local iris texture information of each region of the reduced dimension image is extracted by block processing method to construct the feature vector. Finally Euclidean distance classifier is used for matching recognition. To verify the performance of the algorithm, 240 iris images of 30 people (4 indoor and 4 outdoor) taken by iPhone5 in MICHE-I iris library were tested and compared with Gabor transform and principal component analysis (PCA) iris recognition method. The results show that the accuracy of this method can reach 98.33 when both indoor and outdoor images are trained, and the method is robust to different illumination variations in and out of the room. The above performance is better than that of Gabor transform and PCA algorithm. It shows that the algorithm can meet the requirements of iris recognition in mobile devices.
【作者單位】： 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：遼寧省博士科研啟動(dòng)基金(201601159)項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TP391.41

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本文編號(hào)：1774494