發(fā)布時間：2021-03-25 02:57

　　基于近紅外光下的虹膜識別是一種具有高識別率與魯棒性的身份識別方法。隨著智能手機的廣泛應用,在智能手機上支持基于虹膜的身份識別具有較大需求。由于大多數(shù)智能手機沒有配置近紅外攝像設備,因此研究可見光下的虹膜識別,具有重要的理論意義和實際意義。由于智能手機的可見光虹膜成像分辨率低,紋理特征不清晰,特別是亞洲人種,他們虹膜可見光的透光度更低,因此在智能手機上實現(xiàn)基于可見光的虹膜識別存在識別率低、魯棒性差、虹膜質量低下等難點。針對這些問題,本文提出了基于多視角的虹膜紋理與斑點加權融合的虹膜識別方法,利用多視角下虹膜圖像呈現(xiàn)出的多種精細結構,結合K-Median聚類算法和SVM分類算法,明顯提高了識別精度,降低了誤識率。本文的主要工作和貢獻如下。（1）在虹膜預處理環(huán)節(jié),針對測試時攝像頭的視角未知,不同視角的虹膜特征不同,同一虹膜不同視角之間差異可能大于不同虹膜的差異從而影響識別精度這一問題,提出基于不同視角下可見光虹膜的顏色與形狀信息,采用HSV顏色空間下色調飽和度通道的灰度分布結合Hough變換及Canny邊緣檢測實現(xiàn)虹膜邊界定位和基于方向碼的角度定位的方法,并分別在我們采集的數(shù)據(jù)集與UBIRI... 

【文章來源】：北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１生物特征識別應用比例??

?引言??使用移動設備獲取各種生物特征的實例如圖１－２所示。表１－１為虹膜及其他生??物特征的對比。從中可以看出，虹膜識別在綜合性能上占絕對優(yōu)勢，在許多領域??都被用到。??｜ｉ〇Ｂ??ａ）人臉?ｂ）虹膜?ｃ）指紋?ｄ）聲音??ａ）?Ｆａｃｅ?ｂ）?Ｉｒｉｓ?ｃ）?Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ?ｄ）?Ｖｏｉｃｅ??圖１－２移動設備獲取生物特征的實例??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｍｏｂｉｌｅ?ｄｅｖｉｃｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｆｅａｔｕｒｅｓ??表１－１虹膜與其他生物特征的比較??Ｔａｂｌｅ?１－１?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｉｒｉｓ?ｗｉｔｈ?ｏｔｈｅｒ?ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ??生物特征種類?指紋?掌形??虹膜??誤識率?０．８％?２．５％?２．０％?０．０００１％??防偽性?中等?中等?中等?非常高??穩(wěn)定性?易磨損?中等?低?終生不變??特征多樣性?高?＾＾?非常高??目前，虹膜識別的市場空間十分巨大。但是，在一些特殊場景中，虹膜識別仍??然具有較大挑戰(zhàn)，具體如下：??（１）

ｃ）近紅外場景與可見光場景??ｃ）?Ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ?ａｎｄ?ｖｉｓｉｂｌｅ?ｓｃｅｎａｒｉｏ??圖１－３虹膜識別的幾種特殊場景??Ｆｉｇｕｒｅ?１－３?Ｓｅｖｅｒａｌ?ｓｐｅｃｉａｌ?ｓｃｅｎａｒｉｏｓ?ｏｆ?ｉｒｉｓ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??本文研宄的是后兩種場景的結合，即智能手機加可見光場景。基于智能手機??的虹膜識別，是將傳統(tǒng)的虹膜技術嵌入其中，可將其分為兩大類，分別為近紅外??場景和可見光場景。前者由于需要在手機中嵌入近紅外采集設備，成本較高。但??因其識別率較高，目前己在市場上發(fā)布，如富士通在２０１５年發(fā)布了可用虹膜進行??解鎖的智能機，如１－４圖ａ）所示的富士通手機；２０１６年，三星也推出了一款虹膜??解鎖的智能機，如１－４圖ｂ）所示的三星Ｎｏｔｅ７，它搭載了虹膜識別功能，后來由于??爆炸事件匆匆退出市場；２０１７年，三星又推出了一款新的智能機，同樣搭載了虹??膜識別功能


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