本文關(guān)鍵詞：虹膜圖像分割算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虹膜圖像分割是虹膜識別系統(tǒng)中極為重要的一部分,分割的準確度在很大程度上影響了虹膜識別系統(tǒng)的綜合性能。就目前公開的關(guān)于虹膜圖像分割的研究文獻來看,對于非理想虹膜圖像的分割仍然存在或多或少的缺陷。一個優(yōu)秀的虹膜圖像分割算法應(yīng)該具備抗干擾性強、計算效率高、分割準確度高等特點,在虹膜圖像采集過程中由于復(fù)雜的采集環(huán)境,容易造成光線強度不一致、虹膜部分被眼瞼遮擋、運動模糊、斜視或拍攝角度造成的虹膜離軸等等,一系列的干擾因素增加了完整分割虹膜區(qū)域的難度,對虹膜圖像分割算法的性能也提出了更高的要求。完整的虹膜圖像分割過程包括反光點填充、瞳孔邊緣定位、虹膜外邊緣定位、上下眼瞼定位、睫毛和陰影的排除等步驟,本文針對虹膜圖像分割算法,對現(xiàn)有模型進行改進與創(chuàng)新,提出新的模型以提高分割準確度,并以本文提出的分割算法構(gòu)建虹膜識別系統(tǒng),來驗證算法的有效性。本文主要工作總結(jié)如下:提出平均線性插值法進行反光點填充,利用反光點周圍像素灰度值提供的信息來計算填充點的灰度值,距離填充點越近提供的信息分配權(quán)重越大,反之,分配權(quán)重越小。該方法相比固定的低灰度值填充更加合理有效。利用圖像的Haar-like特征訓(xùn)練Adaboost分類器,用于虹膜圖像感興趣區(qū)域的提取。并利用CASIA-Iris V3-Lamp和LZU-Iris兩個虹膜圖庫對構(gòu)建的分類器進行測試,正檢率分別為95.57%和98.26%。提出基于輪廓檢測與局部調(diào)整的瞳孔中心粗定位方法。其中,提出一種基于虹膜圖像ROI灰度直方圖累積的二值化方法用于瞳孔的分離。瞳孔中心坐標點的局部調(diào)整可在一定程度上克服瞳孔區(qū)域灰度重心偏移造成的定位偏差。提出一種新的瞳孔邊緣點檢測與篩選方法,使用最小二乘法對經(jīng)過篩選的瞳孔邊緣點進行橢圓擬合。改進了Hough變換用于虹膜外邊緣的定位,通過縮小虹膜外邊緣擬合圓的參數(shù)搜索空間來提高算法的效率。使用Canny算法檢測眼瞼邊緣點,并使用最小二乘法擬合二次曲線來定位眼瞼。以CASIA-Iris V3-Lamp虹膜圖庫為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),構(gòu)建基于本文提出的虹膜圖像分割算法的虹膜識別系統(tǒng),通過評估虹膜識別系統(tǒng)的性能指標(FAR,FRR,ERR,ROC曲線)以及與公開研究文獻實驗結(jié)果對比來證明算法的有效性。本文構(gòu)建的虹膜識別系統(tǒng)ERR=3.25%。
【關(guān)鍵詞】：生物識別 虹膜識別 虹膜分割 Adaboost分類器 Hough變換
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 虹膜生理結(jié)構(gòu)10
• 1.3 虹膜圖像特點10-11
• 1.4 虹膜圖庫簡介11-13
• 1.5 虹膜識別系統(tǒng)的基本原理13-14
• 1.6 虹膜識別系統(tǒng)性能評價標準14-15
• 1.7 研究現(xiàn)狀及現(xiàn)有算法的不足15-17
• 1.7.1 Daugman算法15-16
• 1.7.2 Wildes算法16
• 1.7.3 其他算法16-17
• 1.8 本文研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 虹膜圖像預(yù)處理19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 反光點的檢測與填充19-22
• 2.3 感興趣區(qū)域的提取22-24
• 2.4 瞳孔中心粗定位24-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 虹膜分割算法的實現(xiàn)29-39
• 3.1 引言29
• 3.2 瞳孔邊緣定位29-34
• 3.2.1 瞳孔邊緣點的檢測30-31
• 3.2.2 瞳孔邊緣點篩選與擬合31-34
• 3.3 虹膜外邊緣定位34-36
• 3.4 眼瞼定位與睫毛處理36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 實驗結(jié)果及分析39-49
• 4.1 引言39
• 4.2 實驗環(huán)境39
• 4.3 分類器的訓(xùn)練及結(jié)果分析39-42
• 4.4 虹膜識別系統(tǒng)的構(gòu)建與性能評價42-48
• 4.4.1 虹膜識別系統(tǒng)構(gòu)建42-44
• 4.4.2 虹膜識別系統(tǒng)性能評價44-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 總結(jié)與展望49-51
• 5.1 本文工作總結(jié)49-50
• 5.2 未來工作展望50-51
• 參考文獻51-54
• 在學(xué)期間的研究成果54-55
• 致謝55

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