本文關(guān)鍵詞：虹膜識(shí)別算法中的關(guān)鍵問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：生物特征識(shí)別技術(shù)是通過對(duì)人體各器官的特征以及差異明顯的行為動(dòng)作進(jìn)行分析研究來實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別的一種手段。作為身份識(shí)別的一個(gè)重要研究方向,虹膜識(shí)別技術(shù)(Iris recognition)一方面具有唯一性、穩(wěn)定性、準(zhǔn)確性、非侵犯性和適用性廣等優(yōu)點(diǎn),并日獲得了越來越廣泛的研究及其相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)；另一方面,由于虹膜特征及外界干擾的復(fù)雜多樣性的影響,使得虹膜識(shí)別研究中存在多個(gè)關(guān)鍵問題有待深入研究。本文分別對(duì)虹膜定位、眼瞼檢測(cè)、虹膜特征提取等問題進(jìn)行了分析,對(duì)傳統(tǒng)的虹膜定位與檢測(cè)方式進(jìn)行改進(jìn),并利用OMAP-L138開發(fā)板+Linux-QT平臺(tái)實(shí)現(xiàn)算法驗(yàn)證。本文的主要工作如下：(1)虹膜內(nèi)外邊緣的檢測(cè)。針對(duì)虹膜圖像中的內(nèi)邊緣檢測(cè),采用基于窗口估計(jì)和Hough變換相結(jié)合的內(nèi)邊緣定位方法,用于提高內(nèi)邊緣定位的準(zhǔn)確性。通過分析內(nèi)邊緣圓心的相對(duì)位置以及內(nèi)邊緣半徑的大小,確定了9類外邊緣所在的范圍,并給出了一種利用基于矩形模板的細(xì)分類外邊緣定位方法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。(2)虹膜眼瞼干擾檢測(cè)。由于虹膜圖像檢測(cè)中大多存在眼瞼干擾,給出了一種自適應(yīng)的分段直線檢測(cè)的眼瞼檢測(cè)算法。結(jié)合Sobel/Canny算子和形態(tài)學(xué)對(duì)眼瞼圖像處理,當(dāng)且僅當(dāng)虹膜區(qū)域被上下眼瞼遮擋且眼瞼距離瞳孔過近時(shí)采用分段直線檢測(cè),并通過仿真實(shí)驗(yàn)從算法效率和精確度兩方面與傳統(tǒng)方法對(duì)比驗(yàn)證了算法的有效性。(3)虹膜特征提取。根據(jù)上述虹膜圖像的檢測(cè)結(jié)果,對(duì)其展開歸一化,設(shè)計(jì)了一種基于多通道Gabor濾波器分別從頻率和方向進(jìn)行特征提取的方案,使得得到的紋理特征更加豐富,加強(qiáng)了對(duì)虹膜局部紋理特征信息的分析和表達(dá)：同時(shí)采用基于漢明距離的模板匹配法,使得算法具有較高的識(shí)別正確率。(4)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證。結(jié)合ARM的QT編程設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面。將虹膜識(shí)別算法移植到OMAP-L138的DSP模塊中,并驗(yàn)證了虹膜識(shí)別算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：虹膜識(shí)別 虹膜定位 眼瞼檢測(cè) 虹膜歸一化 特征提取
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-16
• 1.1 虹膜識(shí)別的研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.3 論文安排13-16
• 1.3.1 論文研究思路13-14
• 1.3.2 論文的主要研究?jī)?nèi)容14-16
• 2 虹膜識(shí)別系統(tǒng)概述16-21
• 2.1 虹膜結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2 虹膜識(shí)別系統(tǒng)的流程17-18
• 2.3 虹膜識(shí)別的性能指標(biāo)18-19
• 2.4 虹膜識(shí)別技術(shù)而臨的問題19-21
• 3 虹膜圖像的檢測(cè)21-39
• 3.1 空域平滑處理21-23
• 3.2 傳統(tǒng)內(nèi)外邊緣定位算法23-24
• 3.3 基于窗口估計(jì)和Hough變換相結(jié)合的內(nèi)邊緣定位算法24-28
• 3.4 基于矩形模板的細(xì)分類外邊緣定位算法28-30
• 3.5 仿真實(shí)驗(yàn)30-33
• 3.5.1 內(nèi)邊緣定位31-32
• 3.5.2 外邊緣定位32-33
• 3.6 基于自適應(yīng)分段直線的眼瞼檢測(cè)33-38
• 3.6.1 確定外邊緣灰度突變點(diǎn)33-34
• 3.6.2 單一直線擬合34-35
• 3.6.3 分段直線檢測(cè)35-37
• 3.6.4 仿真實(shí)驗(yàn)37-38
• 3.7 本章小結(jié)38-39
• 4 虹膜特征的提取與識(shí)別39-58
• 4.1 歸一化展開39-41
• 4.2 特征提取算法概述41-42
• 4.3 典型的虹膜特征提取方法42-47
• 4.4 基于多通道Gabor濾波器的特征提取47-49
• 4.5 虹膜特征匹配49-55
• 4.5.1 常用的判別方法50-52
• 4.5.2 漢明距離分類器設(shè)計(jì)52-53
• 4.5.3 旋轉(zhuǎn)虹膜配準(zhǔn)53-54
• 4.5.4 分類閾值的確定方法54-55
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析55-57
• 4.7 本章小結(jié)57-58
• 5 基于OMAP-L138開發(fā)板的硬件實(shí)現(xiàn)58-68
• 5.1 硬件平臺(tái)介紹58-60
• 5.2 軟件平臺(tái)介紹60-61
• 5.3 系統(tǒng)識(shí)別流程61-62
• 5.4 虹膜識(shí)別算法的移植62-64
• 5.5 基于OMAP-L138開發(fā)板固化DSP程序到NAND FLASH中64-66
• 5.6 QT界面開發(fā)66-67
• 5.7 本章小結(jié)67-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 本文的主要工作68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果73-75
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集75

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本文編號(hào)：350793