本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的虹膜圖像識(shí)別　出處：《長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：虹膜識(shí)別在當(dāng)下備受推崇和關(guān)注,虹膜識(shí)別的研究和應(yīng)用成為熱門(mén)研究方向,這使得虹膜識(shí)別技術(shù)很快得到推廣和應(yīng)用。虹膜識(shí)別技術(shù)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用,例如門(mén)禁系統(tǒng)。虹膜識(shí)別系統(tǒng)的研究具有廣泛和深遠(yuǎn)的意義。本文提出一種新型的虹膜特征提取方法。由于虹膜圖像受到上眼皮和眼睫毛的影響很大,于是本文嘗試提取完整虹膜中受到上眼皮和眼睫毛影響較小的下半部分的二分之一的紋理,從而能夠克服上述遮擋因素的影響,準(zhǔn)確定位虹膜,并獲得有效的虹膜特征。首先,利用灰度直方圖,實(shí)現(xiàn)了虹膜內(nèi)邊界的準(zhǔn)確定位;隨后,為了克服眼睫毛和下眼瞼的遮擋影響,給出了一種虹膜外邊界定位方法,能夠準(zhǔn)確獲得虹膜的有效部分;最后,利用歸一化算法,將環(huán)狀的虹膜特征轉(zhuǎn)化為矩形特征,便于虹膜的訓(xùn)練和識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法是準(zhǔn)確的和有效的。獲得更精確有效的虹膜特征之后,采用支持向量機(jī)(SVM),用于虹膜圖像的識(shí)別和分類,獲得了較高的識(shí)別精度。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)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;TP18

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本文編號(hào)：1318266