本文關(guān)鍵詞：虹膜的快速定位及自適應(yīng)識別方法研究

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【摘要】：現(xiàn)代社會信息安全是人們關(guān)注的焦點,而準(zhǔn)確鑒別個體身份是確保信息安全的關(guān)鍵。因此基于指紋、人臉、虹膜、掌紋、步態(tài)等個體獨(dú)特的生物信息被廣泛應(yīng)用于身份認(rèn)證技術(shù),而虹膜圖像以其高度的唯一性及防偽性等具有明顯優(yōu)勢使得虹膜識別技術(shù)的應(yīng)用成為了研究熱點。由于一個完善的身份認(rèn)證技術(shù)不僅僅需要高的精確度,同時其好的廣譜性和實時性也不可或缺。鑒此,本文在分析虹膜識別技術(shù)研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,針對其實施的具體環(huán)節(jié)就不規(guī)則問題的快速定位和自適應(yīng)識別進(jìn)行了一些研究。首先,根據(jù)虹膜近似圓形但非圓的特點,且采集到的虹膜常常存在眼瞼及睫毛的干擾,給出了一種不規(guī)則虹膜的快速定位方法。其是利用眼睛圖像的灰度特點精確定位內(nèi)邊界。然后對圓周差分算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種從粗到精的快速定位外邊界的方法。該方法使得定位的內(nèi)邊界與真實邊界更加接近,外邊界定位方法在不影響以圓周差分算法定位的準(zhǔn)確率下,大大減少了定位時間。再對Canny算子進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn),減少了許多虛假邊緣,實現(xiàn)了快速檢測眼瞼邊緣。其次,利用小波變換結(jié)合灰度共生矩陣提取虹膜紋理特征。而同一眼睛的不同虹膜圖像的特征可能會存在差異,因此我們對提取出的特征通過BP算法進(jìn)行訓(xùn)練和識別;又針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂較慢導(dǎo)致訓(xùn)練時間較長等不足,給出了兩種改進(jìn)方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變學(xué)習(xí)率算法和epsilon向量外推法的加速BP算法。兩種改進(jìn)方法不僅能減少訓(xùn)練時間,提高效率,還提高了識別率。最后,基于本文所得一系列結(jié)果,在Visual Studio 2010的開發(fā)平臺上,結(jié)合MFC進(jìn)行了虹膜的快速定位及自適應(yīng)識別系統(tǒng)框架構(gòu)建和設(shè)計。
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1276558