【摘要】：坑洞紋理是虹膜表面上一種重要的特征紋理。對可見光虹膜圖像而言,如何能不受睫毛、眼瞼、光斑及光照不均勻等干擾因素的影響,并能快速、準(zhǔn)確地提取出該特征紋理仍然是目前一個(gè)亟待解決的難題。提出一種基于形態(tài)學(xué)和支持向量機(jī)(SVM)的可見光虹膜坑洞紋理檢測方法。首先使用灰度形態(tài)學(xué)和二值形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法提取出所有目標(biāo)紋理;然后使用區(qū)域生長方法定位所有目標(biāo)紋理并計(jì)算各個(gè)目標(biāo)紋理的特征向量;最后再使用SVM和定義約束條件的方法提取出最終的坑洞紋理。通過實(shí)驗(yàn)證明:該方法能較好地克服光斑等干擾的影響,對坑洞狀紋理的檢出率高于其他同類方法。
[Abstract]:Pit texture is an important feature texture on iris surface. For visible iris images, how to be unaffected by eyelashes, eyelids, spot and uneven light, and how to extract the feature texture quickly and accurately is still an urgent problem to be solved. A visible iris hole texture detection method based on morphology and support vector machine (SVM) is proposed. Firstly, the gray morphology and binary morphology are used to extract all the target texture, then the region growth method is used to locate all the target texture and calculate the feature vector of each target textures. finally, the final hole texture is extracted by SVM and the method of defining constraints. The experimental results show that this method can overcome the influence of spot and other interference, and the detection rate of pit texture is higher than that of other similar methods.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學(xué)視覺檢測技術(shù)研究所;沈陽化工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271365)項(xiàng)目資助
【分類號】：R770.4

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本文編號：2527904