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首页> 外文会议>2009年中国控制与决策会议（2009 Chinese Control and Decision Conference）论文集 >Noise Detection of Iris Image Based on Texture Analysis
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Noise Detection of Iris Image Based on Texture Analysis

机译：基于纹理分析的虹膜图像噪声检测

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Noise detection is very important in an iris recognition system. A novel noise detection method for iris images is presented in this paper. According to the texture feature of different noises, a 2-D circular Gabor Filter is designed to detect specular reflection and estimate pupil's location, then, a 1-D peak Gabor Filter is proposed to detect eyelid boundary and eyelashes. Furthermore, eyelid is localized on eyelid boundary image by parabolic Integrodifferential operator. In terms of the experiment on the CASIA-IrisV3-Lamp iris database, which contains 16214 iris images, the correct rate of pupil estimation is 100% and eyelid localization is 99.4% respectively. The results show that the proposed method is quite effective.
机译：噪声检测在虹膜识别系统中非常重要。提出了一种新颖的虹膜图像噪声检测方法。针对不同噪声的纹理特征，设计了二维圆Gabor滤波器检测镜面反射并估计瞳孔位置，然后提出了一种1-D峰值Gabor滤波器检测眼睑边界和睫毛。此外，通过抛物线积分微分算子将眼睑定位在眼睑边界图像上。根据包含16214个虹膜图像的CASIA-IrisV3-Lamp虹膜数据库的实验，正确的瞳孔估计率为100％，眼睑定位为99.4％。结果表明，该方法是有效的。

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