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基于径向对称变换的虹膜定位算法

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摘要

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 虹膜识别

1.2.1 虹膜简介

1.2.2 虹膜识别历史

1.3 本文的研究内容

第2章 虹膜识别系统简介

2.1 虹膜识别系统导论

2.2 虹膜图像采集

2.3 虹膜图像预处理

2.3.1 噪声检测

2.3.2 虹膜定位

2.3.3 图像归一化

2.4 虹膜特征提取及匹配

2.5 本章小结

第3章 虹膜定位算法的研究现状

3.1 基于微积分算子的虹膜定位算法

3.2 基于Hough变换的虹膜定位算法

3.3 基于主动轮廓线的虹膜定位算法

3.4 PP算法和三次样条拟合

3.5 本章小节

第4章 虹膜定位算法研究

4.1 径向对称变换原理

4.2 基于径向对称变换的虹膜定位

4.2.1 小尺度图像初定位

4.2.2 中尺度图像精定位

4.2.3 原始图片精定位

4.3 噪声检测

4.4 实验结果分析

4.4.1 实验数据库介绍

4.4.2 实验结果

第5章 总结与展望

参考文献

致谢

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摘要

虹膜识别作为应用数学,模式识别和图像处理等交叉学科的前沿课题,已经受到越来越广泛的关注。近年来,致力于虹膜识别研究的人越来越多,但是虹膜图片因为受到采集条件的限制,很难保证图片质量,这给虹膜识别带来了一定的难度。本文以Matlab为工具就虹膜识别系统中的虹膜定位进行了如下工作:
  (1)介绍了虹膜识别系统的原理和过程,针对虹膜识别系统的四个模块:图像采集、图像预处理、特征提取及特征匹配,介绍了国内外比较经典的处理方法。并简要概括了虹膜定位算法的现状,介绍了主要的几种虹膜定位算法。
  (2)本文针对CASIA-Iris-Thousand数据库中虹膜图像,提出了一种基于径向对称变换的虹膜定位算法。首先,检测光斑位置排除干扰,再在小尺度图片上保证定位圆心在瞳孔内部、半径偏差不大的前提下,粗略的定位瞳孔圆心及半径。接着在原始图片上截取有效的瞳孔区域。然后,在截取的虹膜图像的上,再次利用径向对称变换检测瞳孔部分,因为径向对称变换只适用对称图像,那么在截图之后的图像上可以快速准确的定位出虹膜圆心及半径。
  (3)在虹膜定位的基础上,训练大量图片,得到了一条睫毛的遮挡曲线,可以有效的检测到睫毛遮挡的位置,排除了睫毛的干扰。
  对CASIA-Iris-Thousand数据库中所有图片进行了实验,实验结果高达100%。

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