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基于统计特征的非理想虹膜图像分割方法

         

摘要

由于退化条件的存在,非理想虹膜识别的关键在于正确分割虹膜区域,这一区域包含能够用于个体识别的纹理。本文提出了一种基于统计特性的非理想虹膜图像分割方法,包括内边界定位、外边界定位和眼睑检测3个阶段。在内边界定位阶段,通过高斯混合(GMM)模型及多弦长均衡策略,实现对瞳孔及虹膜中心的精确定位;在外边界定位阶段,利用简化的基于区域信息的曲线演化方法,将其与序统计滤波(OSF)结合,以确保曲线收敛至虹膜外边界;在眼睑检测阶段,利用二次曲线对眼睑进行建模。对多个数据库进行实验的结果表明,本文方法能够有效克服反光、睫毛和眼睑遮挡、外边界模糊等不利因素的影响,精确实现了非理想虹膜图像的分割。

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