下载文档原格式
daugman积分微分方法Daugman积分微分方法是由约翰·戴夫曼（John Daugman）于1988年提出的一种用于虹膜识别的算法。
该算法通过对图像进行积分和微分来获取虹膜纹理特征，以实现虹膜的识别和认证。
Daugman算法的基本原理是基于二维Gabor滤波器。
Gabor滤波器是一种用于提取图像纹理特征的滤波器，它结合了高斯分布和正弦函数，可以对不同频率和方向的纹理进行敏感的响应。
在Daugman算法中，Gabor滤波器被用来提取虹膜纹理特征。
对于一副虹膜图像，Daugman算法首先将其转换成灰度图像，并进行预处理操作，如图像增强、噪声去除等。
然后，选择合适的Gabor滤波器进行滤波操作，以提取图像的纹理信息。
Daugman算法中最核心的部分是积分和微分操作。
积分操作是将滤波后的图像进行累加得到一个积分图像，该积分图像记录了每个像素点在一些尺度和方向上的Gabor响应的总和。
通过积分操作，可以降低计算复杂度，加速特征提取过程。
微分操作是对积分图像进行求导，以获取特征点的位置、方向和强度等信息。
通过微分操作，可以找到虹膜中的纹理边缘和纹理交错等特征。
在Daugman算法中，特征点是由极值点来确定的，即积分图像在一些特定方向上的局部最大值或最小值。
这些极值点代表了虹膜纹理的特征点，可以用于虹膜的识别和认证。
Daugman算法的优点是能够提取出虹膜图像中的复杂纹理特征，并对图像进行局部处理。
它也具有鲁棒性强、对光照和姿态变化不敏感的特点，适用于不同环境下的虹膜识别任务。
然而，Daugman算法也存在一些不足之处。
首先，其计算复杂度较高，需要进行大量的图像处理和积分微分操作。
其次，对于虹膜图像的质量要求较高，对图像的模糊、噪声和失真等会产生较大的影响。
此外，由于虹膜纹理的差异性和变化性，Daugman算法在多次识别中存在一定的误差。
总之，Daugman积分微分方法是一种用于虹膜识别的有效算法，它通过积分和微分操作来提取图像的纹理特征，实现虹膜的识别和认证。
如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别虹膜识别是一种基于计算机视觉技术的生物识别方法，通过对人眼虹膜进行图像分析和匹配，可以实现个体的身份认证。
本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行虹膜识别，包括虹膜图像采集、特征提取和匹配算法等方面。
首先，虹膜图像的采集是进行虹膜识别的第一步。
在现实应用中，通常使用的是虹膜图像仪，它能够拍摄到人眼虹膜的高清图像。
为了提高采集的准确性和稳定性，通常需要保持采集环境光线柔和且均衡，避免出现阴影和反光。
同时，为了使得虹膜图像质量更好，需要确保被采集者在拍摄时眼睛保持稳定并对焦准确。
其次，虹膜识别的核心在于特征提取。
在虹膜图像中，虹膜的纹理和结构是具有个体独特性的重要特征。
为了提取虹膜的特征，通常采用特定的算法。
其中最常见的是基于二维小波变换的算法和基于Gabor滤波器的算法。
这些算法可以将原始图像中的虹膜纹理转化为一系列特征向量，以便后续的匹配和识别。
在特征提取之后，需要进行虹膜图像的匹配。
匹配算法是虹膜识别的决定因素，决定了识别的准确度和速度。
常用的匹配算法有相似性度量算法、相关性匹配算法和统计分类算法等。
相似性度量算法通常使用欧几里得距离、汉明距离或曼哈顿距离等度量两个虹膜特征向量的相似程度。
相关性匹配算法则通过计算两个虹膜特征向量之间的相关系数来进行匹配。
而统计分类算法则通过训练一组虹膜特征样本，结合统计学方法进行识别。
除了虹膜识别的关键步骤之外，还需要考虑一些其他因素以提高识别的准确性和可靠性。
首先，虹膜图像的质量对于识别效果有很大影响。
因此，在采集虹膜图像时，应尽量减少噪音和失真，并确保图像的清晰度和对比度。
其次，虹膜识别系统的安全性也是需要关注的问题。
应采用多因素认证，如密钥、密码和生物特征等，以提高系统的安全性。
最后，对于大规模的虹膜识别系统，需要高效的数据存储和索引方法，以提高查询速度和准确性。
虹膜识别作为一种高安全性的生物识别技术，已经在多个领域得到了广泛应用。
摘要在当今信息化时代，如何精确鉴定个人的真实身份、保护信息安全，已成为一个急待解决的关键性问题。
传统的身份认证极易伪造和丢失，难以满足急速发展的社会需求，目前最为便捷、安全的解决方案就是生物体识别技术。
它不仅简洁快速，而且安全、可靠、准确。
同时更易于配合网络和安全、监控、管理系统整合，实现自动便捷管理。
虹膜识别是一种基于人体生理特征的生物体特征识别技术，与人体纹理、掌纹、脸相、音频、步频、血液等特征识别相比，具有唯一、高稳定、识别率高、检测方便等优点，因此虹膜识别技术己成为当前身份鉴别研究的热门领域。
本论文详细阐述了虹膜识别技术的研究背景和现状、虹膜生理结构和虹膜识别系统的构成。
较深入的研究了虹膜识别算法，实现了三个步骤，即虹膜数字图像预处理、特征码提取和模式匹配。
本论文的研究工作主要集中在对虹膜数字图像预处理的归一化和模式匹配两方面的研究。
在虹膜数字图像预处理的归一化过程中，采用一种基于Dangman橡皮片的辐射线段的归一化方式，将环型区域改变成为矩形区域。
这种方式采用若千条线段表示两个非同心圆周之间的区域，只要设定这些线段上的点数就可以起到很好的归一化成果，并且仅出一种分析模型。
更加定位搜索的效率，节约时间，简化定位的过程。
采取Hough变换算子对虹膜进行精定位。
在特征提取及编码匹配过程中，本论文首先将归一化后的2D虹膜数字图像转换为1D灰度信号，从而减小了运算量;然后运用1D Gabor小波对构造的1D 灰度信号进行分析，选取一定尺度上的小波变换结果进行量化，生成二进制的特征向量，从而提高了虹膜识别技术的效率;最后通过改进的Hamming距离移位匹配，实现了识别中的旋转不可逆性。
本论文通过使用中科院自动化研究所的虹膜数据库(CASIA-IRISV1)的虹膜数字图像进行实验。
经过一定工作量的科学实验对这一算法进行了验证。
实验结果：本论文选取的CASIA-a中心波长为20像素效果最好。
最好的模板大小为辐射分辨率22像素，角分辨率为240像素。
虹膜识别技术及应用姓名：陈斌烨学号：5090903摘要: 虹膜识别技术由于具有稳定性好、错误接受率( FA R) 和错误拒绝率( FRR ) 相等的指标最优、识别速度快等优点正逐步受到人们的重视。
对虹膜纹理的特征、虹膜识别技术的发展和应用进行了较详细的介绍; 通过将虹膜识别技术与其它生物识别技术相比较, 对虹膜识别技术的优点进行了讨论。
讨论了虹膜识别系统的构成, 以及用二维Gabor 小波和其它小波变换实现特征编码的方法和叙述了虹膜识别中所采用的一些算法。
关键词: 虹膜识别技术; 特征提取; 特征编码; 特征匹配Technology and applications of the iris recognitionLIU Ji, WANG Xiang jun( College of Precision Instrument and O ptic Electronic Engineer ing , T ianjin U niv ersity, T ianjin 300072, China) Abstract: As one of the technolog y of biolog ic r ecognition, iris recognition has many advantag es. It has an ideal stability and a high recog nizing speed, and its performance w hen FA R is equal to F RR is t he most excellent. So iris recognition is gett ingt he people s attention. On the feature of ir is texture, recognition methods of ir is featur e, developments and applications of t his technolog y are introduced. By compared with other technology of bio logic recognition, the advantage of ir is r ecognition is described . T he structur e of ir is recog nit ion system and the methods of encoding the featur e by 2D Gabor w av elet and other w avelet tr ansfer are intro duced. Some ar ithmetic applied in iris recognition are descr ibed. Key words: iris recognition; feature ex tract ion; featur e encoding ; feature matching.生物识别技术在当今世界中已经得到了广泛的应用。
电子科技大学
硕士学位论文
基于二维Gabor变换的虹膜识别算法
姓名：明兰
申请学位级别：硕士
专业：计算机应用技术
指导教师：顾小丰
20070424
第一章引言
别系统大规模应用奠定了基础。
Ｉｒｉｄｉａｎ公司研制出的虹膜识别系统已经应用在美国得克萨斯州联合银行的三个营业部内，储户两手空空就可以来银行办理业务。
他们在取款机上取钱时，一台摄像机首先对用户的眼睛进行扫描，然后将扫描图像转化成数字信息与数据库中的资料核对，就可以达到对用户的身份进行检验的且的了。
在加拿大温哥华、多伦多国际机场，伦敦的Ｈｅａｔｈｒｏｗ机场，日本的成田机场以及纽约的肯尼迪机场都在尝试将虹膜身份鉴别系统用于通关认证；新加坡——马来西亚的边境管理系统，已经将虹膜识别用于边境检查；ＶｅｄｃａｌＳｃｒｅｅｎ选择了如图ｔ－１所示的ＬＧＩｒｉｓＡＣＣｅＳＳＴＭ３０００虹膜识别系统来控制其设施的进入和对机要客户资料的戒备。
图１－１ＬＧｈｉ瞄ｃ∞骚“３０００
在国内，指纹识别技术在应用上做得比较成熟，虹膜识别的研究工作起步较晚。
上世纪末，虹膜识别技术的研究工作才开始兴起。
上海交通大学于１９９８年开始从事虹膜识别技术的跟踪研究。
２０００年，华中科技大学的科研人员根据图像的相关性进行虹膜识别的研究。
同年，中国科技大学也实现了虹膜识别的演示系统。
自２０００年以来，北京大学信息科学中心也开展了虹膜识别技术的研究，并研究出一套较高效的虹膜识别方法。
中国科学院自动化所的研究人员，用不同的方法进行虹膜识别的研究，并且取得了较好的结果。
中科院自动化研究所的模式识别国家重点实验室拥有与国际同步的自主产权的核心技术和算法［６１，于２０００年成功开发出具有自主知识产权的虹膜识别原型系统，他们还利用研制的虹膜图像获取装
电子科技大学硕士学位论文
睫状区，内有许多放射性隆起，代表虹膜血管从大环走向小环所经过的路径。
虹膜后表面较平坦。
由于虹膜内血管分布不均匀，使虹膜表面出现许多有规则的放射性条纹。
在睫状区又分为三个部分：靠近领状韧带的一部分最光滑，中间区有许多收缩纹或收缩沟（ｃｏｎｔｒａｃｔｉｏｎｆｕｒｒｏｗ）形成与瞳孔为同心的圆圈，当瞳孔扩大时最显著。
靠近睫状体的区域为筛状区，此区内虹膜表面有很多虹膜小坑。
领状韧带以内的虹膜称为瞳孔部虹膜。
在睫状部边缘部分的虹膜也有一些虹膜小坑，称为睫状区小坑（ｃｉｌｉａｒｙｃｒｙｐｙ），但和瞳孔部的虹膜小坑相比，睫状区小坑比较小和浅。
位于两个小坑之问的虹膜组织往往有一条梳状突起，跨过睫状体表面，延伸到前房角内与房角网状组织相连续，此突起即被称为梳状韧带，其结构如图２＿２所示。
图２－２虹膜结构图
２．２．２虹膜作为身份识别的依据
虹膜纹理自胚胎期第三个月就开始生成，到了第八个月，其纹理图案的结构就已经基本发育完全。
按目前医学、遗传学理论认为，正常情况下，虹膜具有终身不变的稳定性。
虹膜结构对每个人都是唯一的，并且它不随年龄的变化而变化，这种说法主要有如下两个根据１３】：
第一个依据来源于临床观察。
在对大量的眼睛进行观察的过程中，眼科专家和解剖专家们注意到，虹膜是具有很高独特性的复杂模式，孪生子的虹膜，甚至同一个人的左右眼都完全不同。
此外，在重复观测的情况下，虹膜的纹理结构几乎没什么变化，至少在孩童期之后基本不变。
第二个依据来源于发育生物学。
尽管虹膜的基本结构取决于基因遗传，但是虹膜的独特的细节部分却更多的依赖于环境条件，比如虹膜胚胎期的产物，其母体（Ｐｒｅｃｕｒｓｏｒ）的初始条件。
因此，虹膜是极不可能通过自然事物发展过程来进
电子科技大学硕士学位论文
法都要低。
故近年来，虹膜识别技术被广泛认为是最有前途的生物识别技术之一。
２．２．３虹膜图像分析
作为一种图像处理技术在生物识别领域的应用，利用图像采集装置将虹膜图像采集到系统中，首先需要对虹膜图像进行分析。
论文中的实验图片来自中国科学院自动化研究所模式识别重点实验室的虹膜库——ｃＡＳ狐虹膜数据库，图片大小为３２０ｘ２８０像素，图２＿４为虹膜图片示例。
图２－４虹膜图例
在获取的图片示例中，可以看到图片中除了虹膜区域外还包括了巩膜、瞳孔区域以及眼睑、眼睫毛等干扰部分，而且由于反光的原因，在虹膜、瞳孔区还可能有光斑，如果被录入者戴着眼镜则在图像中还可能有眼镜的影子。
虹膜图像具有特殊的圆环形状，由内到外瞳孔、虹膜和巩膜的平均灰度基本上成阶梯状分布，瞳孔的颜色较深，灰度值较小、较均匀；虹膜的纹理较多，灰度比较丰富，灰度值比瞳孔大；虹膜外面的巩膜的灰度值比虹膜大。
但在一些特殊情况下，如一些病变或镜片的后向散射光的影响，可能会使瞳孔的灰度值比虹膜大。
另外，虹膜和瞳孔的圆心通常不是同心的。
对虹膜图像进行分析可以看到，虹膜图像在灰度空间上呈现一定的特点：
（一）瞳孔的颜色较深，灰度值较小且均匀；
（二）虹膜的纹理丰富，灰度值比瞳孔大；
（三）巩膜的灰度值比虹膜大。
第三章虹膜识别关键技术研究
整个图像，若像素点的灰度大于ａ，则赋值为２５５，若其小于ａ，则赋值为０。
图３－３（ｃ）是二值化后的结果，可以看出，瞳孔被成功地分离出来。
对于光照均匀的图像可以运用投影法确定瞳孔的圆心和半径。
将瞳孔的图像分别投影到ｚ轴方向和ｙ轴方向，就可得到Ｘ轴、ｙ轴上投影坐标的最大值和最小值ｘ一、工曲、ｙ。
和），曲。
瞳孔圆心坐标（ｘ，ｙ）为：
瞳孔半径ｒ为：工，掣护虹半一（３－１），一叫掣，等产】
㈤
（ａ）原始输入图像瞳孔部分虹膜部分（ｂ）虹膜图像的灰度直方图
（ｃ）二值化方法定位瞳孔（ｄ）虹膜图像边缘提取的结果（ｅ）修整后的虹膜边缘
电子科技大学硕士学位论文
（ｆ）虹膜定位的结果（ｈ）图像增强的结果
图３－３虹膜图像预处理
但是，对于光照不均匀的图像，阈值分割之后会出现许多干扰点，图３．４是一幅光照不均匀情况下的虹膜图像及其阈值变换。
可见光照不均匀的情况下阈值变换后的瞳孔边界有棱角，而且周围有很多干扰点，这对确定虹膜的内边缘增加了不少难度。
（ａ）原图（ｂ）阈值变换（阈值＝１０２）
图３－４光照不均匀情况下虹膜的阈值分割结果
如上所述，阈值分割可以初步地将瞳孔分割出来，但是考虑到算法的鲁棒性，应该对不同光照情况下阈值分割图像的差异情况予以充分考虑，对于光照均匀程度所带来的噪声与干扰也应该能够很好的处理。
本文对阈值分割后的图像进行精确取点，然后采用ｈｏｕｇｈ变换确定瞳孔的圆心和半径。
Ｈｏｕｇｈ变换是对图像进行某种形式的坐标变换，它将原始图像中给定形状的曲线或直线变换成变换空闻的一个点，即原始图像中曲线或直线上所有点都集中到变换空间的某个点上形成峰点。
这样，把原始图像中给定形状的曲线或直线的检测问题变成寻找变换空间的峰点问题，也即把检测整体特性（给定曲线的点集）变成检测局部特性的问题。
由上述原理，可得圆的Ｈｏｕｇｈ变换的方法：在Ｘ－ｙ平面上，中心在（４。
，ｂ。
），半。
