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虹膜特征提取算法简介虹膜特征提取算法是一种用于识别个体身份的生物特征识别技术。
虹膜是人眼中的一部分，具有独特且稳定的纹理特征，可以用于身份认证、安全控制等领域。
虹膜特征提取算法的目标是从虹膜图像中提取出可用于比对的特征向量，以实现精确的身份识别。
虹膜图像获取虹膜图像的获取通常需要使用专门的设备，如虹膜识别仪。
这种设备通过红外光和相机来捕获虹膜图像。
虹膜图像的获取过程需要确保被检测者的眼睛能够对准设备的摄像头，并且眼睛没有明显的遮挡物。
获取到的虹膜图像通常是一张高分辨率的彩色图像。
虹膜图像预处理在进行虹膜特征提取之前，通常需要对虹膜图像进行一些预处理操作，以提高后续算法的准确性。
常见的预处理操作包括：1.图像去噪：使用滤波器对图像进行平滑处理，消除图像中的噪声。
2.边缘检测：使用边缘检测算法，如Canny算法，提取出图像中的边缘信息。
3.图像增强：通过调整图像的对比度、亮度等参数，增强图像的可视化效果。
4.图像分割：将虹膜区域与其他区域进行分离，以便更好地提取虹膜特征。
虹膜特征提取算法虹膜特征提取算法的目标是从预处理后的虹膜图像中提取出一组具有独特性和稳定性的特征向量。
这些特征向量可以用于后续的比对和识别。
常用的虹膜特征提取算法有以下几种：1. Daugman算法Daugman算法是一种常用的虹膜特征提取算法，它基于虹膜纹理的统计特征。
该算法首先将虹膜图像转换为极坐标形式，然后通过多个环形滤波器对虹膜图像进行滤波，提取出不同频率的纹理信息。
最后，通过统计分析得到一组代表虹膜纹理的特征向量。
2. Gabor滤波器Gabor滤波器是一种基于复数的滤波器，常用于图像处理中的纹理分析。
在虹膜特征提取中，Gabor滤波器可以用于提取虹膜图像中的纹理特征。
该算法通过一系列不同方向和频率的Gabor滤波器对虹膜图像进行滤波，得到一组响应图像。
然后，从响应图像中提取出代表虹膜纹理的特征向量。
3. 直方图特征提取直方图特征提取是一种简单但有效的虹膜特征提取算法。
摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。
虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。
虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。
本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。
在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。
接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。
同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。
归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。
在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。
训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。
整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。
关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。
虹膜图像智能识别技术的研究1. 图像采集：通过专门的虹膜图像采集设备或者智能手机的虹膜识别功能，获取被识别者的虹膜图像，保证图像的清晰度和准确性是虹膜识别的关键。
2. 图像预处理：对获取的虹膜图像进行去噪、增强、剪裁等处理，以提高后续处理的准确性和效率。
3. 虹膜特征提取：通过一系列图像处理和特征提取算法，从虹膜图像中提取出稳定的虹膜纹理特征，通常采用的特征包括纹理、密度、角膜边缘和血管等。
4. 特征匹配：将提取的虹膜特征与模板库中的虹膜模板进行比对，通过特定的匹配算法计算相似度，并给出识别结果。
二、虹膜图像智能识别技术的发展现状虹膜图像智能识别技术自问世以来，经历了多个阶段的发展，取得了较大的进展和成果。
主要表现在以下几个方面：1. 技术成熟度不断提升：虹膜图像智能识别技术在图像采集、图像处理和算法优化等方面逐渐成熟，使得虹膜识别系统的识别准确率和鲁棒性得到了显著提高。
2. 应用场景逐渐拓展：虹膜识别技术不仅广泛应用于安防领域的身份认证和门禁系统，还逐渐拓展到金融领域的手机支付、医疗领域的个性化诊疗等领域。
3. 硬件设备不断优化：虹膜图像采集设备不断优化，采用新型传感器和镜头技术，大大提高了虹膜图像的质量和清晰度，为后续的图像处理提供了更好的基础。
虽然虹膜图像智能识别技术在发展过程中取得了较大的进展，但也存在一些问题和挑战，主要包括：1. 虹膜图像采集设备成本高昂，限制了虹膜识别技术的大规模应用。
2. 虹膜图像智能识别技术在移动端设备上的应用受到技术和硬件设备的限制，需要进一步优化和改进。
3. 虹膜图像识别技术在复杂场景下的鲁棒性和稳定性有待提高，如光照条件、眼球运动等因素会对识别效果产生影响。
随着人工智能、深度学习、大数据等相关技术的不断发展和应用，虹膜图像智能识别技术也将迎来新的机遇和挑战。
未来虹膜图像智能识别技术的发展方向主要包括以下几个方面：1. 多模态生物特征识别技术的整合：将虹膜识别技术与人脸识别、指纹识别等多模态生物特征识别技术进行整合，提高生物特征识别的准确性和安全性。
公安部虹膜识别标准一、术语和定义1. 虹膜识别：利用虹膜技术的手段，进行身份确认和识别的一种方法。
2. 虹膜图像：通过专用设备采集的，能够反映虹膜特征的图像。
3. 特征提取：从虹膜图像中提取出能够唯一标识个体的特征信息。
4. 比对：将待识别个体的虹膜特征与已存储的虹膜特征进行比对，以确认身份。
5. 存储：将采集的虹膜图像和提取的特征信息存储在专用设备或数据库中。
6. 性能评估：对虹膜识别系统的准确性、稳定性和可靠性进行评估。
7. 应用要求：对虹膜识别系统的使用范围、使用方式和使用规范进行规定。
8. 安全要求：对虹膜识别系统的数据保护、系统安全和隐私保护等方面进行规定。
9. 测试方法：对虹膜识别系统的测试范围、测试方法、测试流程和测试标准进行规定。
二、虹膜识别系统1. 系统构成：虹膜识别系统应包括虹膜图像采集、特征提取、比对、存储等模块，以及用户管理和系统管理界面。
2. 系统功能：虹膜识别系统应具备采集、比对、存储、查询等功能，同时应具备多用户管理、权限控制、日志记录等功能。
3. 系统性能：虹膜识别系统应满足准确度高、稳定性好、可靠性高等要求，同时应满足响应时间短、存储容量大等要求。
三、虹膜图像采集1. 采集设备：采集设备应具备高清晰度、高灵敏度、高稳定性等特点，同时应具备自动对焦、自动曝光等功能。
2. 采集环境：采集环境应满足光线明亮、均匀、无强烈反光等要求，同时应避免采集过程中待识别个体产生大幅度移动。
3. 采集流程：采集流程应包括待识别个体靠近采集设备、设备自动对焦并采集图像、图像质量检测与预处理、特征提取等步骤。
四、虹膜特征提取1. 特征提取算法：特征提取算法应具备高效性、准确性和鲁棒性等特点，同时应具备对复杂背景和噪声的抑制能力。
2. 特征表示：提取的特征应具有唯一性和稳定性，能够用于区分不同个体。
常用的特征表示包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）等。
3. 特征选择：针对不同的应用场景和识别需求，应选择适当的特征进行提取和比对。
虹膜识别技术原理虹膜识别是一种生物特征识别技术，它通过对眼睛中的虹膜进行图像采集和分析，来实现个体的身份认证。
虹膜识别技术原理基于以下几个基本原理：1. 虹膜的唯一性每个人的虹膜都是独一无二的，即使是同卵双胞胎也有不同的虹膜特征。
这是因为在胚胎发育过程中，虹膜细胞会根据个体的遗传信息和环境条件形成独特的纹理和结构。
2. 虹膜图像采集虹膜图像采集是虹膜识别系统的第一步。
通常使用红外相机或摄像机来拍摄眼睛中的虹膜图像。
由于虹膜位于眼球表面，所以在采集时需要确保光线充足且均匀，以便清晰地捕捉到虹膜纹理。
3. 虹膜图像预处理采集到的虹膜图像通常需要进行预处理，以消除图像中的噪声和干扰，提高后续特征提取和匹配的准确性。
常见的预处理步骤包括去除眼睛周围的皮肤、睫毛、眼角等区域，并对图像进行灰度化、增强对比度等操作。
4. 虹膜特征提取虹膜识别系统通过从虹膜图像中提取独特的特征来进行身份认证。
常用的虹膜特征包括虹膜纹理和结构信息。
纹理信息是指虹膜上的纵向细纹、横向细纹等，而结构信息是指虹膜的边界曲线、孔径大小等。
在特征提取过程中，通常会使用一些计算机视觉和图像处理算法，比如滤波器、边缘检测器、模式识别算法等。
这些算法可以帮助将复杂的虹膜图像转换为简化的数学模型或特征向量。
5. 虹膜特征匹配在身份认证过程中，需要将待识别的虹膜特征与已存储的虹膜模板进行比对。
比对过程通常采用模式识别和机器学习算法，比如支持向量机、神经网络等。
虹膜特征匹配的目标是找到与待识别特征最相似的已知虹膜模板。
通常会使用一些相似性度量方法，比如欧氏距离、相关系数等。
根据匹配结果可以判断待识别虹膜是否属于已知的某个个体。
6. 虹膜识别系统性能评估虹膜识别系统的性能评估是保证其准确性和可靠性的重要步骤。
常用的评估指标包括错误拒绝率（False Rejection Rate, FRR）和错误接受率（False Acceptance Rate, FAR）。
虹膜识别技术原理虹膜识别技术是一种高级的生物识别技术，用于识别人眼中的虹膜。
虹膜是人眼中的一个环形结构，它位于瞳孔和巩膜之间，具有不同于其他生物特征的高度唯一性和稳定性。
虹膜识别技术利用虹膜的这些特征来识别个体身份。
虹膜识别技术的原理主要包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜图像采集是虹膜识别技术的第一步。
虹膜图像采集设备一般包括摄像头、红外灯和虹膜定位系统等部分。
虹膜定位系统可以根据虹膜的特征自动定位并对准虹膜，摄像头可以拍摄高清的虹膜图像，红外灯可以提供足够的光线以确保图像质量。
虹膜图像采集的质量直接影响后续处理和识别的准确性。
虹膜图像处理是虹膜识别技术的第二步。
由于虹膜图像采集时存在一定的噪声和干扰，需要对虹膜图像进行处理以提高图像质量并方便后续处理。
图像处理的主要任务包括去除噪声和干扰、增强虹膜图像的对比度和清晰度、去除虹膜的红色反光等。
这些处理可以有效地提高虹膜识别的准确性和可靠性。
虹膜特征提取是虹膜识别技术的核心步骤。
虹膜特征提取可以将虹膜图像中的虹膜纹理信息转化为可供计算机处理的数学特征。
虹膜的纹理信息具有高度唯一性和稳定性，这是虹膜识别技术的基础。
目前常用的虹膜特征提取技术包括基于小波变换的方法、基于局部特征的方法和基于全局特征的方法等。
这些方法都能够提取有效的虹膜特征，并在后续的识别过程中发挥重要作用。
虹膜识别技术的应用非常广泛，包括安全门禁、金融支付、身份认证、医疗诊断等多个领域。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以有效地避免身份冒用和欺诈行为。
虹膜识别技术的发展将促进生物识别技术的普及和应用，为人们的生活带来更多的便利和安全。
虹膜识别技术的原理包括虹膜图像采集、虹膜图像处理和虹膜特征提取等过程。
虹膜识别技术具有高度的安全性和可靠性，可以应用于多个领域，为人们的生活带来更多的便利和安全。
虹膜图像归一化及特征提取3.1 虹膜纹理归一化由于拍摄环境等条件的改变，摄取的每张虹膜图片的位置与大小都可能会发生变化，所引起的虹膜的平移、缩放和旋转都会对虹膜识别造成影响，而人的瞳孔也会因外界环境而缩放。
为了消除这些影响，将每幅原始图像调整到相同的尺寸和对应位置，实现精确的匹配，就必须对虹膜进行归一化。
因为虹膜内外边界都近似为圆形，因此可以用几何的方法归一化。
通常的虹膜识别算法都假定外界光照不发生变化或者外界环境可控制，所以瞳孔的缩放可忽略不计，或简化为线性形变。
在John Daugman系统中，提出了弹性片模型，认为虹膜区域可以任意拉伸或者压缩，总可以通过拉伸(压缩)将圆环区域变为矩形区域—即极坐标表示的矩形区域。
在Wildes系统中，通过采集图像和数据库图像的缩放、旋转变换进行特征区域配准，然后注册图像。
在Boles系统中，为了使两幅虹膜图像可以比较，将一幅虹膜图像作为参考，将另一幅虹膜图像缩放为同样半径大小，这一规范化只在匹配时进行，而不是为了将来的匹配而存储同一大小的虹膜特征模板。
无论哪种情况，只要进行模式比对，必须要把不同分辨率的虹膜区域转化为相同分辨率的虹膜区域。
3.1.1 平移虹膜平移是指虹膜位置在实际捕捉到的图像中的位置是不固定的，总是存在相对的位置变化。
分析造成虹膜区域在图像中位置相对平移的原因，主要是拍摄时采集设备位置与人眼的位置存在光轴不重合，导致了图像采集中虹膜位置发生偏离图像中心位置。
平移变化只能改变虹膜在图像中的位置，对于这一变化总可以通过坐标的平移将虹膜的中心平移到图像的中心位置，其特征不会发生变化，因此说虹膜特征是平移不变的。
3.1.2 旋转虹膜旋转是指采集设备和虹膜所在的两个平面发生了相对的角度旋转变化，导致采集的不同虹膜图像发生了相对的旋转变化。
造成虹膜图像发生旋转的原因是：(1)头部倾斜(或采集设备倾斜)；(2)眼球在眼眶的转动。
3.1.3 伸缩虹膜的伸缩变化是指图像中虹膜面积大小的变化。
虹膜识别原理虹膜识别技术是一种生物特征识别技术，它通过对人眼内的虹膜进行扫描和分析，来识别人的身份。
虹膜识别技术因其高度准确性和安全性而被广泛应用于身份识别领域。
那么，虹膜识别是如何实现的呢？接下来，我们将详细介绍虹膜识别的原理。
虹膜识别的原理主要分为图像获取、特征提取和匹配识别三个步骤。
首先是图像获取。
虹膜识别系统使用专门的设备对人眼进行扫描，获取虹膜的图像。
这个设备通常是一种虹膜摄像机，它能够在不需要接触的情况下，对眼睛进行拍摄。
通过红外光源的照射，可以清晰地获取虹膜的图像。
接下来是特征提取。
虹膜图像获取后，需要对图像进行处理，提取出虹膜的特征信息。
虹膜中包含了丰富的纹理信息，这些纹理信息是每个人独一无二的，可以作为身份识别的依据。
特征提取算法会将虹膜图像中的纹理信息进行编码，提取出虹膜的特征向量。
最后是匹配识别。
在虹膜特征提取完成后，系统会将提取出的虹膜特征与已注册的虹膜特征进行比对，以进行身份识别。
匹配算法会计算两个虹膜特征向量之间的相似度，从而判断是否为同一个人。
如果相似度达到一定阈值，系统就会确认身份匹配成功。
虹膜识别技术的原理虽然看似简单，但其中涉及到的技术细节却十分复杂。
首先，图像获取需要克服眼睛的快速运动和瞳孔的变化，保证获取到清晰的虹膜图像；其次，特征提取需要克服光照条件、分辨率等因素对虹膜图像的影响，确保提取出准确的虹膜特征；最后，匹配识别需要克服虹膜图像质量、噪声等问题，确保识别的准确性和稳定性。
虹膜识别技术在安全性、准确性和便利性方面都具有明显优势，因此被广泛应用于各种场景，如边境口岸、金融机构、企业办公等。
虽然虹膜识别技术在实际应用中还存在一些挑战，比如成本、隐私等问题，但随着技术的不断进步和成本的不断降低，虹膜识别技术将会在未来得到更广泛的应用。
总之，虹膜识别技术是一种高度准确、安全可靠的生物特征识别技术，其原理基于虹膜的独特纹理信息，通过图像获取、特征提取和匹配识别三个步骤来实现身份识别。
