几种虹膜定位方法的比较

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。

虹膜详细资料大全眼球壁中层的扁圆形环状薄膜。

位于角膜和晶状体之间，透过角膜可以看到，俗称“黑眼球”。

中央有一个小圆孔，称瞳孔，光线由此进入眼内。

虹膜主要由结缔组织构成，内含色素、血管、平滑肌。

虹膜的颜色因含色素的多少和分布的不同而异，一般有黑色、蓝色、灰色和棕色等几种。

基本介绍•中文名：虹膜•位置：眼球中层血管膜的最前部•性质：人体组织•隶属：眼球概述,解剖学解释,概述虹膜内有环绕瞳孔排列的平滑肌，叫缩瞳肌(瞳孔括约肌)，以及自瞳孔周围呈放射状排列的平滑肌，叫散瞳肌(瞳孔开大肌)。

前者受副交感神经支配，后者受交感神经支配。

强光照射眼睛时，瞳孔括约肌收缩，限制光亮进入;光线微弱时，瞳孔开大肌放大瞳孔，增加光线进入。

正常瞳孔的大小还与年龄、屈光状态等许多因素有关。

1岁以内的乳儿瞳孔最小，以后逐渐增大，青春期以后又逐渐变小。

近视眼的瞳孔大于远视眼。

人在疼痛、惊恐时，瞳孔散大，而在睡眠时，瞳孔缩小。

解剖学解释在眼球中膜的最前部，位于角膜和晶状体之间，将其腔隙分隔成眼前房和后房虹膜呈圆盘状，中央有一圆孔，称为瞳孔(pupil)。

在瞳孔周围虹膜组织内含有两种平滑肌纤维：一种向虹膜周边呈放射状排列，称瞳孔开大肌(dila-tor pupillae)，受交感神经纤维支配，收缩时使瞳孔开大，让更多的弱光吸收;另一种环绕瞳孔周围，称瞳孔括约肌(sphincter pupillae)，受动眼神经中的副交感神经纤维支配，收缩时使瞳孔缩小，以减少强光*** 。

虹膜内层上皮细胞含有黑色素细胞，由于其数量的多少和分布情况不同，致使人类的虹膜呈现有黑色、蓝色或灰色等各种不同的颜色。

又称虹彩。

是位于眼内最前部的葡萄膜组织，由视杯前段的神经外胚叶和其前部的中胚叶组织发育而成。

它的起点和睫状体前缘相续，向中央延伸到晶状体前面的游离缘为止，成为将眼球前后房分开的一个重要隔膜。

其中央或稍偏鼻侧有一圆孔(或近似圆形)称为瞳孔，具有适应外界光线的强弱以调节进入眼内的光亮作用。

虹膜图像采集方法一、引言虹膜作为人体唯一的、不可伪造的生物特征之一，因其高度的特异性和稳定性在生物识别技术中被广泛应用。

而虹膜图像的采集方法对于准确、高效地获取虹膜信息至关重要。

本文将介绍几种常见的虹膜图像采集方法，并对其优缺点进行比较分析。

二、直接照相法直接照相法是一种简单常用的虹膜图像采集方法。

此方法通过虹膜摄像机，将被采集者的眼睛对准摄像头，通过摄像头直接拍摄眼睛的虹膜。

这种方法无需接触眼睛，操作便捷，适用于大规模人群的虹膜图像采集。

然而，直接照相法存在一些问题。

首先，虹膜的成像受到环境光线的影响较大，若光线不均匀或强烈，可能导致虹膜成像质量下降。

其次，由于直接照相法无法控制被采集者的眼部位置和注视点，所拍摄的虹膜图像可能存在位置偏差，影响后续的虹膜匹配与识别效果。

三、近红外反射法近红外反射法是目前较为广泛应用的虹膜图像采集技术之一。

此方法通过近红外光源向眼睛投射特定波长的光线，虹膜组织吸收一部分光能，其余部分被反射回来，经过摄像头捕获并生成虹膜图像。

近红外反射法较好地解决了直接照相法的环境光影响问题，并且能够通过特定波长的近红外光源对虹膜进行有效照亮，提高虹膜图像的质量。

此外，近红外反射法还可以根据被采集者的眼部位置和注视点进行定位，提高虹膜位置的准确性。

然而，近红外反射法也存在一些限制。

首先，该方法需要特殊的设备支持，成本相对较高。

其次，受到眼部眨动、眼球转动等生理因素影响，可能导致图像模糊或部分缺失。

因此，稳定控制被采集者的眼球位置和注视点仍然是一项挑战。

四、全息图法全息图法是虹膜图像采集的一种新兴方法。

此方法利用全息成像原理，将被采集者的眼睛置于全息摄像机的特定光学装置中，通过全息录制技术将虹膜图像以全息形式记录下来。

全息图法的优点在于能够以全息形式保存虹膜图像，具有更高的维度信息。

此外，全息图法不受环境光的影响，能够在复杂光照条件下获得更好的图像质量。

而且，全息图法可以在后期对图像进行重建和增强，提高图像的清晰度和分辨率。

虹膜图像预处理在实际获取的图像中，虹膜只占一部分区域。

图像中还包括瞳孔、眼睑、睫毛及眼睛和人脸的其它部分。

所以，在对虹膜纹理特征进行提取之前，要把虹膜区域从图像中分割出来。

其分割准确与否直接影响到后面的特征提取及匹配精度，即如果分割不准确，则虹膜识别效果就差，很可能造成误判，使识别算法失效。

针对Canny[2]算法优良的边缘检测性能及虹膜边界的特点，本文采用了该算法，与Hough变换相结合，用于定位虹膜内外边界、分割上下眼睑，采用阀值法剔除睫毛。

2.1 虹膜内外边界的定位虹膜的内边界即内边缘与瞳孔相交接的部分，外边界即外边缘与巩膜相交接的部分，均近似为圆形，因此定位虹膜内外边界就是要确定这两个拟合圆的圆心和半径。

2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理(1)Canny边缘检测算子边缘是图像的基本特征，保留了原始图像中相当重要的信息，而又使得总的数据减小了很多。

准确提取边缘既能减少图像处理的信息量，又可重点描述物体的形态特征。

传统的边缘检测算子如Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch和Laplacian 等算子都是局域窗口梯度算子，由于它们对噪声敏感，所以在处理实际图像中效果并不理想。

1986年，Canny提出边缘检测算子应满足以下3个判断准则：信噪比准则；定位精度准则；单边缘响应准则，并由此推导出了最佳边缘检测算子--Canny算子。

该算子具有定位精度高、单一边缘和检测效果好等优点。

它主要分以下四步：○1平滑图像Canny边缘检测算子是高斯函数的一阶导数，是对信噪比与定位精度之乘积的最优化逼近算子。

选择合适的高斯低通滤波器来平滑原始的虹膜图像，既可以取得更加柔和的平滑效果，又不至于破坏图像中的边沿，同时还可以消除原始图像的高频噪声。

Canny算法首先用二维高斯函数的一阶导数，对图像进行平滑，设二维高斯函数为：22221(,)exp()22x y G x y πσσ+=-(2.1)其梯度矢量为：G x VG G y ⎡⎤∂∂=⎢⎥∂⎣⎦(2.2)把G 的2个滤波卷积模板分解为2个一维的行列滤波器：221222exp()exp()()()22G x y kx h x h y x σσ∂=--=∂ (2.3)221222exp()exp()()()22G y x ky h y h x y σσ∂=--=∂ (2.4)其中，k 为常数，σ为高斯滤波器参数，它控制着平滑程度。

虹膜激光的操作方法虹膜激光操作方法是一种常见的眼科手术，用于治疗多种眼部疾病。

该手术通过使用激光技术来调整虹膜的大小和形状，从而改善视觉问题。

虹膜激光手术前需要进行全面的眼部检查，并确定患者的眼部状况是否适合进行此手术。

下面是虹膜激光手术的具体操作方法：1. 麻醉：在手术开始前，医生会给患者进行麻醉，一般可以使用眼药水麻醉或是利用麻醉注射剂来麻醉患者的眼部。

麻醉会让患者在手术过程中不会感到疼痛或不适。

2. 准备手术台：准备手术台需要将患者的头部固定住，以确保患者的眼睛稳定不动。

患者需要平躺在手术台上，医生会使用外科眼镜来观察眼球。

3. 定位虹膜：在手术开始前，医生会使用特殊的光源来定位虹膜。

这些光源会照射进入患者的眼球，帮助医生确定虹膜的位置和大小。

4. 设置激光参数：医生会根据患者的眼部情况来设置激光的参数。

这些参数会根据患者的虹膜大小和所需的矫正程度来进行调整。

5. 激光矫正：一旦设置好激光参数，医生会将激光束照射到虹膜上，对虹膜进行矫正。

激光束会在虹膜上产生一定的热量，使得虹膜组织发生变化，并达到所需的大小和形状。

6. 观察和调整：在手术过程中，医生会不断观察患者的眼球，以确保手术进行得当。

如果需要，医生还可以根据需要进行调整，以获得更好的效果。

7. 手术结束和恢复：一旦完成了虹膜激光手术，医生会给患者进行简单的眼部清洁，并进行一些简单的检查以确保一切顺利。

患者需要遵循医生的嘱咐，进行术后护理和休息。

需要注意的是，虹膜激光手术虽然是常见的眼科手术，但仍然需要专业的医生来进行操作。

患者在选择手术医生和医院时要慎重，确保能够获得高质量的手术和护理服务。

此外，虹膜激光手术虽然在治疗视觉问题方面有很好的效果，但仍然存在风险和并发症。

患者在手术前应与医生充分沟通，了解手术的风险和效果，并根据自身情况做出决策。

总结起来，虹膜激光手术是一种常见的眼科手术，主要用于治疗视觉问题。

手术需要在专业医生的指导下进行，并需要患者在术前和术后进行适当的护理和休息。

虹膜识别过程中的定位方法1虹膜图像的预处理图像预处理一般是数字图像处理的第一个步骤，其目的是为了提高图像的质量，突出图像中所感兴趣的部分。

然后采用二维统计顺序滤波，减少图像的噪声。

但是虹膜与巩膜的边缘不是很清晰，定位困难，所以要进行锐化处理。

采用拉氏算子对对象进行运算，模糊部分得到了锐化，使是模糊的边缘得到了增强，边界更加明显。

2虹膜的定位虹膜是指位于瞳孔和巩膜中间的环形区域，外边缘和内边缘可以近似地看作圆形。

定位的过程就是确定出内外两个圆的半径和圆心。

虹膜定位就是虹膜内外边缘的定位。

它是虹膜识别系统的重要组成部分，准确的虹膜定位是实现虹膜身份验证和识别的前提。

虹膜定位是虹膜识别中最关键的一环，如果定位不准确，都会影响整个算法的识别率。

虹膜内侧与瞳孔相邻，外侧与巩膜相邻，虹膜与瞳孔之间有明显的界线，它们之间的灰度梯度变化大，因此，可以直接对虹膜内边缘进行精确地定位。

外边缘与巩膜相连接，但它们之间的灰度梯度变化不明显，所以不能直接对其进行处理。

2.1 虹膜的内边缘定位采集得到的眼部图像f(x, y)有一定的灰度分布特点，一般而言，瞳孔灰度要小于虹膜灰度，虹膜灰度要小于巩膜灰度，如图2所示。

在灰度直方图中发现，整个虹膜灰度分布有三个峰值区域，第一个峰值的周围是瞳孔区，从图中可以观察到，瞳孔的灰度远小于眼睛其他部分的灰度值，而且瞳孔区域的灰度值的像素点分布集中，没有明显的灰度值突出和跳变。

第二个峰值周围是虹膜区域，由于虹膜具有明显的纹理特征，所以灰度分布没有瞳孔均匀。

第三个峰值周围确定的区域是巩膜区，这个区域的灰度值明显大于瞳孔和虹膜。

图2虹膜图像的灰度直方图根据直方图分布的这一特点，可以用二值化的方法分离瞳孔。

首先，在灰度直方图中，找到第一峰值点max1和第二个峰值点max2，然后选取max1和max2之间的最小值对应的灰度值为二值化的阈值，对整个图像进行二值化，这样瞳孔被粗略地分离出来。

由于图中还有瞳孔以外的其他部分，如眼睑，眼睫毛等，为了很好地分离出瞳孔，本文用形态学中的膨胀和腐蚀的办法对图像进行反复处理，并得到了很好的效果，结果如图3所示。

虹膜定位
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目录
1虹膜定位的原理
2虹膜定位的特点
IR-SUPER-LASIK----这个是虹膜定位下波前像差引导的LASIK.比告诉你SUPER-LASIK是最先进的技术的医生所说的手术方式更为先进.虹膜定位是个追踪系统,有了这个追踪系统的辅助后,激光机能最精确的在角膜基质层上打激光.能给患者带来最好的术后效果和视觉质量.
说白了就是个激光治疗近视手术的辅助手法，帮助手术中激光定位
1虹膜定位的原理编辑
虹膜定位系统其原理是将波前的影像摄取后，将眼球虹膜的影像做分析，由于每个人的虹膜就如指纹般，其表面样式皆是独一无二的，因此波前与虹膜定位系统将所得的虹膜影像分析比较后，取得相符的虹膜定位点，在进行激光手术实施时，计算出眼球转动角度及偏移位置，适时改变激光治疗的切削角度，做一自动补偿修正，使病人在坐立时的波前检测资料，与在进行激光手术治疗仰卧时取得的眼睛影像得已完全吻合，其能使散光和高阶像差得到更精确地治疗。

2虹膜定位的特点编辑
个性安全：虹膜定位源于虹膜识别技术。

虹膜纹理和指纹一样，极具个性特征，目前世界上还没有发现虹膜特征重复的案例，即使同一个人的左右眼虹膜特征也有很大区别。

除了白内障等原因外，即使是接受了角膜移植手术，虹膜特征也不会改变。

相关文献
∙不完美虹膜图像定位方法-应用科技-2012年第6期(5)
∙基于TMS320DM6446和TVP5158的虹膜识别系统-数据采集与处理-2012年第6期(7)
∙应用统计距离实现虹膜定位-光学精密工程-2012年第11期(7)
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望诊之眼诊：虹膜诊法虹膜诊法：中医学所讲的黑睛，相当于西医解剖学的虹膜、角膜部分。

黑睛诊法，实际上也就是虹膜诊法。

它是一种借助检查虹膜结构、颜色等变化来确定存在人体其它部位器官的病变、损伤及其位置和机能紊乱的方法。

由于黑睛(虹膜、瞳孔)与脑脊髓神经及植物神经的联系，使机体各部位的平衡失调，得以通过虹膜上睫状血管的扩张、收缩或肌肉的挛缩、松弛呈现于虹膜面上。

故观察虹膜上的斑点和变化，就可发现一些器官功能紊乱或器质性改变，从而引导人们了解疾病发生的过程，是简单的炎症还是慢性疾病，甚至推测出演进中的肿瘤是良性还是恶性等。

现将虹膜诊法介绍如下：一、虹膜的结构及功能虹膜是葡萄膜的最前部，在角膜之后，晶状体之前，是一圆盘形而略成平面的薄膜，其中央稍偏鼻侧有一圆孔，即是瞳孔。

中国人的虹膜含色素较多，呈棕褐色；白种人含色素少，故成浅蓝色或灰色。

虹膜表面高低不平，有许多皱襞、隆起和大小不规则的陷凹(即隐沟，亦称窝孔)，皱襞和隆起多数呈放射状排列，靠近瞳孔的部分，皱襞特别显著，呈圆齿轮状，即是虹膜卷缩轮(亦称收缩褶)。

虹膜由前向后分五层：内皮细胞、前界膜、实质层、肌肉层、色素上皮。

肌层包含两种平滑肌，即瞳孔括约肌和瞳孔扩大肌，其作用是缩小瞳孔和扩大瞳孔，调节进入眼内光线的多少。

内皮细胞在裂隙灯显微镜下呈透明的薄纱状，而由前界膜至色素上皮均含有色素细胞，一层比一层浓密，故色素上皮的颜色最深最黑。

若虹膜上的缺损较浅，颜色呈浅黑色，表示病程短、症状轻；若虹膜上的缺损较深，颜色呈深黑色，表示病程长、症状重。

二、虹膜定位法：同心环定位虹膜可比作一个射击靶子，分成几个环带来进行。

从中心到周边，也就是说从瞳孔到睫状部虹膜外缘，由6条圆线分成几个环，标志7个(虹膜)功能环带(两眼相同)。

1、代掰区域及动眼神经副交感神经系统投影环2、消化区域——胃功能环3、消化区域——肠功能环4、虹膜卷缩轮——交感神经系统环5、体循环及淋巴系统环6、器官投影节段(某些消化结构除外)7、周边血管结构环和皮肤投影环(同心环方式左右眼一致)瞳孔区域①代谢环：红褐色，饰以略暗花边而形成瞳孔缘，预示代谢性疾病和副交感神经疾病。

虹膜识别技术原理_虹膜识别技术优缺点虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状各色环状物，每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构，据称，没有任何两个虹膜是一样的。

虹膜识别技术是人体生物识别技术的一种。

虹膜识别技术是基于眼睛中的虹膜进行身份识别，应用于安防设备（如门禁等），以及有高度保密需求的场所。

例如，在好莱坞大片中，通过扫描眼睛视网膜开启保密房间或保险箱的炫酷场景，大家一定还记忆犹新吧！使用虹膜识别技术，为需要高度保密的场所提供了高度安全保障。

下面介绍虹膜识别技术原理及虹膜识别技术优缺点。

虹膜识别技术原理虹膜是瞳孔周围的环状颜色组织，它有丰富而各不相同的纹理图案，构成了虹膜识别的基础。

虹膜识别技术是通过一种近似红外线的光线对虹膜图案进行扫描成像，并通过图案象素位的异或操作来判定相似程度。

虹膜识别过程首先需要把虹膜从眼睛图像中分离出来，再进行特征分析。

理论上找到两个完全相同的虹膜的概率是120万分之一。

这也是目前已知的所有生物识别技术中最为精确的。

虹膜识别就是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。

虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：1．虹膜图像获取使用特定的摄像器材对人的整个眼部进行拍摄，并将拍摄到的图像传输给虹膜识别系统的图像预处理软件。

2．图像预处理对获取到的虹膜图像进行如下处理，使其满足提取虹膜特征的需求。

虹膜定位：确定内圆、外圆和二次曲线在图像中的位置。

其中，内圆为虹膜与瞳孔的边界，外圆为虹膜与巩膜的边界，二次曲线为虹膜与上下眼皮的边界。

虹膜图像归一化：将图像中的虹膜大小，调整到识别系统设置的固定尺寸。

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。

几种虹膜定位算法的分析与比较作者：郭巧丽黄健来源：《软件工程师》2010年第05期摘要:本文介绍了离散圆形动态轮廓线法、灰度阈值分割法、圆Hough变换和点Hough变换几种虹膜定位算法,并对各种算法进行了分析和比较。

关键词:虹膜;离散圆形动态轮廓线法;灰度阈值分割法;圆Hough变换;点Hough变换1 引言虹膜定位是虹膜识别处理过程中非常重要的环节,它不仅决定了后续过程能否继续,而且决定了提取特征是否有效,并最终决定虹膜识别结果。

虹膜包含纹理的部分是内外两个近似圆形边界之间的部分,虹膜内侧与瞳孔相邻,外侧与眼白相邻。

但是,这两个圆不是完全同心的[1],需要分别对内外两个边界进行处理。

本文介绍了离散圆形动态轮廓线法、灰度阈值分割法、圆Hough变换和点Hough变换几种虹膜定位算法,并对各种算法进行了分析和比较。

2 离散圆形动态轮廓线法离散圆形动态轮廓线法(DCAC:Discrete Circular Active Contours),这种算法使用了先验的信息和统计学的知识,找出虹膜边界和评定这种方法的成功和失败。

由于瞳孔-虹膜边界是圆形,需要定义一个圆形的动态轮廓线,假定一个开始点,在图像中定位一个圆[2]。

每个顶点用 vi 来表示,内部力Fint,i被定义为:(2.1)是该顶点在完美多边形中的位置。

有如下公式:(2.2)其中Cr表示当前边界的平均半径,C= (Cx,Cy) 是当前的质心,n是节点数,δ是每次迭代中半径的增加值,质心C被定义为:(2.3)平均半径Cr被定义为:(2.4)由图像像素的灰度级提供的图像力把顶点向里推,来平衡轮廓线的内部力。

每个顶点 vi 的外部图像力的方向定义为:(2.5)大小定义为:(2.6)I(vi) 是vi最近顶点的灰度值,这样每个顶点的图像力被定义为:(2.7)如图2所示:轮廓线的运动由内部力和图像力之和决定,因此从t到t+1次迭代顶点运动表示为:(2.8)β是这两种力的权重。

虹膜识别技术：原理及应用温馨提示：本文字数约3000字，阅读时间约15分钟。

概括生物识别是目前最方便、最安全的识别技术。

它不需要携带任何证书或记住任何密码。

是一种方便、快捷、可靠的鉴别方法。

生物特征识别是一种通过个体固有的生理或行为特征来识别个体的技术。

常见的生物特征包括指纹、掌纹、虹膜、视网膜、脸型、声音、笔迹和DNA。

虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生的感知识别技术，非常神秘但又比较常见。

我们经常在科幻小说中看到它，甚至在我们的日常生活中也可能遇到它。

虹膜识别技术号称是目前最准确、最不假的感知识别技术，更增添了它的神秘感。

目录Ⅰ 什么是鸢尾花？二、鸢尾花的特征2.1 唯一性2.2 稳定性2.3 防伪性2.4 非接触2.5 方便的信号处理三、虹膜识别技术原理3.1 虹膜图像采集3.2 图像预处理3.3 特征提取3.4 特征匹配四、虹膜识别技术应用领域4.1 电力/核电/军事领域4.2 行业/企业/机构领域4.3 监狱/看守所/反恐/公安领域4.4 新农合/城乡养老保险/医疗保健/疾控/违禁药品/病毒实验室领域4.5 金融/银行/税务领域4.6 民航/机场/海关/港口场五、常见问题Ⅰ 什么是鸢尾花？人眼的外观由巩膜、虹膜和瞳孔组成。

巩膜是眼球外围的白色部分，眼睛的中心是瞳孔部分。

虹膜位于巩膜和瞳孔之间，含有最丰富的纹理信息。

显然，虹膜是人体中最独特的结构之一，由许多腺窝、褶皱和色素斑组成。

在脊椎动物眼球的角膜和晶状体之间，球状和有色的膜是血管膜的一部分，其中心是瞳孔。

虹膜前部覆盖有一层内皮；中间层是疏松结缔组织，富含血管和色素细胞。

不同的色素含量可使虹膜呈现不同的颜色，虹膜无色素时呈蓝色；色素由少到多时，虹膜可呈灰色、棕色至棕黑色。

虹膜后有两层色素上皮，其内部上皮分化为平滑肌。

由内向外呈放射状排列的肌纤维称为瞳孔张开肌。

瞳孔受交感神经支配，瞳孔扩大，肌纤维在瞳孔边缘呈圆形排列，称为瞳孔括约肌。

受副交感神经支配，瞳孔缩小。

眼睛是心灵的窗户，虹膜是发现疾病的窗口——虹膜定位诊法（上）“眼睛是心灵的窗户”，它不仅能看东西，能反映人的内心世界，还可以反映人的年龄、种族、地域特点以及通过它来诊断全身各个部位的疾病。

如，婴幼儿的眼睛又大又圆，青少年的眼睛机灵闪亮，成年人的眼睛深沉明邃，老年人的眼睛呆滞浑浊等等。

虹膜与疾病远在公元前4~5世纪，西医鼻祖希波克拉底曾提出“眼睛如何，身体即如何”的见解。

1866年匈牙利医生依格纳茨·佩克采利撰写了一部有关虹膜诊断法的书，并绘制出虹膜脏器部位图。

以后又有许多人对虹膜诊断疾病的方法进行了更深入的研究。

现已证实，人的虹膜是一种特殊的调节器，它能使光脉冲通过大脑中枢与人体内所有器官保持着各种复杂的联系。

内脏所有器官及系统都在这小小的薄膜上有自己的代表区域，有自己严格固定的色素细胞群。

如果某一器官出现病情，就会通过神经冲动，向大脑发出信号，大脑将这一信号转送虹膜上相应区域的色素细胞群，于是就会在虹膜上出现各种异常改变。

祖国医学对虹膜能够反映全身疾病的现象也早有认识，《黄帝内经》中阐述的“目部五脏分属”与现代“虹膜分属部位”中的内脏分布有许多相似之处。

中医学传统的整体观念认为，人是一个高度统一的有机整体。

在人体的相对独立的各局部的特定区域，往往可以在一定程度上反映出体内器官的某些病理变化。

《灵枢·大惑论》中说：“五脏六腑之精皆上注于目，而为之精。

精之窠为眼，骨之精为瞳子，筋之精为黑眼，血之精为络，其窠气之精为白眼，肌肉之精为约束，裹撷筋骨血气之精而与脉并为系上属于脑。

”故此可以看出眼与脏腑之关系尤为密切。

中医的“五轮八廓”之说将黑眼称为风轮，认为属于肝，又称风廓属胆；瞳神（即瞳孔）称为水轮属肾，又称水廓属膀胱，已明确指出虹膜能反映肝、胆、肾和膀胱等内脏之生理病理状况。

从脏象学说的观点看：目为肝之窍，能重点地反映体内肝脏的情况，并且“肝藏血”，有调节血量的作用。

眼的功能也受肝血调节，若血的质和量不足，肝之窍就受影响，故在眼上有所反映。