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    一種高效的虹膜特征提取算法

    2016-03-15 10:42:24陳劍孫秋成徐中宇
    大陸橋視野·下 2016年1期
    關(guān)鍵詞:邊緣檢測(cè)虹膜

    陳劍 孫秋成 徐中宇

    【摘 要】本文提出了一種高效的虹膜特征提取算法。首先,利用灰度直方圖,實(shí)現(xiàn)了虹膜內(nèi)邊界的準(zhǔn)確定位;隨后,為了克服眼睫毛和下眼瞼的遮擋影響,給出了一種虹膜外邊界定位方法,能夠準(zhǔn)確獲得虹膜的有效部分;最后,利用歸一化算法,將環(huán)狀的虹膜特征轉(zhuǎn)化為矩形特征,便于虹膜的訓(xùn)練和識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法是準(zhǔn)確的和有效的。

    【關(guān)鍵詞】虹膜;圖像二值化;邊緣檢測(cè)

    一、介紹

    虹膜識(shí)別在當(dāng)下備受推崇和關(guān)注,虹膜識(shí)別的研究和應(yīng)用成為熱門研究方向,這使得虹膜識(shí)別技術(shù)很快得到推廣和應(yīng)用。虹膜識(shí)別技術(shù)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用,其優(yōu)點(diǎn)如下:(1)唯一性高,(2)穩(wěn)定性好,(3)具有防偽性,(4)準(zhǔn)確性高,(5)速度快[1]。虹膜識(shí)別系統(tǒng)由三個(gè)基本單元組成:圖像采集;特征提??;比對(duì)。虹膜包含紋理的部分是內(nèi)外兩個(gè)近似圓形邊界之間的部分,虹膜內(nèi)側(cè)與瞳孔相鄰,外側(cè)與鞏膜相鄰。但是,這兩個(gè)圓不是完全同心的[2]。需要分別對(duì)內(nèi)外兩個(gè)邊界進(jìn)行處理。虹膜定位的目的是要找出瞳孔與虹膜,虹膜與鞏膜之間的兩個(gè)邊界。目前,具有代表性的方法是Daugman虹膜提取算法[3],但是,由于受到眼睫毛和下眼瞼等遮擋因素的影響,虹膜特征往往不能被準(zhǔn)確的提取,造成最終識(shí)別精確度低。

    二、虹膜圖像獲取

    在攝取圖像時(shí)需要注意:(1)保證圖像具有足夠的分辨率和清晰度;(2)須保證攝取的虹膜圖像有很好的對(duì)比度;(3)攝取的圖像要限制在一定范圍內(nèi);(4)人工因素應(yīng)盡可能的消除。

    三、虹膜定位

    (一)虹膜內(nèi)邊界定位

    與眼睛的其它部分相比,瞳孔的灰度值要小得多,因此采用二值化的方法分離出瞳孔,從而提取內(nèi)虹膜邊界。首先,通過(guò)灰度直方圖,確定二值化方法的閾值。在直方圖中有兩個(gè)主要的峰值,其中的第一個(gè)峰值,對(duì)應(yīng)的就是瞳孔區(qū)域灰度集中的范圍,第二個(gè)峰值對(duì)應(yīng)的是虹膜區(qū)域的灰度集中范圍。顯然,提取瞳孔的二值化閾值應(yīng)該選擇在第一個(gè)峰值的右側(cè)。確定閾值后,虹膜內(nèi)邊界即可被定位。

    (二) 虹膜外邊界定位

    在以往的方法中,通常采用最小二乘法擬合的方法提取外圓邊界。由于上下下眼瞼的遮擋,虹膜并不能被完整的定位和提取,導(dǎo)致虹膜識(shí)別精度降低。本文針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種有效的虹膜外邊界定位方法。首先,利用獲得的虹膜內(nèi)邊界數(shù)據(jù),擬合出虹膜內(nèi)邊界的圓心和半徑。為了克服眼睫毛的影響,本文舍去虹膜的上半部分,同時(shí)為避免下眼瞼被誤檢,虹膜的下半部分也只提取有限部分。如圖3所示,紅色邊界內(nèi)部即為檢測(cè)獲得的虹膜。

    四、虹膜圖像的歸一化

    五、結(jié)束語(yǔ)

    本文提出一種新型的虹膜特征提取方法,避免了眼睫毛和下眼瞼等遮擋因素對(duì)虹膜特征提取的影響。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該方法有較高的識(shí)別精度是準(zhǔn)確的和有效的。

    參考文獻(xiàn):

    [1]黃惠芳,胡廣書,虹膜識(shí)別算法的研究及實(shí)現(xiàn) [J];紅外與激光工程; 2002年05期.

    [2]Mann I. The Development of the Human Eye. New York: Grune and Stratton,1950.

    [3]J. G. Daugman. High confidence visual recognition of person by a test of statisticalindependence. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.1993, 15(11): 1148~1161.

    [4]R.P. Wildes. Iris Recognition: An Emerging Biometric Technology. Proceeding of the IEEE, 1997,85(9):1348~1363.

    [5]王蘊(yùn)紅,朱勇,譚鐵牛. 基于虹膜識(shí)別的身份鑒別[J]. 自動(dòng)化學(xué)報(bào),2002,28(1):1-10.

    [6]中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所.CASIA 虹膜圖像數(shù)據(jù)庫(kù)(版本 1.0). http://www.sinometrics.com.

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