虹膜識(shí)別預(yù)處理算法的研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、生物識(shí)別技術(shù)在很多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，其對(duì)提高信息安全具有十分重要的作用。在生物識(shí)別技術(shù)中，虹膜識(shí)別技術(shù)作為一種新興的識(shí)別方法，因其穩(wěn)定性、唯一性、防偽性和易采集性等優(yōu)點(diǎn)已經(jīng)具有相當(dāng)多的應(yīng)用。近些年來(lái)，虹膜識(shí)別技術(shù)的研究和應(yīng)用都取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，并且表現(xiàn)出了廣闊的發(fā)展?jié)摿?。而與其他生物識(shí)別技術(shù)諸如人臉、指紋等方法相比，虹膜識(shí)別有更多的優(yōu)點(diǎn)。虹膜系統(tǒng)的主要組成部分為：圖像采集、預(yù)處理、虹膜特征提取、虹膜比對(duì)。
　　本論文在以下幾個(gè)方面進(jìn)行

2、了研究：
　　1.虹膜質(zhì)量評(píng)估?；诤缒ぜy理的特征提取方法，該方法應(yīng)用于虹膜圖片的清晰度判斷上面。本文根據(jù)虹膜的傅里葉頻譜分量、梯度能量和邊緣峰態(tài)系數(shù)三個(gè)主要反映虹膜特征的因子來(lái)設(shè)計(jì)分類(lèi)器判斷虹膜清晰度。研究實(shí)現(xiàn)了連續(xù)小波變換來(lái)實(shí)現(xiàn)清晰度評(píng)價(jià)的方法。
　　2.虹膜內(nèi)邊界與外邊界的分割。在虹膜圖像定位中，摒棄了經(jīng)典的基于邊緣提取及霍夫變換檢測(cè)算法，采用了基于二值化灰度投影的內(nèi)邊界粗定位方法和基于灰度梯度的內(nèi)邊界精定位方法。虹膜