基于尺度不变特征变换的虹膜识别方法

【摘要】虹膜识别属于生物识别范畴，凭借唯一性、普遍性、稳定性、可采集性、可接受性等特点，在所有生物识别技术中其错误率是最低的。虹膜识别技术通过近十年来的迅速发展，在虹膜识别系统核心算法方面已经取得了很好的成果，但是随着人们需求的不断更新，我们也需要相应的改进虹膜识别技术。现有的很多虹膜识别方法虽然系统的识别率已达到很高，但都是把理想环境下，针对特定采集设备采集到的虹膜图像，在受限的范围内获得应用。因此使虹膜识别方法具有较强的抗干扰能力成为国内外学者努力的主要方向。本论文通过研究最新的尺度不变特征变换理论及同类样本在多尺度空间中的表示，将尺度不变特征变换方法应用到虹膜识别过程中，拟消除虹膜图像的平移、旋转、光照变化等问题的影响。并与经典的识别方法进行实验比较，拟研究出在实用环境下稳定性较强的虹膜识别方法。本文的主要研究内容及成果有以下几方面：1.研究现有的虹膜质量评价方法，在预处理阶段用粗评价和精评价方法对实验对象进行删选；研究现有的虹膜图像定位方法，把传统定位方法与水平集定位方法应用于虹膜图像定位，并分析对实验过程的不同影响，其中水平集定位方法对眼皮遮挡问题的处理有着明显的优势，因此本文最终采用此方法；研究图像增强方法，把局部直方图增强方法、形态学增强方法应用于虹膜图像，并比较增强效果。2.研究SIFT（尺度不变特征变换）的特征提取方法，并将其应用于虹膜图像识别，分析其用于虹膜特征提取的特点（位置、尺度及方向的高健壮性；避免了图像归一化对图像特征识别的影响）；研究SIFT算法中重要参数对特征提取的影响，如高斯函数尺度因子、对比度阈值、曲率阈值参数，并调整参数为最佳实验参数。3.研究SIFT特征比对方法，考虑到不同人眼的图像提取到的关键点个数差异很大，实验中将SIFT算法中简单的比较关键点匹配个数的方法，改变为比较关键点匹配的比例的方法；对SIFT的特征描述符进行降维实验；为了提高匹配效率，把SIFT算法的欧式距离匹配改为街区距离匹配，并把以上方法在matlab下编程实现。4.以CASIA-V1.0，CASIA-V3-Interval，MMU三个虹膜库为实验对象，并删选匹配效果较好的模板库TEST进行精确实验，分别用改进前后的SIFT算法进行实验，识别率提高了5个百分点。5.研究其他经典的虹膜识别方法，如小波过零点方法，二维小波多尺度分解方法，进行简单实验比较，并分析各算法优劣。综上所述，本文研究了SIFT算法，进行分析改进后应用于虹膜特征提取部分，编程实现了对应的特征匹配方法，并分析实验了虹膜预处理部分的质量评价方法、图像定位方法、图像增强方法。通过实验证明该方法达到了期望的识别结果。
【作者】王红叶；
【导师】朱晓冬；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】虹膜识别；SIFT；虹膜库；特征提取；尺度不变；

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