基于K-L变换的虹膜识别方法

提出了一种基于K-L变换和最近邻分类器的虹膜识别方法。该方法采用K-L变换得到一组虹膜图像基,并利用这组基图像构造一子空间,将待识别图像在这个空间上的投影系数作为待识别图像的特征向量。采用最近邻分类器进行了分类。基于CASIA虹膜数据库的试验表明,将K-L变换应用在虹膜特征提取上可以取得较高的识别率。     

用多消失矩最优小波包基改进虹膜识别

采用层叠算法求出尺度函数和小波函数的离散采样序列的逼进，将不具有基函数解析表达式的母小波用于虹膜特征提取，并利于实现连续小波包变换.针对虹膜光学识别应用背景，提出采用基于连续小波包变换的多消失矩联合最优小波包基来改进特征图像相关识别的最优基，并用统计识别方法进行后处理以增强算法适应性，同时提出通过体全息相关系统来实现，以发挥光学高并行性的优势，模拟结果表明可获得比已有方法更高的识别率.     

光学小波包变换及其滤波器的研究

基于对光学小波变换必要条件的分析,提出光学小波包变换的概念.选出虹膜图库的联合最优小波包基,利用最优基的线性组合生成相应的复合光学小波包滤波器.将滤波器用于光电混合虹膜识别系统中对待识别输入进行小波包特征提取预处理,模拟结果不仅证明引入该滤波器可明显提升系统的识别效果,也证明了光学小波包变换提出的意义.     

混沌加密的虹膜识别系统的安全性

提出了针对特征码的单向耦合映像格混沌加密系统,以及Arnold变换与单向耦合映像格混沌系统相结合对虹膜信息进行加密的复合混沌加密系统.利用Arnold变换置乱并混淆虹膜图像,通过镜像解决零点不变性问题,最后通过单向耦合映像格混沌系统实现加密.实验表明本算法密钥空间大,统计特性好,密钥敏感性强,加密速度快,平均加密时间70 ms.     

基于特定感兴趣区采样的虹膜定位改进算法

从虹膜图像特点出发,以瞳孔形心为辅助点实现对虹膜图像特定感兴趣区采样.并且根据虹膜内外圆半径的生理特点设定Hough变换半径参量,依据虹膜内外圆近似同心圆来筛选与虹膜外圆最匹配的Hough变换结果.该算法在主动避开眼皮,睫毛干扰的同时又显著降低了Hough变换的计算量.通过对中科院自动化所CASIA虹膜数据库108组图像的虹膜定位测试结果表明,该方法平均定位时间0.83 s,定位准确率98.9%.     

虹膜身份识别技术

介绍了现在最有发展前景的生物特征识别技术——虹膜身份识别技术。在整体介绍了其技术的基础上,详细介绍了当今具有代表性的虹膜识别算法,最后针对虹膜识别技术存在的主要问题分析了虹膜识别的发展方向：精度高、速度快、鲁棒性好的定位算法,高效的特征提取方法,机器学习的分类方法,虹膜图像的质量评价,不完整、不合作情况下的虹膜识别以及活体虹膜检测。     

基于多通道Gabor滤波器的高鲁棒灰度图像目标识别新方法

提出了一种针对低质量的灰度图像的基于多通道Gabor小波滤波器的高鲁棒目标识别新方法。主要是利用Gabor小波设计了滤波器,滤波器的中心频率是一个从低到高的范围。滤波器采用不同方向、不同尺度,从而组成多通道滤波器。对灰度图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的灰度图像目标的特征,并对获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器中进行分类识别。对四种不同的飞机灰度图像目标进行了分类识别仿真实验。结果表明,这种特征提取方法能有效地提取灰度图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有强鲁棒性。在应用灰度图像对目标进行识别时,神经网络的训练时间减少到10min,识别率达到94%。     

基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。提出了一种基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法,该算法利用形态学运算实现瞳孔圆心粗定位,采用划分区域求灰度均值隔项差值最大值的方法实现外圆半径的粗定位,并通过分层聚类的方法实现内外边界的精确定位。实验结果表明．与经典的虹膜定位算法如Wildes算法、Daugman算法相比,该算法定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。     

虹膜区域选取与识别率对应关系分析

在人眼自然张开状态下,虹膜遭受睫毛、眼睑和反射光斑不同程度地干扰而失去了部分信息,因此需要找出虹膜保留面积与虹膜识别率之间的对应关系,从而根据小同的识别率要求估计不同的人眼最小张开程度.利用相关系数识别方法作为评测手段分别在不同的虹膜图库中进行了实验.结果证明,选取靠近瞳孔的虹膜内环区域与整个虹膜区域的比率在大于37.5%时,或者暴露的虹膜两侧扇形的角度大于70.时,就可以获得区分个体的特征量,达到比较稳定的识别率.实验结果还给出了虹膜内环区域而积与识别率的对应关系曲线以及虹膜两侧扇形区域面积与识别率之间的对应关系曲线.     

基于小波双三次插值提高光学遥感图像空间分辨率的研究

为了尽可能的保持光学遥感图像的原始信息,提高图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析,本文提出了小波双三次插值方法,并将其应用于提高光学遥感图像空间分辨率.实验结果表明,该算法得到了比全小波插值和小波双线性插值更高的峰值信噪比和更好的图像细节效果,是一种适合提高光学遥感图像分辨率的有效算法.     

虹膜识别技术及应用

虹膜识别技术由于具有稳定性好、错误接受率 (FAR)和错误拒绝率 (FRR)相等的指标最优、识别速度快等优点正逐步受到人们的重视。对虹膜纹理的特征、虹膜识别技术的发展和应用进行了较详细的介绍 ;通过将虹膜识别技术与其它生物识别技术相比较 ,对虹膜识别技术的优点进行了讨论。讨论了虹膜识别系统的构成 ,以及用二维Gabor小波和其它小波变换实现特征编码的方法和叙述了虹膜识别中所采用的一些算法     

Human eye iris recognition using the mutual information

This article presents the new biometric electro-optical measuring method supported by PC for identification of a person by its eye iris image recognition. The aim of this approach is to show the ability of mutual information to such recognition. Couples of the comparative human iris images were geometrically aligned by maximization of their mutual information and subsequently recognized. The mutual information was estimated using the efficient algorithm proposed by G. A. Darbellay and I. Vajda. The decision whether two compared iris images belong to the same eye depends on the chosen threshold of the mutual information. Only a simple preprocessing of the iris images is needed to acquire their characteristic geometric parameters before the recognition is performed. The investigations carried out showed the correct (successful) personal identification better than 99%.     

基于单频2D-Gabor滤波器的虹膜识别算法研究

针对2D-Gabor滤波器设计的问题,提出了一种单频2D-Gabor滤波器设计方法。该方法在详细分析了2D-Gabor滤波器中各个参数意义的基础上,通过二分法的思想确定适合虹膜纹理的单一频率ω,再根据其它参数与其关系确定出各个参数取值,从而获得单一频率下的2D-Gabor滤波器。实验结果表明使用设计的单频2D-Gabor滤波器对虹膜图像进行特征提取可以使虹膜识别的识别率达到98.61%以上。使用单频2D-Gabor滤波器不仅可以提高特征提取速度,降低存储空间,同时也利于硬件实现。     

小波包特征提取及方差相似度的人脸识别

小波包变换是小波变换的推广,可视为普通小波函数的线性组合,具有良好的时频局部性和正交性,随着分解层数的增加,小波包分解能够在所有的频率范围聚焦。利用图像小波包变换的系数矩阵,能够构造出不同的人脸特征向量。针对人脸识别过程中的图像匹配问题,采用计算人脸特征向量方差的方法,并通过方差与权值的对应关系,转换出用于相似度计算的权值。基于理论推导得到的权值具有很好的稳定性,由这些权值计算出的方差相似度也具有较强的适应性,能够减弱由图像噪声、变形等干扰带来的影响。实验表明,该方法识别率高、实时性好。     

图像的微分处理与相关识别

介绍了小波图像微分原理,并对图像的微分处理与相关识别进行了实验分析和研究。实验结果表明,对图像进行小波微分预处理后,可以有效地减少图像中的低频成份,这就使图像相关运算更多地比较了图像的细节变化,增加了相关图像的信息量,可以有效地提高图像的识别能力。     

A data hiding approach for the self-security of iris recognition

Attacks to biometric data are the primary danger to the self-security of biometrics. To improve the iris feature template data security, a data hiding approach based on bit streams is proposed, in which an iris feature template is embedded into a face image. The proposed approach is applicable to present dominant techniques of iris recognition. With the low computation cost and the zero decoding-error-rate, this data hiding approach, embedding target biometrie data into other biometrie data for improving the security of target data in identity recognition, data storage and transmission, can deceive attackers more effectively. Furthermore, it does not degrade the iris recognition performances. Experimental results prove that the proposed approach can be used to protect iris feature templates and enhance the security of the iris recognition system itself.     

基于双树复小波与波原子的图像扩散滤波

图像的非线性扩散滤波来源于热方程的思想,其关键在于计算适当的扩散系数和控制扩散方向. 在已有的扩散模型中,由于扩散系数仅依赖于图像的梯度,因而这类模型容易受噪声的干扰;同时,图像的细节信息(如纹理)容易被误认为是噪声而被去除. 为克服这些不足,首先给出了一种采用双树复小波变换计算扩散系数的方法;然后设计了一种用于图像滤波的非线性扩散模型,最后提出了基于双树复小波变换和波原子阈值相结合的图像滤波算法. 仿真结果表明,所提出的算法在对含噪图像滤波的同时,能够较好地保持图像的边缘和纹理等细节信息. 关键词： 图像扩散滤波 非线性扩散 波原子 双树复小波变换