A Novel and Efficient Feature Extraction Method for Iris Recognition

With a growing emphasis on human identification, iris recognition has recently received increasing attention. Iris recognition includes eye imaging, iris segmentation, verification, and so on. In this letter, we propose a novel and efficient iris recognition method which employs a cumulative‐sum‐based grey change analysis. Experimental results demonstrate that the proposed method can be used for human identification in efficient manner.     

Iris Recognition Using Wavelet Features

The traditional iris recognition systems require equal high quality human iris images. A cheap image acquisition system has difficulty in capturing equal high quality iris images. This paper describes a new feature representation method for iris recognition robust to noises. The disc-shaped iris image is first convolved with a low pass filter along the radial direction. Then, the radially smoothed iris image is decomposed in the angular direction using a one-dimensional continuous wavelet transform. Each decomposed one-dimensional waveform is approximated by an optimal piecewise linear curve connecting a small set of node points. The set of node points is used as a feature vector. The optimal approximation procedure reduces the feature vector size while maintaining recognition accuracy. The similarity between two iris images is measured by the normalized cross-correlation coefficients between optimal curves. The similarity between two iris images is estimated using mid-frequency bands. The rotation of one-dimensional signals due to the head tilt is estimated using the lowest frequency component. Experimentally we show the proposed method produces superb performance in iris recognition.     

虹膜识别中图像采集的研究

介绍了图像采集中的自动调焦方法,并给出了一种基于图像灰度处理的自动调焦判别函数--锐度判别函数,在此算法的基础上设计开发了虹膜识别的图像采集系统.实验证明,用此方法采集的虹膜图像纹理清晰,提高了系统的有效率.     

基于体全息的光电混合虹膜识别系统的研究

对基于体全息的光电混合虹膜识别系统进行了研究,采用基于联合最优小波包基的特征图像相关识别方法实现虹膜的光学识别。生成联合最优小波包基的特征图像以压缩存储的模板图像库,降低后处理数据量。改进最优小波包基优选标准,使所选最优基获得最大识别能力。采用统计特征识别的后处理方法使光电混合识别系统具有更好的适应性。系统仿真结果表明,所提出的系统既具有光学运算和体全息相关的高并行性,又具有计算机数值计算的高精度,获得了良好的识别效果。     

高精度虹膜识别光学镜头的研制

针对虹膜识别系统中难于获取高分辨率的虹膜图像问题,设计一款高精度虹膜图像采集摄像镜头。镜头焦距14.2 mm, 畸变小于0.15%,像方数值孔径为0.26,像面直径为5.35 mm,工作距离130 mm,物像共轭距为150 mm。光学系统可获得高分辨率图像,在0.7视场光学传递函数MTF在120 lp/mm时大于30%。镜头由4片球面透镜构成,结构简单,适合产业化生产,各项光学指标检测结果达到设计要求。     

TE02模式95 GHz三次谐波回旋管实验

首次实现W波段三次谐波回旋管输出功率突破10 kW。谐波回旋管互作用结构采用带有光阑结构的圆柱型开放式谐振腔,工作模式为低损耗圆对称模式TE02。实验中,在脉冲宽度20 s、电子束电压45 kV、电流3A、磁场1.23 T时,测得工作频率为95.22 GHz,输出功率13.4 kW,对应效率9.9%。     

W波段三次谐波回旋管腔体设计

采用冷腔分析研究了带有光阑结构的开放式谐振腔中的模式竞争,设计了采用TE61模式工作的W波段三次谐波回旋管谐振腔。PIC粒子模拟结果表明：在不考虑腔壁损耗及电子注能散的情况下,采用注电压45 kV、电流3 A的电子注,可以实现三次谐波单模稳定工作,并获得约20 kW的输出功率,对应工作效率14.8%。     

一种新的虹膜图像预处理方法

为了实现具有高准确性的非侵犯性虹膜识别,讨论了人眼图像中存在的由于虹膜识别的非侵犯性所造成的一些问题,提出了一种新的虹膜图像预处理方法.该方法包括内边界定位、眼睑检测、眼毛检测、外边界定位、虹膜归一化等操作.经该方法预处理得到的虹膜图像不包含眼睑和眼毛等干扰,使虹膜特征提取和匹配等过程不会受到各种干扰的影响,从而保证虹膜识别方法的健壮性.在多种图像库中的人眼图像上进行实验的结果证明,该方法能够有效地解决人眼图像中存存的问题,具有理想的准确性和较快的执行速度.     

基于局部分块特征的快速虹膜身份鉴别算法

提出一种新的虹膜身份鉴别算法.首先将灰度虹膜图像等分为若干个子图像,再将每个子图像等分为若干个子区域,将各点梯度之和最大的子区域中心点坐标作为各子图像的特征,各子图像的特征构成了该虹膜图像的特征矩阵,最后通过特征矩阵在空间上直接对准的方法进行匹配识别.给出了子图像和子区域大小的选择方法,同时给出了在人眼自然张开状态下不受遮挡干扰的可用虹膜区域大小对识别效果的影响.克服了之前人为规定子图像和子区域大小和选取固定可用虹膜区域大小提取局部纹理特征所带来的局限性.实验表明:1)人眼自然张开状态下,在虹膜区域超过50%不受遮挡时即可完成识别;2)算法运行速度快且对采集图像时左右各7°以内的旋转失真具有很强的容错能力.     

不同光照下的虹膜边界定位研究

对于不完美的个人身份鉴别,高精度的虹膜区域分割有助于后面的特征提取和分类识别。不同光照下虹膜的边界定位适于采用微积分方法,但是这种方法容易受到光源像点的影响,使得定位失败,并存在实时性差的问题。本文采用亮点梯度检测方法消除光源像点干扰问题,通过瞳孔位置估计提高微积分定位快速性。仿真结果表明,本文算法对于不同光照下虹膜的边界定位是有效的。