用于身份认证的虹膜识别技术研究.pdf
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1、分类号一U D C密级编号串初大学CENTRAL SOUTH UNIVERSITY硕士学位论文论文题目周士复熊叁堑鲍堑送丛星9垫查塑窒学科、专业 生堑匡堂三猩研究生姓名 堡蕉叠导师姓名及专:】匕技术职务 盆鏊塞剑塾撞分类号U D C硕士学位论文IlUl I l U lI I III I II Il UlY21 97564密级一编号用于身份认证的虹膜识别技术研究Research on Iris Recognition Technology for PersonalIdentification作者姓名:学科专业:张荷萍生物医学工程学院(系、所): 地球科学与信息物理学院指导教师: 徐效文副教授答辩
2、委员会主席中 南大学2012年5月原创性声明本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。储样:婢日期:业年上月_日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位
3、论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库,并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名:群导师签缝鳞期:雄年月_目摘要生物特征识别技术具有无需记忆,防伪性能好,“随身携带”,使用方便等优点。作为新兴的生物识别技术,虹膜识别技术具有稳定性、唯_性、非侵犯性和天然防伪性的优势,使其在身份识别中,相比其他生物特征识别技术,能够取得更高的准确率,因而虹膜识别技术得到了广泛的关注,有着广泛的市场前景和科学研究价值。本文介绍了虹膜识别技术的研究现状及虹膜识别系统的组成;在现有虹膜识别技术的基础上,对虹膜识别中的一些关键技术进行了研究。 oI| 在虹膜图像预处理中,采用了一
4、种基于弹簧模型的虹膜圆拟合定位算法,该方法速度快,不易陷入局部极值的困扰;针对圆拟合虹膜边缘在定位精度上存在偏差这一缺陷,提出了基于变分水平集的方法来达到虹膜内外边缘的精确定位。在眼睑检测中,根据眼睑的特点,改进了Canny算子,从而有选择地提取眼睑边缘,减少非眼睑边缘的干扰,实现眼睑的快速、有效检N o在识别中,采用了两种识别方法,一种是基于2维奇对称Gabor特征提取的虹膜识别方法,在匹配阶段,采用了最佳Hamming距离匹配及移位Hamming距离标准偏差匹配两种匹配方法,实验表明移位。Hamming距离标准偏差匹配方法取得了更佳的识别效果。此外,为了减小虹膜识别系统的复杂性,提出了一种
5、融合局部与全局特征的虹膜识别方法,该方法无需对预处理后的虹膜图像进行归一化,对定位出的虹膜直接采用非张量积小波提取全局特征,SIFT方法提取选定区域的局部特征,并对虹膜局部及全局特征采用不同的权值,进行相似性距离测试,该方法减小了识别系统的复杂性,实验表明该方法可获得很好的识别性能。关键字:虹膜识别,虹膜定位,变分水平集,眼睑检测,非张量积小波,SIFT方法AbstractBiometric identification technology has merits of no memory,nicelysecurity performance and available anytime any
6、whereAs the novelbiometrics,iris recognition technology has advantages of unique,stable,non二-invasive and anticounterfeitCompared with other biometric 一 一technologies,the IriS recognition technology has better correctrecognition rate,SO it attracts extensive attention,has wide prospect inmarket and
7、scientific research valueThis paper introduces the current research status of iris identificationtechnology and the component of iris recognition systemBased on theexisting iris identification technology,some of the key issues related toiris recognition system are investigatedIn preprocessing of iri
8、s image,an iris circle fitting location methodbased on spring model is used,which can achieve iris location quicklyand accuratelyFitting iris boundaries with circle has deviation in theaccuracy of location;SO a method based on varitional 1evel set iSproposed to achieve iriS boundaries location accur
9、atelyIn addition,according to the characteristics of the eyelids,an improved Canny irisalgorithm is proposed to detect eyelids,which can reduce distraction ofnon,eyelid edge,extract eyelids edge selectively and achieve eyeliddetection quickly and effectivelyIn iris recognition,two recognition method
10、s are usedOne irisrecognition method based on feature extraction of two dimensionsymmetrical GaborIn matching stage,hamming distances matchingmethod and standard deviation of offset hamming distances are used,experimental results show that the standard deviation of offset hammingdistances achieves b
11、etter recognition effect,In additionin order todecreases the complexity of iris recognition systems,this paper presents amethod of iris image recognition based on regions of selected and globalfeatures that extracted without normalized the preprocessed iris乃emethod uses a bank of nontensor product w
12、avelet filters to obtain iriSgIobal features and scale invariant feature transform(SIFT)method toIIcapture local features of selected regionsThen the similarity distances oflocal and global features are measured with different weightsThismethod can decrease the complexity of iris recognition systems
13、experimental results show that the method obtains good recognitionperformance一一 一 Key words:irisrecognition,1ris location,vafitional level seteyeliddetection,nontensor product wavelet,scale invariant feature transformt(SIFT)method目 录摘要一IAbstractII第_章绪论111引言112虹膜识别技术的研究意义一213虹膜识别技术的发展历史214本论文的研究内容4第二
14、章虹膜识别概述521虹膜识别系统的基本框图522经典的虹膜定位方法5221环形积分微分算法定位虹膜6222边缘检测加Hough变换算法定位虹膜623虹膜图像质量评估:72,4特征提取方法8241基于相位的识别方法8242基于过零点检测的识别方法8243基于纹理特征的识别方法825虹膜识别系统评价指标926虹膜识别研究的难点一一927本章小结一10第三章虹膜图像预处理。1 l31检测感兴趣区域1 1311光源反射的定位和填充。12312检测感兴趣的虹膜区域1232基于弹簧模型的虹膜定位13321虹膜内边缘定位14322虹膜外边缘定位1 6323定位结果及分析1733眼睑检测1 8331改进Can
15、ny算子进行边缘检测18332筛选出眼睑边缘o_19333最小二乘法拟合眼睑边缘。-20IV334眼睑检测结果及分析2134水平集方法精定位虹膜2l341水平集模型21342精确定位虹膜2335虹膜归一化及增强2336本章小结26第四章虹膜识别方法研究2741基于2D奇对称Gabor特征提取的虹膜识别方法27411 2D奇对称Gabor滤波器的构造27412特征提取及编码29413虹膜匹配2942融合局部与全局特征的虹膜识别方法30421非张量积小波滤波器组构造3 I422非张量积小波提取全局特征33423 SIFT算法34424 SIFT提取虹膜局部特征36425特征分类3743实验结果及分
16、析3844本章小结42第五章总结4351总结4352展望43参考文献45j安谢49攻读学位期间的研究成果50Vt r引言第一章绪论1帚一早 三百可匕现代社会,一个关键社会问题是如何准确鉴定身份、保护信息安全。,传统的身份鉴别方法主要是采用些个人身份标志物品或个人身份标志知识n21,身份标志物品包含证件、银行卡等,身份标志知识包含用户名、密码等。这些鉴别方法存在明显的缺点:证件:银行卡等易被伪造,用户名、密码等易被破解,据统计每年由于这些原因对个人、公司造成了巨大的损失,每年国家要投入很大的警。力来防止及侦破与此相关的各种类型的刑事及经济犯罪活动,这间接阻碍了图家i的发展。个人、公司及政府机关等
17、已逐步认识到,随着社会的发展,这些传统的身份鉴别方法不能满足时代的要求,现代社会要求人类身份认证具有更高的准确性、安全性,并且能实现自动化管理,而生物识别技术可能实现这一要求口3这使得生物识别技术的研究和应用得到了极大的重视和飞速的发展,具有巨大的市场前景。生物特征识别技术利用的是人固有的生理特性、行为特征。生理特征是生下来就有的,包括人脸、指纹、虹膜等;行为特征是习惯造成的,包括声音、笔迹、步态等。生物特征具有人类普遍具有的普遍性、不可复制的唯一性、相当长的时间的稳定性及可方便地采集等无法取代的生理方面的优势。基于生物特征的身份鉴别方法正在逐步取代传统的身份鉴别方法,越来越广泛地应用于社会安
18、全、信息安全等领域中。生物特征识别技术,有些已经得到了广泛应用,有些仍处于研究阶段。现今应用最广泛的生物特征识别技术是指纹识别,指纹识别技术成熟,获取指纹图像的设备小巧,成本较低,已经在政府、军队、银行、电子商务和安全防卫等领域得到了广泛的应用。但是指纹采集时要求手指洁净,识别时不容易识别磨损严重的指纹,采集是要与人体接触的。人脸识别是最早使用的生物特征识别技术之一,其不需要使用者主动参与图像的采集,主要应用于视频监控等,已经在警用等安全领域得到了广泛的应用。但是人脸识别的稳定性较差,周围环境、表情、年龄等都会对识别产生干扰,此外其无法鉴别孪生同胞,外科整容及化妆技术加大了人脸识别难度。掌纹含
19、比指纹更为丰富的信息,特征明显,理论上掌纹具有比指纹具有更高的鉴别能力,但是在实际中并不能达到很高的准确性。声音识别系统的成本是很低的,但是其准确度较低,应用范围也是有限的,其受背景噪声、情绪状态、速度、音量等影响很大。签名识别中,签名受书写工具、心情等的影响较大,此外签名可被模仿,防伪性及稳定性较差,难于达到很高的准确率。虹膜识别是最稳定、可靠的生物特征识别技术之_一O虹膜的唯一性、稳定性和天然的防伪性等优势使得虹膜用于身份鉴别比其他生物特征识别技术有着明显的优势。据统计,到目前为止,虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。12虹膜识别技术的研究意义虹膜是眼睛中瞳孔与巩膜间的圆环状部分,
20、虹膜由里到外呈放射状结构,包含了许多互相交错的腺窝、皱褶、色素斑等纹理图案,这些丰富而各不相同的纹理信息,构成了虹膜识别的基础,基于丰富的纹理,可以对人的身份进行鉴别。虹膜的一个重要的特性是:当眼球静止不动时,虹膜外边缘不会变化,但是内边缘,即瞳孔边缘,随外界的光照而发生伸缩形变。瞳孔在lmm至9mm问的范围变化,这个范围是非常大,因此虹膜识别系统中需要考虑虹膜的形变H1。虹膜拥有丰富的纹理及随机的细节特征,相比其它生物识别方法,虹膜识别具有不可取代的生理优势:(1)唯一性:经过观察,眼科学家与解剖学家发现了虹膜具备的独特结构,虹膜纤维组织的细节复杂、丰富,随机性极大,虹膜可变项达到了260项
21、,这使得世界上没有任何两个虹膜是一样的,即使是双胞胎、人的左右眼也不是一样的。(2)稳定性:一个人N-岁左右,虹膜便相对稳定,除非发生了病变等,否则其在一生之中的变化十分微小,并且很难通过手术来改变虹膜的结构。此外,虹膜是外部可见的内部器官,是与外界隔绝的,因此外部环境不可能伤害虹膜而使虹膜无法识别。(3)非侵犯性:图像是在人体不与采集设备接触的情况下采集到的。(4)天然的防伪性:瞳孔随摄入瞳孔的光线的强弱而缩放,瞳孔的缩放会牵动虹膜形变,这一特性可以用来识别虹膜的真假。虹膜的生理方面的优势,使得虹膜识别优于其它的生物特征识别技术,虹膜识别的错误率是各种生物特征识别中最低的。虹膜识别由于设备复
22、杂,现在没有在民用市场大量使用,但是其具有巨大的市场潜力,未来必将成为主流生物识别技术,应用于海关检验、安全控制等社会各个领域。13虹膜识别技术的发展历史1936年,美国的眼科医生Frank Burch最早提出了将虹膜图像用于个人身份鉴别的概念。1987年,眼科专家Leonard Flom和AranSafir为虹膜身份鉴别的想法申请了专利吲j但是他们只是在概念阶段,没有具体的方法。1993年,英国剑桥大学的JGi Daugman博士实现了一个高性能的虹膜识别系统3,1994年,2他提出了基于Gabor滤波器的虹膜识别算法,并申请了专利盯,该算法是目前大多数商业虹膜识别产品的核心算法。1994年
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- 用于 身份 认证 虹膜 识别 技术研究
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