基于matlab虹膜内外边界的定位.docx
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基于matlab虹膜内外边界的定位
摘要
生物特征识别是一种根据人体自身所固有的生理特征和行为特征来识别身份的技术,即通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
生物特征识别技术具有不易遗忘、防伪性能好、不易伪造或被盗、随身“携带”和随时随地可用等优点。
虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法,在信息及安全领域有着重要的应用价值。
在总结前人工作的基础上,就虹膜成像、虹膜区域定位、等关键术进行了讨论,给出了一些相关的改进及微积分算法,实现了一套基于虹膜识别的定位系统。
实验结果验证了工作的有效性。
虹膜定位是虹膜识别的重要步骤,因而精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提。
虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位的速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能.本文根据虹膜图像特点“先对其进行预处理”再用灰度投影法粗定瞳孔圆心。
然后应用微积分算子法进行虹膜内外边界的定位,该算法是基于Daugman算法。
最后在matlab中实现定位过程。
关键词:
虹膜定位,生物特征识别,微积分算子,Daugman算法
Abstract
Thebiologicalfeaturesrecognitionisonekindofbasishumanbodyowninherentphysiologycharacteristicandthebehaviorcharacteristicdistinguishesthestatusthetechnology,Namelythroughthecomputerandoptics,acoustics,thebiosensorandthebiometricsprincipleandsoonhightechmethodunifiesclosely,Carryonindividualstatususingthehumanbodyinherentphysiologycharacteristicandthebehaviorcharacteristictheappraisal。
Thebiologicalfeaturesrecognitiontechnologyhasisnoteasytoforget,theforgery-proofperformancegood,noteasyforgeorisrobbed,“carries”alongwithandanytimeandanywhereavailableandsoonmerits.
Irisrecognitionisanewmethodformanidentificationbasedonthebiologicalfeatures,whichhasthesignificantvalueintheinformationandsecurityfield.Combinedwiththepreviousworkofotherresearchers,adiscussioniselaboratelymadeonthekeytechniquesconcerningthecaptureofirisimages,locationofiriscircleandsomeimprovedandapproachestotheseproblemsareputforward.Thelocationofirisrecognitionisrealizedwhichprovesefficient.
Irislocationisacrucialpartintheprocessofirisrecognition,thusobtainingtheirislocalizationpreciselyandfleetlyisthepreludeofeffectiveirislocalization.
Irislocationofisakernelprocessioninanirisrecognitionsystem.Thespeedanaccuracyoftheirislocationdecidetheperformanceoftheirisrecognitionsystem.
Taketheadvantagesoftheirisimage,per-processestheimages,decidesthepesudo–centerofpupilbyamethodofgrayprojection.
Thentheapplicationcalculusoperatorlawcarriesoninsideandoutsidetheiristheboundarylocalization,inthispaper,thisalgorithmisbasedontheDaugmanalgorithm.Finallyrealizesthelocalizationprocessinmatlab.
Keywords:
Irislocation,Biologicalfeaturesrecognition,Calculusoperator,Daugmanalgorithm
目录
第1章绪论1
1.1虹膜特征识别的研究背景1
1.2虹膜识别的目的与意义1
1.3虹膜识别的国内外研究状况及应用2
1.4本论文研究的主要内容4
1.5本章小结4
第2章虹膜特征识别技术简介5
2.1基于生物特征识别的技术简介5
2.1.1生物特征识别的现状和发展6
2.1.2目前几大生物特征识别技术6
2.2基于虹膜特征识别技术的简介9
2.3本章小结11
第3章虹膜定位算法的研究现状12
3.1几种常见的定位算法12
3.1.1Hough变换定位法12
3.1.2几何特征定位法12
3.1.3主动轮廓线定位法13
3.2本论文所研究的定位算法14
3.3小结14
第4章基于微积分算子的虹膜定位算法的研究16
4.1图像的预处理17
4.1.1虹膜图像的平滑(去噪)18
4.1.2图像的锐化(滤波)19
4.2虹膜内边缘的粗定位20
4.3微积分算子法的虹膜外边缘定位21
4.4本章小结22
第5章结束语23
参考文献24
致谢
第1章绪论
1.1虹膜特征识别的研究背景
生物识别技术是利用人体固有的生理特征和行为特征来进行个人身份鉴定的一种技术。
可用于生物识别的生物特征有手型、指纹、脸型、虹膜、视网膜、脉搏、耳廓等等。
行为特征主要有:
签字,声音、步态等等。
基于这些特征,人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别、签名识别等多种生物识别技术,目前多种技术都已经形成并成熟得以应用[1]。
生物识别技术古来就有[2],有着悠久的历史,古埃及人通过测量人体各部分的尺寸来进行身份的鉴定可能是人类最早的基于生物特征识别的最早历史了。
而现代生物识别技术始于20世纪70年代中期,由于早期的生物识别设备比较昂贵,因而仅限于安全级别较高的原子能实验,生产基地等地方。
过了一个世纪,由于微处理器及各种电子元件成本的不断下降,精确度逐渐提高,生物识别技术逐渐应用于商业上授权的控制装置,如门禁、企业考勤、管理系统、安全认证领域等。
所有生物识别技术中,虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。
21世纪是信息技术、网络技术的世纪,也是人类摆脱传统的技术束缚,越来越自由的世纪。
在这个以信息、自由为特点的世纪里,生物认证技术,作为20世纪末期才开始蓬勃发展的高新技术,必将在社会生活中占据越来越重要的位置,从根本上改变人类的生活方式[3]。
虹膜、指纹、DNA这些人体本身的特点,将逐步取代现有的密码、钥匙、成为人们习惯的生活方式,同时,最大限度的保证个人资料的安全,最大限度的防止各种类型的刑事、经济犯罪活动。
虹膜识别技术,由于其在采集、精确度等方面独特的优势,必然会成为未来社会的主流生物认证技术。
未来的安全控制、海关进出口检验、电子商务等多种领域的应用,也必然的会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势,现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来。
1.2虹膜识别的目的与意义
近年来兴起的虹膜身份识别技术,由于它强大的优势及潜在的商业价值,驱使国际上一些公司和机构投入了大量的人力,财力及精力进行研究。
虹膜自动身份鉴别的概念是首先由Frown提出的,然后Daugman在算法上首次使之变为可行。
虹膜是一种在眼睛中瞳孔内的织物状的各色环状物,每一个虹膜都包含一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、结构、凹点、射线、皱纹和条纹等特征的结构。
虹膜不同于视网膜,视网膜位于眼底,难以取像,虹膜可以直接看到,可以用摄像设备获取精细的图像虹膜的生物特征识别技术基于以下依据:
虹膜的纤维组织细节复杂而丰富,并且虹膜组织细节的形成与胚胎发生阶段的环境有关,具有极大的随机性。
虹膜组织具有因人而异的固有特征,即使是同卵双胞胎,也不存在特征相同的实际可能性。
当虹膜发育完全后,他在人的一生中的变化及其微小。
在虹膜的外部,有一层透明的角膜将它与外界隔开。
因此成熟的虹膜不易受到外界的伤害而发生变化。
虹膜所具有的这些特点和优点,使虹膜图像获取时,人眼不与CCD,CMOS等光线传感器直接接触,采用的是一种非侵犯的采集技术。
所以,作为身份鉴别系统中一项重要的生物特征,虹膜识别凭借虹膜丰富的纹理信息、稳定性、唯一性和非侵犯性,越来越受到学术界和工业界的重视。
1.3虹膜识别的国内外研究状况及应用
IDC(国际数据集团)的统计表明:
到2003年底为止,全球虹膜识别技术以及相关产品的市场容量将达到20亿美元的水平。
中国生物认证中心的保守调查预测:
在未来的5年中,仅在中国,虹膜识别的市场就高达40亿人民币。
随着虹膜识别技术应用面的扩大,以及在电子商务领域中的应用,这个数字将扩大到以千亿计。
虹膜识别的发展历程可以追溯至19世纪80年代。
1885年,ALPHONSEBERTILLON将利用生物特征识别个体的思路应用在巴黎的刑事监狱中,当时所用的生物特征包括:
耳朵的大小、脚的长度、虹膜等。
1987年,眼科专家ARANSAFIR和LEONARDFLOM首次提出利用虹膜图像进行自动虹膜识别的概念,1991年,美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的JOHNSON实现了一个自动虹膜识别系统。
1993年,JOHNDAUGMAN实现了一个高性能的自动虹膜识别原型系统。
1997年,中国第一个虹膜识别专利得到批准,申请人,王介生。
2005年,中科院自动化所模式识别国家重点实验室,因为在“虹膜图像获取以及识别技术”方面取得的突出成绩,获得“国家技术发明二等奖”,代表国内虹膜识别技术发展的最高水平。
2007年11月,《信息安全技术虹膜识别系统技术要求》(GB/T20979-2007)国家标准颁布实施,起草单位为:
北京凯平艾森信息技术有限公司。
未来的安全控制、海关进出口检验、电子商务等多种领域的应用,也必然的会以虹膜识别技术为重点。
这种趋势,现在已经在全球各地的各种应用中逐渐开始显现出来。
在国外,虹膜识别产品已经在比较广泛的范围内开始应用了。
2002年2月8日,英国伦敦希思罗机场开始对一种先进的保安系统进行测试,新系统可扫描乘客的眼睛,以代替检查乘客的护照。
据悉,该项试验计划为期五个月,搭乘英航及维京航空公司班机的乘客都可参与这项试验。
国际航空运输联合会对这一研究结果极感兴趣,他们鼓励伦敦希思罗机场进行试验,通过检查登机旅客的虹膜来确定其身份并作为登机牌。
美国“Iriscan”研制出的虹膜识别系统已经应用在美国得克萨斯州联合银行的三个营业部内。
储户两手空空地来办理银行业务,无需银行卡,更没有回忆密码的烦恼。
他们在该取款机上取钱时,一台摄像机首先对用户的眼睛进行扫描,然后将扫描图象转化成数字信息与数据库中的资料核对,以对用户的身份进行检验。
美国新泽西州的Plumsted学校已经在校园里面安装了虹膜识别的装置进行安全控制,任何学校的学生以及员工都不再使用任何形式的卡片与证件,只要他们在虹膜摄像头之前经过,他们的位置,身份便被系统识别出来,所有外来的人员都必须进行虹膜资料的登录才能进入到校园中。
同时,通过中央登录与权限控制系统对进入这个活动范围进行控制。
系统安装以后,校园内的各种违反校规以及侵犯、犯罪活动大大减少,极大的减轻了校园管理难度。
在阿富汗,联合国(UN)与美国联邦难民署theUnitedNationsrefugeeagency(UNHCR)使用虹膜识别系统鉴定难民的身份,以防止同一个难民多次领取救济品。
同样的系统在巴基斯坦与阿富汗的难民营中使用。
总共有超过200万的难民使用了虹膜识别系统,这套系统对于联合国供品的分配人道主义援助物资起到了很关键的作用。
2003年3月18日,阿布扎比(阿拉伯联合酋长国之一)宣布世界上第一套国家级的基于虹膜识别技术的针对被驱逐的外国人虹膜追踪与国界控制系统开始启用,这套系统从2001年开始建设,它的目的是对阻止所有被阿布扎比所驱逐的旅游者及其他人员进入阿布扎比。
在以前没有这套系统的时候,由于阿拉伯人的独特面相特征(胡须多),以及被驱逐的人数众多,海关检查人员很难区分哪些是被驱逐的人。
通过使用这套系统,所有的非法入境都被避免,国家安全得到了最大限度的保证。
新泽西州的肯尼迪国际机场(JohnF.KennedyInternationalAirport)在它的国际航班第四登机口岸安装了虹膜识别系统,所有1300名员工的300人已经开始使用这套系统进行登录控制。
通过使用这套系统,所有能进入到停机坪的人员必须是经过系统安全认证的人员。
XX的人员想要强行通过的话,系统将自动采取紧急应对措施将试图强行通过的人员封闭在警戒空间。
使用这套系统后,肯尼迪国际机场的安全等级从B+上升到了A+等级。
通过肯尼迪国际机场乘机前往其他地方的旅客也上升了18.7%。
总体上说来,虹膜识别技术在国际上已经开始在各行各业以各种形式进行应用。
同时,给他们的应用单位都带了看得见的与看不见的种种社会效益以及经济效益。
这种应用趋势正在以较大速度的增强,未来10年内必然是虹膜识别逐步在各个行业内取得全面应用的时候。
在国内,由于国际上对中国的禁运以及虹膜技术本身的难度导致国内无法开发出相应的产品。
到目前为止,国内还没有一套虹膜识别系统真正应用起来。
但是,国内的很多单位都表示了强烈的应用意向,特别是“9·11”以后,安全反恐怖的意识成了航空、金融领域最关心的问题。
虹膜识别系统更是成了各大航空公司、各大金融机构以及其他保密机构(如航天局)等国家重点安全机构的热点关注对象。
与世界的发展趋势一样,虹膜识别技术也必将在不久的将来在中国掀起应用的高潮。
1.4本论文研究的主要内容
本文根据虹膜识别技术研究的不同方法,根据虹膜识别的难点和重点,选取了基于微积分算子的虹膜定位算法进行研究。
根据微积分算子法所代表的意义和适用范围,结合matlab图像处理,目的是完成该算法的基于计算机的电子识别。
1.5本章小结
本章介绍了虹膜特征识别的主要研究背景及重要性及对现代生活所产生的巨大影响。
简单介绍了基于生物特征识别技术在现代社会的应用和发展。
概括了本论文所要探讨和研究的主要问题。
第2章虹膜特征识别技术简介
2.1基于生物特征识别的技术简介
2.1.1生物特征识别的现状和发展
“9.11”事件是生物特征识别技术在全球发展的一个重要转折点,它使各国政府更加清楚的认识到生物识别技术的重要性。
传统的身份识别技术在面临反恐怖时所表现出来的缺陷,使得各国政府在生物特征识别技术研究与应用上开始了大规模的投资。
同时公众对生物识别技术的了解也随着“9.11”的曝光率而大幅度的提高。
传统的个人身份鉴定方法是通过该人所具有的身份标识知识,身份标识物品来识别。
所谓身份标识知识:
是指个人识别的知识和记忆系统,不可能被盗取,且系统安装容易,但是一旦标识知识被盗或遗忘,其身份就容易被他人冒充或取代,此方法当前在广泛的应用。
例如:
用户名和密码。
所谓身份标识物品:
是指对个人持有,掌握的物品。
虽然稳定可靠,但是由于主要借助于外体,一旦证明身份的标识物品被盗或丢失,其身份就容易被他人冒充或取代,例如:
钥匙、证件、磁卡、IC卡等。
生物特征识别技术是应用事前记载的某人的有关身体特征,行为特征,来确认是否是该人的事实。
生物特征识别技术可广泛应用于社会各个领域。
例如:
一位储户走进了银行,他既没有带银行卡,也没有回忆起密码就径直提款,当他在提款机上提款时,一台摄像机对他的眼睛进行扫描,然后迅速而准确的完成了用户身份识别并办理完业务。
这就是应用了现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。
美国“9.11”事件后,反恐怖活动已成为各国政府的共识,加强机场安全的安全防务十分重要,美国的有些机场能过在拥挤的人群中挑出某一张面孔,判断他是不是通缉犯。
这就是应用了现代生物特征识别技术中的“面像识别技术”。
与传统的身份识别手段相比,总体上生物特征识别的身份识别技术有以下优点:
(1)防伪性能好,不易伪造或被盗。
(2)随身携带,随时随地可用,因此与其它的识别方法相比更有安全性和保密性。
用于生物特征识别的生物信息,其基本性质必须满足以下三个条件:
普遍性,唯一性和永久性。
所谓普遍性,是指任何个体都具备的。
唯一性,是指除了本人以外,其他任何人没有的特征,即人各不同。
所谓永久性,是指特征不随时间的变化而变化,即终身不变。
选取生物体上具有以上三个性能的特征,是生物识别的第一步。
另外,生物识别技术中有两个重要指标。
即拒识率和认识率。
调整这两个值的关系十分重要。
拒识率即所谓的错误拒绝,这个值一高,方便利用的频率就低,认识率即错误接受,它的值一高,安全性就相对降低了。
所以在任何的生物识别中,调整这两个指标是一项不可抛弃的过程。
选取好值域的大小,关系到生物识别的可行和可用[4]。
而现在所出现的基于虹膜特征的身份识别技术,它是目前发展很快的生物特征识别技术,由于其具有稳定性,唯一性,便利性和可靠性等优点,所以形成具有发展前景的生物特征识别技术。
一般来讲,生物识别系统一般由4大步骤组成。
第1步,通过图像采集系统采集生物特征图像;第2步,对生物特征图像预处理(定位、归一化、图像增强等);第3步,提取特征信息,转化成数字代码;第4步,将代测代码与数据库中的模板代码进行比对,做出识别。
2.1.2目前几大生物特征识别技术
(1)指纹识别技术
指纹识别技术最初用于犯罪领域,到了20世纪以后,指纹识别技术已被全世界所接受。
目前,全球范围内都建立了指纹自动识别系统以及犯罪指纹数据库。
以犯罪侦查领悟为契机,现在指纹识别技术已应用在需要高度安全的设施管理中,作为最传统,最成熟的生物特征识别方式。
指纹识别指纹是指手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹路。
每个人指纹纹路在图案、断点和交叉点上各不相同,是唯一的,并且终生不变。
人的指纹特征可大致分为两类:
总体特征和局部特征。
总体特征是用肉眼就可以直接观察到的纹路图案:
环型(loop)、弓型(arch)、螺旋型(whorl),即我们俗称的斗、簸箕、双箕斗。
但仅靠这些基本的图案来进行分类识别还远远不够。
在实际应用中,常提取某人指纹的节点(指纹纹路中经常出现的中断、分叉或转折)这个局部特征信息,进行身份认证。
指纹节点的信息特征多达150多种,但一些细节特征却极为罕见,常见的节点类型有以下7种:
终结点(一条纹路在此终结)、分叉点(一条纹路在此分开成为两条或更多的纹路)、分歧点(两条平行的纹路在此分开)、孤立点(一条特别短的纹路,以至于成为一点)、环点(一条纹路分开成为两条之后,立即合并成为一条,这样形成的一个小环)、短纹(一端较短但不至于成为一点的纹路)。
其中最典型和最常用的是终结点和分叉结点,在自动指纹识别技术中,一般只检测这两种类型的节点数量,并结合节点的位置、方向和所在区域纹路的曲率,得到唯一的指纹特征。
指纹识别的准确率与输入指纹图像的质量有着非常重要的关系。
由于噪声、不均匀接触等原因,可能导致指纹图像获取时产生许多畸变、变形。
在分析指纹特征时,就会产生大量的可疑特征点,淹没真实特征点,所以采用平滑、滤波、二值化、细化等图像处理方法来提高纹路的清晰度,同时删除被大量噪声破坏的区域。
指纹图像增强一般采用以下几个环节,规格化,方向图估计,频率图估计,生成模板,滤波。
指纹识别具有普遍性,唯一性,永久性和安全性高的优点,在技术方面的开发也到了成熟时期,拒识率和误识率均达标,即使对部分残缺的指纹也可以识别,其不足的是,由于指纹识别技术最初用于犯罪侦查领域,某些人害怕“将指纹记录在案”。
另外,对于生物特征识别而言,最根本的是伪造问题,如采集指纹时留下用户的指纹印痕,而这些指纹印痕存在被用来复制指纹的肯能。
(2)面部识别技术
面部识别技术是利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术。
面部识别技术早在20世纪60年代即引起研究者的强烈兴趣,但早期人脸识别一般需要人的某些先验知识。
进入20世纪90年代后,高性能计算机的出现,面部识别方法才有了重大突破,从而进入真正的机器自动识别阶段。
与指纹识别、虹膜识别相比,面部识别更加直接和友好,在身份鉴定、档案管理、视频检索等方面有着广阔的应用前景。
现在,国外已经有了自动人脸识别系统的产品问世,如德国西门子公司开发成功的“人像及视觉访问控制系统〔FaceVACS〕”,用于保安系统的访问控制,其识别率接近100%。
然而,人脸识别的准确率极易受光照、姿态、年龄、表情、遮挡等因素的影响。
美国国防部发起的面部识别技术工程表明:
对在其约束环境下采集的图像识别率可达95%以上,但在非约束环境下,识别率急剧下降。
因此,我们从约束环境和非约束环境下两个方法来进行面部识别的研究。
约束环境下的面部识别,一般是针对静止的二维面部图像识别。
其主要的研究方向有基于整体的研究方法和基于特征分析的研究方法。
基于整体的研究方法考虑了模式的整体属性,它不仅保留了人脸部件之间的拓扑关系,而其也保留了各部件本身的信息,常用的方法包括:
特征脸方法,SVD分解的方法,人脸等密度线分析匹配方法、弹性图匹配法、隐马尔可夫模型方法以及神经网络分析法。
基于特征分析的方法是通过提出局部轮廓信息及灰度信息,将人脸基准点的相对比率和其他人脸脸部特征的形状擦书或类别参数等一起构成识别特征向量。
如基于眼睛,嘴巴等部位而提取的特征向量。
非约束环境下的面部识别,姿态和光照变化是影响识别的最主要因素。
通常采用一些特殊的方法来提高系统识别的鲁棒性。
如形变模型的方法、多视角方法、三维模型方法、图像关照法等。
其中,三维人脸识别尤其受到人们的重视,它通过三维人脸重建,头部动态跟踪,三位人脸识别,表情分析与合成4个层次。
目前,三位面部识别算法面临的困难主要是图像数据获取困难,海量数据的存储空间过大、建模时间长等问题。
(3)手形识别技术
美国航空旅航局的飞行员在启动飞机时,口袋里测量手形的精密仪器能够通过手掌的特征(手指的长度、手掌的宽度和厚度)识别是否是该飞行员在操作,它作为生物特征的识别技术正在开发,由于必
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