改进的Hough变换虹膜定位算法：0.15s高精准定位

本文介绍了一种改进的基于Hough变换的虹膜定位算法，旨在提升虹膜识别系统的性能。首先，算法的核心步骤是利用全1矩形窗进行瞳孔中心的粗略估计，这一步骤利用了瞳孔区域灰度值通常低于周围区域的特点。粗略定位后，图像被转换至极坐标系，通过水平边缘点的选择规则，有效地剔除了非水平边缘，提高了真正虹膜边界点的比例，从而减少误检和漏检的可能性。 接下来，算法利用极坐标下虹膜内、外边界之间的耦合关系，对Hough变换进行优化。Hough变换通常用于寻找图像中的直线特征，但在虹膜边界检测中，通过限制参数取值范围，确保只搜索与实际虹膜边界相关的特征。算法选择最大和次大的边界参数的均值作为最终的虹膜边界，这样既能保持精确性，又能降低计算复杂度。 实验结果显示，改进后的算法在标准数据库和实验室采集的虹膜图像上表现优异，平均定位时间仅为0.152秒，相较于传统方法如Wildes方法的定位时间显著缩短，节省了大约95.43%的时间。更重要的是，该算法的准确率达到98.4%，明显高于传统方法，这证明了其在实际应用中的高效性和可靠性。 虹膜识别因其独特的优势——唯一性、稳定性、可采集性和非侵犯性，成为安全级别要求高的身份验证手段。随着该算法的提出，虹膜定位的准确性和速度得到了显著提升，对于提升虹膜识别系统的整体性能具有重要意义。本文的研究成果为虹膜识别技术的发展提供了新的思路和改进策略，有望推动生物特征识别领域的进步。