基于灰度曲面匹配虹膜识别算法的改进研究

基于灰度曲面匹配虹膜识别算法的改进与实现 虹膜识别技术作为一种生物识别技术，具有明显的优势。虹膜具有唯一性，其独特而丰富的纹理特征使得其非常适用于身份鉴别。此外，虹膜的特征更为稳定，难于伪造，具有更加可靠的安全性能。随着虹膜技术的不断发展，虹膜识别的速度、准确性和安全性变得越来越重要。 本文在现有虹膜识别方法的基础上，从虹膜定位、归一化和虹膜匹配算法模型等三个方面进行了研究，并加以改进。主要的工作有： （1）虹膜定位过程中，采取了自适应定位虹膜内边缘的算法，对虹膜的定位更加准确，同时提高了定位的速度。 （2）归一化的过程中，采用改进的Daugman橡皮纸模型，解决了虹膜的平移和缩放问题；使用了能量分布检测的方法，确定了虹膜归一化的起始位置，为虹膜的匹配打下了基础。 （3）在徐露等提出的基于灰度曲面匹配的虹膜识别算法的基础上，对其进行了改进，减少了匹配平移次数，提高了虹膜识别的速度；提出了分区域加权求均方差的方法，提高了虹识别的精度。 实验数据表明，采用本文改进的算法，可以使虹膜的正确识别率达到98.30%，等错率为1.02%，与传统方法相比，等错率最低，识别率较高，同时具有更快的识别速度，达到了准实用的标准。 关键词：虹膜识别，自适应，灰度曲面 在虹膜识别技术中，虹膜定位是关键步骤之一。传统的虹膜定位算法存在一些缺陷，如定位不准确、速度慢等。本文提出的自适应定位虹膜内边缘的算法，可以解决这些问题，提高虹膜定位的准确性和速度。 在虹膜归一化过程中，本文采用改进的Daugman橡皮纸模型，解决了虹膜的平移和缩放问题。同时，使用了能量分布检测的方法，确定了虹膜归一化的起始位置，为虹膜的匹配打下了基础。 基于灰度曲面匹配的虹膜识别算法是目前虹膜识别技术中的一种常用方法。但是，这种方法存在一些缺陷，如匹配平移次数多、识别速度慢等。本文提出的改进算法，减少了匹配平移次数，提高了虹膜识别的速度和精度。 本文提出的改进算法，可以提高虹膜识别的速度、准确性和安全性，为虹膜识别技术的发展作出了贡献。