双圆周补偿提升虹膜定位精度与速度：0.29s内达到98.1%

本文主要探讨了一种创新的虹膜边界定位方法，名为"基于二次圆周补偿的虹膜边界定位算法"。该算法的目的是为了提升虹膜识别系统的定位精度和实时性能。虹膜定位是机器视觉领域中的一个重要任务，尤其是在生物特征识别和安全应用中，如虹膜识别系统。 算法的核心思想是结合近似半径补偿和近似圆心补偿技术。对于虹膜内边界定位，首先采用最小灰度均值法进行粗略定位，这是一种基于图像灰度分布的简单但有效的预处理步骤，能够快速捕捉到大致的边界区域。接着，通过提取内边缘图像，进一步利用近似圆心补偿法进行精确的定位，这一步有助于消除噪声并提高定位的准确性。 对于虹膜外边界，算法同样采用了两个阶段的策略。首先，通过近似半径补偿法进行粗定位，这个阶段可能依赖于边缘检测或其他边缘检测算法，以便确定边界的大致范围。然后，结合近似圆心补偿法进行细化，确保外边界定位的精度。 在实验验证部分，研究者从CASIA虹膜库中随机选择了2000张不同虹膜图像进行测试，结果显示算法的平均定位时间仅为0.29秒，定位准确率高达98.1%，这表明该方法在处理大规模数据集时具有很好的效率和准确性。与现有的对比方法相比，新算法在提高定位精度和速度方面表现优秀。 该研究的关键术语包括机器视觉、虹膜定位、二次圆周补偿、圆心补偿和半径补偿，这些概念都是理解算法工作原理的基础。二次圆周补偿是指通过拟合圆周模型来补偿可能存在的误差，而圆心和半径补偿则有助于减小定位误差，使得定位结果更加精确。 这篇文章提供了一种有效的方法，将复杂的虹膜定位问题简化为一系列精确的步骤，提升了虹膜识别系统的整体性能。这对于需要高效和准确虹膜识别的应用场景，如智能门禁、移动设备身份验证等，具有实际的价值。