开源虹膜识别系统OSIRIS_v4.1:算法与应用详解
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更新于2024-07-18
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OSIRIS_v4.1 是一个开源的人脸识别系统,由 Telecom SudParis(之前名为GET-INT)的 Guillaume Sutra、Bernadette Dorizzi 和 Sonia Garcia-Salicetti 开发,Nadia Othman 负责撰写文档。该系统起源于 BioSecure 项目,其设计灵感源自 Daugman 的工作。OSIRIS的架构分为四个核心模块:分割、规范化、编码和匹配,这对应于完整的虹膜识别流程的四个步骤。
1. **分割模块(Segmentation)**: 在 OSIRIS v4.1 版本中,使用了维特比算法来识别虹膜和瞳孔的边界。维特比算法是一种动态规划方法,它能够在图像中有效地寻找最可能的路径,从而准确地划分出虹膜区域。
2. **规范化模块(Normalization)**: 这一阶段基于 Daugman 的橡胶片模型进行操作,即通过粗略的Viterbi算法检测到的轮廓来进行调整。与传统的假设圆形不同,OSIRIS允许非圆性的正常化处理,提高了识别的灵活性和准确性。
3. **编码模块(Encoding)**: OSIRIS采用了Gabor相位解调技术,这是一种常用的图像特征提取方法,通过对Gabor滤波器在不同频率和方向上对图像进行卷积,形成一组具有方向性和频率响应的系数,用作虹膜的特征表示。
4. **匹配模块(Matching)**: 匹配部分依赖于Hamming距离分类,这是一种衡量两个二进制序列相似度的方法。通过计算编码后的虹膜特征之间的Hamming距离,可以判断两个虹膜是否属于同一个体。
OSIRIS_v4.1 的目标是提供一个开放源代码的解决方案,以便于研究人员和开发者进一步开发和改进虹膜识别技术,同时也降低了技术应用的门槛。由于其模块化的结构和灵活的设计,使得它能够适应不同的硬件和软件环境,并且适用于各种安全和生物识别应用场景。
2023-08-15 上传
2023-09-13 上传
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