虹膜识别关键：基于圆形保持水平集的分割算法

"这篇论文探讨了一种基于圆形保持水平集方法的虹膜分割技术，用于提高虹膜识别系统的准确性。虹膜识别作为一种高度可靠的生物识别技术，其分割过程至关重要。研究中，作者提出了一种结合水平集算法和圆形形状方程的虹膜分割算法，确保在分割过程中边界保持圆形，特别适用于处理眼睛睁眼限制、眼镜、睫毛、眼睑遮挡以及拍摄角度问题导致的图像挑战。通过引入自适应面积项到形状约束的CV模型中，该方法能够有效约束外边缘，从而实现精确分割。实验结果显示，即使面对多种复杂情况，该模型也能取得良好的分割效果，并使用DICE（区域相互重叠度）作为评估指标，证明了算法的有效性。" 论文详细阐述了虹膜分割在虹膜识别系统中的核心地位，以及分割质量对其识别准确性的直接影响。水平集算法被选中是因为它的隐式特性能够与圆形形状方程的显式特性相结合，以保持分割边缘的圆形形态。这种方法对于处理非理想条件下的虹膜图像尤为有效，如眼睛部分闭合、眼镜遮挡、睫毛和眼睑的影响，以及图像拍摄角度的问题。 为了进一步优化分割性能，研究人员在形状约束的CV模型中加入了自适应面积项，这个改进有助于更好地约束外边缘，使得分割更加精确。实验部分展示了模型在各种实际场景下的优秀表现，证明了模型的鲁棒性和有效性。DICE系数，即区域相互重叠度，被用作评估分割算法性能的量化指标，通过对实验数据的分析，验证了所提算法在虹膜分割任务上的优越性。 此外，文章还提及了参与研究的人员及其背景，包括沈阳大学信息工程学院的研究团队，他们在图像处理、人工智能、模式识别、变分水平集分割、医学影像后处理和控制理论等领域有深入研究。文章的发表时间和资助项目也提供了该研究的背景信息。 这项研究为虹膜识别技术的进步提供了新的视角和方法，特别是在处理真实世界中复杂环境因素下的虹膜分割问题，对生物识别领域有着重要的理论和实践价值。