基于多视角的可见光虹膜识别研究

发布时间：2021-03-25 02:57

　　基于近红外光下的虹膜识别是一种具有高识别率与鲁棒性的身份识别方法。随着智能手机的广泛应用,在智能手机上支持基于虹膜的身份识别具有较大需求。由于大多数智能手机没有配置近红外摄像设备,因此研究可见光下的虹膜识别,具有重要的理论意义和实际意义。由于智能手机的可见光虹膜成像分辨率低,纹理特征不清晰,特别是亚洲人种,他们虹膜可见光的透光度更低,因此在智能手机上实现基于可见光的虹膜识别存在识别率低、鲁棒性差、虹膜质量低下等难点。针对这些问题,本文提出了基于多视角的虹膜纹理与斑点加权融合的虹膜识别方法,利用多视角下虹膜图像呈现出的多种精细结构,结合K-Median聚类算法和SVM分类算法,明显提高了识别精度,降低了误识率。本文的主要工作和贡献如下。（1）在虹膜预处理环节,针对测试时摄像头的视角未知,不同视角的虹膜特征不同,同一虹膜不同视角之间差异可能大于不同虹膜的差异从而影响识别精度这一问题,提出基于不同视角下可见光虹膜的颜色与形状信息,采用HSV颜色空间下色调饱和度通道的灰度分布结合Hough变换及Canny边缘检测实现虹膜边界定位和基于方向码的角度定位的方法,并分别在我们采集的数据集与UBIRI... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１生物特征识别应用比例??

?引言??使用移动设备获取各种生物特征的实例如图１－２所示。表１－１为虹膜及其他生??物特征的对比。从中可以看出，虹膜识别在综合性能上占绝对优势，在许多领域??都被用到。??｜ｉ〇Ｂ??ａ）人脸?ｂ）虹膜?ｃ）指纹?ｄ）声音??ａ）?Ｆａｃｅ?ｂ）?Ｉｒｉｓ?ｃ）?Ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ?ｄ）?Ｖｏｉｃｅ??图１－２移动设备获取生物特征的实例??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｅｘａｍｐｌｅｓ?ｏｆ?ｍｏｂｉｌｅ?ｄｅｖｉｃｅ?ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ?ｏｆ?ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｆｅａｔｕｒｅｓ??表１－１虹膜与其他生物特征的比较??Ｔａｂｌｅ?１－１?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｏｆ?ｉｒｉｓ?ｗｉｔｈ?ｏｔｈｅｒ?ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ??生物特征种类?指纹?掌形??虹膜??误识率?０．８％?２．５％?２．０％?０．０００１％??防伪性?中等?中等?中等?非常高??稳定性?易磨损?中等?低?终生不变??特征多样性?高?＾＾?非常高??目前，虹膜识别的市场空间十分巨大。但是，在一些特殊场景中，虹膜识别仍??然具有较大挑战，具体如下：??（１）

ｃ）近红外场景与可见光场景??ｃ）?Ｎｅａｒ－ｉｎｆｒａｒｅｄ?ａｎｄ?ｖｉｓｉｂｌｅ?ｓｃｅｎａｒｉｏ??图１－３虹膜识别的几种特殊场景??Ｆｉｇｕｒｅ?１－３?Ｓｅｖｅｒａｌ?ｓｐｅｃｉａｌ?ｓｃｅｎａｒｉｏｓ?ｏｆ?ｉｒｉｓ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??本文研宄的是后两种场景的结合，即智能手机加可见光场景。基于智能手机??的虹膜识别，是将传统的虹膜技术嵌入其中，可将其分为两大类，分别为近红外??场景和可见光场景。前者由于需要在手机中嵌入近红外采集设备，成本较高。但??因其识别率较高，目前己在市场上发布，如富士通在２０１５年发布了可用虹膜进行??解锁的智能机，如１－４图ａ）所示的富士通手机；２０１６年，三星也推出了一款虹膜??解锁的智能机，如１－４图ｂ）所示的三星Ｎｏｔｅ７，它搭载了虹膜识别功能，后来由于??爆炸事件匆匆退出市场；２０１７年，三星又推出了一款新的智能机，同样搭载了虹??膜识别功能


本文编号：3098888