系列虹膜图像质量评价

虹膜识别系统中,虹膜图像的质量是影响识别效果的重要因素。为了保证虹膜图像的真实有效性,首先要对输入的系列虹膜图像进行活体图像检测。然后进行质量评价,再根据评价结果选取质量好的图像。本文将虹膜图像质量评价分为4个部分:图像清晰度的评价、虹膜区域检测、位于虹膜区域的眼皮及睫毛检测,以便确定干扰因子的大小。最后进行综合质量评价,得出评价因子。试验结果表明,该方法能满足实时图像质量评价的要求。

步进式序列虹膜图像质量评价

在虹膜识别系统中,质量较差的虹膜图像可能被系统拒识,导致身份识别或身份认证的失败。因此有必要在虹膜图像的采集端引入质量评价环节,从虹膜图像采集仪输出的视频序列中挑选出符合识别系统要求的虹膜图像。为了减少序列图像质量评价的时间,根据图像的性质,对输入的序列图像进行步进式质量评价,不同的阶段设置不同的门限,只有满足要求的图像才能进入下一阶段的评价,这样将大大减少进行全部步骤评价的图像数量,能有效缩短序列图像评价的时间,保证了选取图像的质量和速度。试验结果表明,该算法能够有效地选择符合质量要求的虹膜图像。