二维Gabor小波在虹膜识别中的应用

二维连续小波变换具有尺度伸缩、平面位移和旋转能力,被广泛应用于检测图像的局部特性,二维Gabor小波变换属于二维连续小波变换,它非常适合于提取图像细节纹理的特征。针对虹膜纹理的局部特性,将二维Gabor小波应用于虹膜识别中。实验结果表明,二维Gabor小波能有效地提取虹膜纹理特征,从而达到虹膜识别的目的。

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法;对虹膜图像预处理后,将二维小波变换与积分图像相结合,实现虹膜纹理的特征提取;实验检验了算法的有效性.

基于局部方向特征的虹膜识别算法

特征提取和匹配是虹膜识别中的关键部分。本文描述了一种新颖的虹膜特征提取和匹配方法,利用多方向的二维奇对称Gabor小波来提取虹膜纹理的局部方向特征。特征匹配采用类似欧氏距离的方法来进行。同时对每一幅虹膜图像,采用它的眼睑和睫毛以及反光的分布做为匹配模板,能够最大程度的减少它们的干扰。实验结果表明,本算法具有非常好的识别性能。

基于虹膜识别技术的应用研究

近几年来,可靠的身份识别已成为现代社会中一项具有挑战的课题。生物特征识别系统以人体唯一的、可靠的、稳定的生物特征(如指纹、虹膜、脸部、掌纹等)为依据,采用计算机的强大功能和网络技术进行图像处理和模式识别用以鉴别人的身份。虹膜,作为重要的身份鉴别特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点,与脸相、声音等的身份鉴别方法相比,虹膜具有更高的准确性。基于虹膜的识别系统有以下几个部分构成:虹膜获取、虹膜图像预处理、虹膜图像特征提取、匹配与识别。