Wildes虹膜识别方法的研究

虹膜识别技术是一门利用人类特有的生物特征——虹膜,来验证个人身份的科学。由于虹膜的结构具有独一无二、稳定及难于复制等特性,所以,这种识别方法提供了一种相对可靠和稳定的身份鉴别途径。对Wildes的虹膜识别方法[1]的图像采集、图像的预处理、特征提取和匹配等过程进行了研究,找出了这种识别方法存在的不足之处,并提出了切实可行的改进措施,大大提高了原系统的精度。

基于Vision Transformer的虹膜——人脸多特征融合识别研究

为了提高生物特征识别系统的准确性和鲁棒性,本文研究基于计算机视觉的虹膜—人脸多特征融合识别方法。本文对面部图像中虹膜区域进行提取以及预处理,采用对比度增强和归一化操作,加强了特征提取的一致性,提升了图像质量。为了获取丰富的深度特征,本文使用Vision Transformer模型对预处理后的虹膜和面部图像进行特征提取。利用多头注意力机制将虹膜和面部的多模态特征信息进行融合,再利用全连接层进行分类识别。试验结果表明,该方法识别性能优秀,识别准确性显著提升。

基于深度学习的虹膜识别研究综述

虹膜识别技术以其卓越的精确性、安全性和稳定性等特点著称。当前的虹膜识别系统在约束用户状态和采集设备的条件下展现出较为稳定的性能,但是无法适应目前复杂多样的开放场景。开放场景中包含大量不确定采集因素,例如采集的虹膜图像容易受到睫毛、头发遮挡和镜面反射等因素的干扰,这些不确定性因素往往会造成图像质量的整体下降,导致虹膜图像分割和特征提取环节性能的显著下降。近年来,深度学习算法已被广泛应用于虹膜识别,旨在提升系统对开放场景的适应性。对深度学习技术在虹膜识别领域的应用现状进行了综述,总结了其在提高开放场景下识别精度的关键作用。首先,介绍了虹膜识别的背景;其次,全面分析了针对虹膜生物识别开发的各类深度学习模型在虹膜分割、特征提取和特征匹配任务中的表现,阐述了它们的优势和局限;然后,系统地总结了常见的虹膜数据集及其特性;最后,指出了虹膜识别任务新挑战以及未来探索的潜在方向。

异质虹膜识别研究综述

虹膜图像采集环境和设备的不同导致虹膜注册和识别样本差异较大,给传统的虹膜识别技术带来了挑战。异质虹膜识别问题已成为学术界和工业界关注的焦点。文中从不同层级、样本差异性以及单源和多源3个角度对现有的异质虹膜识别方法进行了分类和综述,总结了目前异质虹膜识别的最新进展。按照跨质量、跨设备和跨光谱的分类对现有的异质虹膜数据集进行综述,并总结概述虹膜识别评价指标,以便研究人员更好地评估和验证算法的性能。最后,从环境鲁棒性、数据异质性建模和多模态融合3个方向,对未来异质虹膜识别研究的发展方向进行了展望。

基于FREAK算符及双向最近汉明距的非理想虹膜识别算法

针对低约束条件的非理想虹膜识别性能的显著下降,以及尺度不变特征变换(SIFT)和加速稳健特征(SURF)方法实时性不高的问题,提出FREAK算符配合双向最近汉明距的识别算法。通过高斯核构建多尺度特征点检测算子提取稳健的特征点集合,并引入FREAK算符改进SIFT算符,以提高特征点的表征和匹配速度;利用双向最近汉明距的匹配策略增强特征匹配对的稳定性,以降低非同源虹膜的匹配点数。实验结果表明,识别等错误率和正确识别率均有改善且单次验证时间均在0.3 s左右。该方法能够有效应对非理想虹膜类内纹理质量的变化,与SIFT与SURF算法相比具有更好的实时性。

中远距离虹膜识别的专利分析

【目的】中远距离虹膜识别是一种具有高可靠性和高稳定性的生物特征识别技术,通过中远距离虹膜识别的专利分析,了解该技术的发展趋势。【方法】对中远距离虹膜识别技术专利的申请趋势、技术专业等方面进行分析。【结果】目前中远距离虹膜识别处于技术成长期,以中国科学院孵化企业为代表的国内企业虹膜识别产品在国内占有率高于国外产品,整体上处于产业链前端。【结论】我国在该技术领域具有较强的研发实力和专利保护意识,在产业后续发展过程中,可重点关注产业培育、招商路径、关键技术及应用安全性等方面。

高效虹膜人脸融合识别算法的研究

本文旨在提高虹膜和人脸识别技术在复杂环境下的识别准确性和鲁棒性,设计了一种高效的虹膜人脸融合识别算 法。通过采集高分辨率的虹膜和人脸图像,并利用深度学习技术提取和融合两种特征信息,本文提出了一种参考眼周区域的轻量 化虹膜特征表示方法。实验数据集包括较低质量和中等质量的虹膜图像,采用基于 Triplet 损失函数的模型训练方法,并进行精 度和性能对比测试。实验结果表明,本文提出的方法在较低质量数据集上表现出显著的识别精度提升,在中等质量数据集上也表 现出较高的鲁棒性。研究结果验证了融合眼周特征在低质量虹膜图像上的有效性。

基于虹膜识别的身份鉴别

描述了基于虹膜识别的身份鉴别系统 .该系统包括虹膜图像摄取、图像预处理、特征提取和匹配四个部分 .虹膜图像摄取采用了自主开发研制的装置 ,特征提取采用 Gabor滤波和Daubechies- 4小波变换等纹理分析方法 ,匹配采用方差倒数加权欧氏距离方法 .与现有的其它方法相比 ,该方法利用了二维虹膜图像丰富的纹理信息并具有旋转。

虹膜识别技术进展与趋势

虹膜识别具有很高的精度和稳定性,已广泛应用在金融、边防和门禁等领域.经过20多年的发展,虹膜识别在成像装置和识别算法方面均取得了显著的进展.一方面,虹膜成像装置的成像距离越来越远、成像范围越来越大、重量体积越来越小,明显提高了虹膜识别系统的易用性.另一方面,大规模的应用促进了许多低质量虹膜图像处理、快速分类检索、跨设备识别和安全隐私保护方法的研究.未来几年,虹膜识别将在技术、应用和行业等方面呈现出以下六大发展趋势:从近红外到多光谱、从人工设计到数据驱动、从人配合机器到机器配合人、从固定设备到移动互联、从可控环境到复杂场景、从各行其是到标准规范.

基于纹理分布特征的虹膜识别算法

二维小波变换方向性差,不能从方向和频率同时描述虹膜纹理。基于此,分析了归一化虹膜纹理的分布特点,提出了基于纹理分布特征的虹膜识别算法。对原始人眼图像进行虹膜定位等预处理操作,得到归一化的虹膜纹理图像;对归一化虹膜图像进行了二维小波多尺度变换,结合虹膜纹理分布特点,选择小波分解水平通道;依据点能量贡献度,消除伪特征点并进行了点能量编码;计算了不同虹膜编码间海明距离,以其为依据进行分类。在给定距离阈值为0.25的前提下,可以达到99.91%的正确识别率。实验证明该算法是有效、可行的,并具有较高的识别率,识别速度也很快。

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.

虹膜识别算法的研究及实现

Daugman提出的虹膜识别算法具有准确性高、速度快的优点 ,但是有关该算法的具体实现却未见文献报道。对Daugman的算法进行了研究 ,并尝试该算法的实现 ,提出了一种新的粗定位和精定位相结合的算法来快速定位虹膜。在滤波过程中仅利用了实部滤波器就可减少代码长度 ,而不影响识别效果 ,其中包括图像的预处理、多尺度 2DGabor滤波器的构造 ,虹膜码及Ham ming距离的计算等。实验结果表明 ,该方法计算速度快 ,提取特征的效果好 ,可用于实际的身份鉴别系统。

虹膜识别技术的发展与应用

在对虹膜识别技术的研究现状、识别框架、系统构成等进行全面分析的基础上,介绍了虹膜图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配及性能评价指标等主要内容。剖析了该技术面临着高质量图像采集困难,稳定性、可行性有待验证等主要问题,提出了该技术的研究发展方向及应用前景,包括虹膜特征信息与其他生物特征信息及非生物特征信息相融合;建立虹膜特征识别的网络身份认证系统;高效快速的识别算法及通用性和兼容性强的虹膜识别芯片。

基于实数形式Gabor变换的虹膜识别方法

提出基于实数形式Gabor变换(RGT)的虹膜识别算法。首先计算Gaussian函数的对偶窗函数;然后将对偶窗函数的RGT对规范化后的虹膜纹理进行分解,利用得到的实数Gabor变换系数求取局部均值与方差作为虹膜纹理特征。在算法上实现完全实数运算,大大降低了算法的复杂性。实验结果及数据分析表明了此方法的合理性及有效性。

基于加权Gabor滤波器的虹膜识别

为了有效地提高虹膜识别系统的识别率,对Gabor滤波器进行了研究,并提出了基于层次分析法的加权Hamming距离的虹膜识别方法。首先,用不同尺度和方向的奇对称Gabor滤波器对归一化后的虹膜滤波生成特征图像;然后,对特征图像进行Hamming距离匹配得到不同滤波器的正确识别率和等错率,根据鉴别能力,选取合适的尺度和方向进行加权Hamming距离计算,其权值用层次分析法计算;最后,利用加权后的距离进行识别。其中CASIA2.0和MMU1图像库的等错率分别降低了0.64%和0.56%。实验结果表明:本文方法具有很好的识别性能和鲁棒性。

虹膜识别综述

回顾了虹膜识别的研究背景及发展,对近年来虹膜识别方法的研究进展进行综述,并对各种方法加以介绍和评价,总结了存在的研究难点并提出了解决方法及今后的发展方向。

基于独立分量分析的虹膜识别方法

虹膜识别技术作为一种生物识别手段 ,具有惟一性、稳定性和安全性等优点 ,从而成为当前模式识别和机器学习领域的一个研究热点 提出了一种新的虹膜识别方法 ,该方法利用独立分量分析 (ICA)提取虹膜的纹理特征 ,并采用竞争学习机制进行识别 实验结果证明了该方法的有效性和对环境的适应性 ,在图像模糊、噪声干扰等不利条件下 。

虹膜识别中的采集系统研究

介绍了虹膜识别系统中的识别方法及相应的采集系统设计 ;系统设计中采用新型CMOS成像芯片成像、光学低通滤波器滤波和自对准、红外照明、防光等无侵犯性设计 ;文章详细介绍了相关器件及系统参数设计 ,并给出运用此系统所进行的虹膜识别对比实验结果。该系统设计具有一定的参考价值。

虹膜的计算机识别原理

新出现的虹膜计算机识别技术利用人虹膜纹理的独特性 ,可以完成自动身份识别的任务 .在现有的各虹膜识别系统中 ,基于Gabor小波编码虹膜纹理的Daugman系统尤为突出 .虹膜识别原理可以分为编码原理和统计决策原理 .

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。