基于感興趣區(qū)域的離焦模糊虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、虹膜識(shí)別作為身份識(shí)別的重要方法之一,近些年來(lái)應(yīng)用廣泛。虹膜識(shí)別過(guò)程涵蓋虹膜圖像獲取、虹膜圖像預(yù)處理、特征提取、特征匹配等步驟,而虹膜圖像預(yù)處理部分包括虹膜分割定位、圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)、歸一化與圖像增強(qiáng)等。離焦模糊為最常見(jiàn)的圖像質(zhì)量干擾因素,因此虹膜識(shí)別之前正確評(píng)價(jià)離焦模糊圖像的質(zhì)量,具有非常重要的研究意義。
  本文總結(jié)出一種基于感興趣區(qū)域的離焦模糊虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法,研究工作主要包括3個(gè)方面。
  (1)理論基礎(chǔ)研究。針對(duì)感興

2、趣區(qū)域的確定、離焦模糊虹膜圖像的特點(diǎn)以及圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)相關(guān)方面,分別對(duì)其研究的理論進(jìn)行了調(diào)查與分析,全面了解虹膜識(shí)別領(lǐng)域所涉及的各項(xiàng)研究技術(shù),總結(jié)虹膜識(shí)別的基礎(chǔ)理論;歸納虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀、發(fā)展前景和相關(guān)研究方法;總結(jié)離焦模糊虹膜圖像的成因及所造成的影響;了解結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法,總結(jié)SVM的相關(guān)理論,為本文算法框架的提出奠定理論基礎(chǔ)。
  (2)算法設(shè)計(jì)。通過(guò)分析總結(jié)虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀及不足,總結(jié)出算法框

3、架;為了更有效地進(jìn)行虹膜圖像質(zhì)量評(píng)價(jià),結(jié)合數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,將虹膜灰度圖像進(jìn)行粗定位;確定出評(píng)價(jià)的感興趣區(qū)域,這個(gè)感興趣區(qū)域包括虹膜不易被眼瞼和睫毛遮擋的部分,并對(duì)這部分區(qū)域進(jìn)行歸一化;然后結(jié)合二維傅里葉變換得到頻域幅度譜,提取圖像頻域特征,確定質(zhì)量分?jǐn)?shù);構(gòu)建訓(xùn)練樣本,選擇核函數(shù)和參數(shù),用SVM多分類器進(jìn)行訓(xùn)練和分類,實(shí)現(xiàn)離焦模糊虹膜圖像質(zhì)量的等級(jí)分類。
  (3)算法仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。通過(guò)使用中國(guó)科學(xué)院的CASIA虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)中部分虹

4、膜灰度圖像進(jìn)行驗(yàn)證。利用Matlab R2014a軟件平臺(tái)中LIBSVM工具箱,編寫(xiě)仿真程序,進(jìn)行算法的仿真實(shí)現(xiàn),得出仿真結(jié)果并進(jìn)行結(jié)論分析。最后提出算法的不足之處及未來(lái)需要進(jìn)一步做的工作。
  本文的創(chuàng)新之處總結(jié)為兩個(gè)方面:
  (1)在計(jì)算虹膜圖像質(zhì)量分?jǐn)?shù)時(shí),采用低頻能量值與高中頻能量值之比,使不同模糊層級(jí)的質(zhì)量分?jǐn)?shù)有懸殊的差別,結(jié)合支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)價(jià)時(shí),能夠更準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)圖像質(zhì)量分級(jí)。
  (2)將離焦模糊虹

5、膜圖像質(zhì)量劃分為4個(gè)等級(jí),而不是傳統(tǒng)的2個(gè)等級(jí),這樣可以充分利用虹膜圖像,方便虹膜識(shí)別后期處理時(shí)對(duì)輕微和中等離焦模糊圖像進(jìn)行不同程度的恢復(fù)等操作,并可以對(duì)嚴(yán)重離焦模糊虹膜圖像進(jìn)行剔除等操作。
  本文算法仍存在不足之處:
  (1)在特征提取時(shí),本文算法僅提取一種質(zhì)量特征,并不能反映虹膜圖像的方向信息,很難通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法得到最優(yōu)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。所以,為了更精確的評(píng)價(jià)圖像質(zhì)量,應(yīng)從更多方面提取不同的特征向量。
  (2)

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