虹膜圖像的預處理.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文取得的主要研究成果概括如下:1.針對傳統(tǒng)RANSAC方法對大數(shù)據(jù)量觀測集效率較低的不足之處,從隨機樣本集的選擇方法和候選模型的確定步驟兩個方面改進了該算法.使得改進后的RANSAC方法對大數(shù)據(jù)量的擬合問題更有效率.改進RANSAC方法是一種通用的數(shù)據(jù)擬合算法,有著廣泛的應用前景.2.將改進的RANSAC方法應用于虹膜定位和虹膜圖像眼皮檢測.實驗證明,只要應用先驗知識,有效地選擇進行擬合的數(shù)據(jù)子集,該方法能夠在不影響.定位精度的前提下

2、,大大提高虹膜定位和眼皮檢測的速度.3.實現(xiàn)了幾種目前應用比較廣泛的虹膜定位算法,并比較了這些算法的定位速度和精度,以及對識別率的影響該文還比較了這幾種定位算法定位精度受定位速度影響的情況,并分析了各自的適用范圍.4.在參考大量的關(guān)于眼睛結(jié)構(gòu)和生理運動的醫(yī)學文獻的基礎(chǔ)上,提出了基于虹膜運動生理特性的非線性歸一化方法,并與傳統(tǒng)的線性和分段線性歸一化方法進行了比較.實驗表明,該方法比傳統(tǒng)方法更能反映虹膜拉伸和壓縮的生理特征,對提取出的虹膜特

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