[01383024]基于小波变换和极大值检测的虹膜识别方法
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本发明提供了一种虹膜识别方法。先将定位后的虹膜纹理归一化为图像矩阵m;然后剪切出m中含有重要纹理特征的部分组成矩阵M,经直方图均衡化处理得到图像增强矩阵N;对矩阵N分块、求均值,将均值按行首尾相连构成特征信号f(x);再以高斯函数的一阶导数为小波,在尺度因子S=1、2下,分别对f(x)作卷积运算,得到向量t↓[1]、t↓[2];将t↓[1]、t↓[2]首尾相连构成向量v;在向量v中作局部模极大值检测,得到用于匹配识别的虹膜纹理特征编码二值向量V;最后通过比较两个虹膜纹理的特征编码V1、V2之间的海明距离,若小于阈值T,认为两个虹膜纹理相匹配;反之,则不相匹配。本发明可克服瞳孔缩放导致的纹理变形、图像平移和旋转、环境噪声等引入的误差;同时能简化运算量,提高识别速度。
本发明提供了一种虹膜识别方法。先将定位后的虹膜纹理归一化为图像矩阵m;然后剪切出m中含有重要纹理特征的部分组成矩阵M,经直方图均衡化处理得到图像增强矩阵N;对矩阵N分块、求均值,将均值按行首尾相连构成特征信号f(x);再以高斯函数的一阶导数为小波,在尺度因子S=1、2下,分别对f(x)作卷积运算,得到向量t↓[1]、t↓[2];将t↓[1]、t↓[2]首尾相连构成向量v;在向量v中作局部模极大值检测,得到用于匹配识别的虹膜纹理特征编码二值向量V;最后通过比较两个虹膜纹理的特征编码V1、V2之间的海明距离,若小于阈值T,认为两个虹膜纹理相匹配;反之,则不相匹配。本发明可克服瞳孔缩放导致的纹理变形、图像平移和旋转、环境噪声等引入的误差;同时能简化运算量,提高识别速度。