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基于多小波变换的虹膜识别技术研究  
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【英文题名】 Research on Iris Recognition Technology Based Multiwavelet Transform
【作者】 赵永华;
【导师】 冯月萍;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 吉林大学；赵永华
【网络出版投稿时间】 2006-08-04
【关键词】 虹膜识别; 多小波变换; 特征提取; 特征匹配;
【英文关键词】 Iris Recognition; Human Visual Model; Iris Image Quality Evaluation; Multiwavelet Transform; Feature Extraction; Feature Matching; Cosine Function;
【中文摘要】 本文主要对虹膜序列质量评价、虹膜快速定位、多小波特征抽取与表示以及虹膜特征匹配几方面进行深入研究,旨在获取虹膜的多尺度特征表示与识别方法,提高虹膜的识别效率和鲁棒性。 虹膜图像质量的好坏直接影响了虹膜的识别效果,本文基于人眼视觉特性,通过对感兴趣区域特征分析,利用小波过零点信息获取感兴趣特征点,实现虹膜图像质量评价,该方法有效地实现了虹膜序列质量评价,达到实际识别的需要。通常虹膜定位算法具有定位时间长,受眼睑、睫毛影响等缺陷,本文根据预优投票竞选实现圆的快速检测,并采用逐步求精策略实现虹膜的快速定位。该算法与Hough变换和积分微分算子法相比,具有定位速度快、鲁棒性强的特点。多小波变换提供优越于小波、小波包变换的自由度、消失距等特点,本文利用多小波变换,获取特定子带的过零点特征信息,实现虹膜特征的提取与表示,并通过余弦定理实现向量间的距离判决,实现虹膜识别。实验结果表明本文算法具有速度快、鲁棒性强的特点。
【英文摘要】 Iris biometrics characteristic has some good advantages, such as stability,unique, and it can't copy and it can't infringe, then the biometric features can be usedto identify the person in high-safety area. With the safety consciousness boosting up,especially from 911, iris recognition becomes one of topic research filed in biometricrecognition. Multiresolution analysis provides powerful facility for signals analysis andit can get signals optimization time-frequency characteristic. Meanwhile, as a newmethod...
【更新日期】 2006-09-13

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