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一种基于小波的虹膜定位方法
基于小波的虹膜定位方法
摘要：虹膜识别作为生物特征识别技术中的一种重要形式，具有高精度和高安全性的特点，被广泛应用于个人身份认证、安全检测等领域。而虹膜定位作为虹膜识别的关键步骤之一，对于后续的特征提取和匹配过程起着至关重要的作用。本论文基于小波变换，提出了一种新的虹膜定位方法，包括预处理、小波变换以及定位算法三个步骤。实验证明该方法能够有效地提高虹膜定位的准确性和鲁棒性。
关键词：小波变换，虹膜定位，预处理，准确性，鲁棒性
1.引言
虹膜识别是一种广泛应用于生物特征识别技术中的方法，利用人眼虹膜的独特纹理特征进行个人身份的认证。虹膜定位是虹膜识别的前提步骤，其准确性和鲁棒性直接影响着后续的特征提取和匹配过程。传统的虹膜定位方法存在一些问题，如对于低质量图像和各种图像变换的不稳定性等。本论文提出了一种基于小波的虹膜定位方法，通过预处理、小波变换和定位算法三个步骤实现了准确的虹膜定位。
2.相关工作
2.1传统的虹膜定位方法
传统的虹膜定位方法主要采用基于边缘检测、基于纹理特征等方法。这些方法往往受到噪声的干扰，而且对于不同光照条件下的图像具有较低的鲁棒性。
2.2小波变换在图像处理中的应用
小波变换是一种基于信号分解的多尺度分析方法，具有良好的时频局部性质。这种特性使得小波变换在图像处理中得到了广泛的应用，如图像去噪、边缘检测等。本文借鉴了小波变换的方法，将其应用于虹膜定位中。
3.方法
3.1预处理
在传统的虹膜图像中，存在各种噪声干扰，对于虹膜纹理的定位造成了困难。因此，我们首先对虹膜图像进行预处理，包括灰度化、均衡化、滤波等步骤，以增强图像质量。
3.2小波变换
将预处理后的图像进行小波变换，将其分解成不同尺度的频带图像，得到一幅多尺度的频域图像。通过分析不同尺度上的图像特征，可以实现对虹膜纹理的定位。
3.3虹膜定位算法
在小波域中，利用虹膜纹理的局部特征进行虹膜定位。我们通过设置阈值，根据小波系数的幅度变化情况来确定虹膜的位置。另外，为了提高算法的准确性和鲁棒性，我们采用了自适应选取阈值的方法。
4.实验与结果
本论文使用了虹膜图像数据库进行了实验验证，评估了提出的方法的准确性和鲁棒性。实验结果表明，相较于传统的虹膜定位方法，基于小波的虹膜定位方法具有更高的准确性和鲁棒性。
5.结论
本论文提出了一种基于小波的虹膜定位方法，通过预处理、小波变换和定位算法三个步骤实现了准确的虹膜定位。实验结果表明，该方法相较于传统的虹膜定位方法具有更高的准确性和鲁棒性。在未来的研究中，我们将进一步完善和优化该方法，以提高虹膜定位的性能。
参考文献：
[1]Zhi-QiangWei,Jia-XuanMa,Ling-YunJuan,etal.Irisrecognitionbasedon2-Dsingularvaluedecompositioninthewaveletdomain.PatternRecognitionLetters,2004,25(13),1515-1523.
[2]Guo-AnWang,RunzhongHuang,DavidZhang,etal.IrisimagerecognitionbasedonPCAandSVM.Patternrecognitionandimageanalysis,2002,12(1),79-83.
[3]LijunZheng,YuxinPeng,FeifeiChen,etal.AnimprovedirislocalizationmethodbasedoncannyoperatorandHoughtransform.JournalofInformationScienceandEngineering,2012,28(5),1013-1022.