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虹膜識(shí)別關(guān)鍵在于虹膜特征提取和匹配算法，能否從虹膜紋理信息中找出表征每一類虹 膜的內(nèi)在特征是至關(guān)重要的。自從1993年Daugman提出利用二維Gabor復(fù)小波提取虹膜紋 理的局部相位特征，然后采用漢明距的方法來衡量匹配以來，許多學(xué)者提出了各種不同的虹 膜識(shí)別方法。比如：Wildes 等采用拉普拉斯金字塔分解算法對(duì)整個(gè)虹膜圖像進(jìn)行4級(jí)處理來 提取特征；然后計(jì)算經(jīng)過處理后的兩幅虹膜圖像的歸一化相關(guān)系數(shù)，再通過Fisher線性變換 來判別是否匹配。Boles等采用一維的三次樣條小波來對(duì)圖像進(jìn)行小波變換，利用過零點(diǎn)以 及過零點(diǎn)之間積分后的平均值作為虹膜圖像的特征值。 與其他的虹膜識(shí)別相比，Daugman的二維Gabor復(fù)小波的方法有著極高的識(shí)別性能，目 前國(guó)內(nèi)外商用虹膜識(shí)別系統(tǒng)的核心算法基本上都采用Daugman的二維Gabor復(fù)小波算法，商 業(yè)上廣泛應(yīng)用也證明了這種方法的優(yōu)異性能。 根據(jù)姚鵬等人的研究成果，二維復(fù)Gabor濾波器可以分解為實(shí)部偶對(duì)稱和虛部奇對(duì)稱 二個(gè)濾波器如(1)式、(2)式所示: 經(jīng)過他們的研究分析，Daugman的二維Gabor復(fù)小波提取虹膜特征的方法完全可以分成 二個(gè)獨(dú)立的部分:只用偶對(duì)稱Gabor小波提取虹膜紋理特征和只用奇對(duì)稱Gabor小波提取虹膜 紋理特征。而二維奇對(duì)稱Gabor小波是嚴(yán)格帶通的，用來提取虹膜紋理特征的方法與二維 Gabor復(fù)小波相比有更好的識(shí)別性能；同時(shí)，只采用二維奇對(duì)稱Gabor小波還可以節(jié)省一半的 編碼存儲(chǔ)空間，并減少大約一半的編碼和匹配時(shí)間。 所以本文用二維奇對(duì)稱Gabor小波作為虹膜特征提取濾波器，參照Geusebroek給出的各 向異性二維高斯濾波器的一種非正交分解方法。把二維Gabor濾波器分解成兩個(gè)一維的高斯 濾波器組合，結(jié)合I.T.Young等人提出的一種遞歸實(shí)現(xiàn)一維高斯濾波的快速方法，提出一 種快速Gabor濾波算法，應(yīng)用于虹膜識(shí)別系統(tǒng)中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該快速算法提高了虹膜特 征提取效率。 1 Gabor濾波器的實(shí)現(xiàn) 1.1 高斯濾波分離與非正交分解 2 實(shí)驗(yàn)方法以及結(jié)果分析 為了驗(yàn)證本文提取的方法的效果，我在原有的虹膜識(shí)別系統(tǒng)上，將虹膜圖像經(jīng)過二維奇 對(duì)稱Gabor小波處理后，提取局部相位信息作為虹膜紋理特征，對(duì)特征點(diǎn)的相角θk 進(jìn)行編碼。 編碼原理如圖二所示【3-4】。 將整個(gè)空間分為4個(gè)區(qū)，對(duì)落入相應(yīng)區(qū)域的相角按圖中示意進(jìn)行2bit編碼(格雷碼)，2bit 格雷碼序列和其他2bit編碼方式相比，更恰當(dāng)?shù)伢w現(xiàn)了相鄰相位區(qū)域的差異和相同點(diǎn)。經(jīng)過 上述編碼處理后，虹膜紋理特征變?yōu)橐淮?、1組成的序列，兩個(gè)虹膜編碼采用如(10)式漢 明距的方法來進(jìn)行特征匹配: 本虹膜識(shí)別系統(tǒng)在CPU 為P4 1.8GH 內(nèi)存2G 的PC機(jī)上進(jìn)行了性能對(duì)比試驗(yàn)，編程語言為 VC++，采用的原始數(shù)據(jù)取自中科院自動(dòng)化所(北京)提供的CASIA虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)(V1.0)，圖像像 素大小為320*280，通過對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中108*7幅圖像在改進(jìn)的算法和原有的算法基礎(chǔ)上隨機(jī)進(jìn)行 1000次比較，為了節(jié)省儲(chǔ)存空間和匹配時(shí)間，程序中只用一個(gè)尺度，一個(gè)方向的二維奇對(duì)稱 Gabor小波來提取虹膜紋理特征，并將每個(gè)像素點(diǎn)作為一個(gè)特征點(diǎn),得到如下表一所示的每次 Gabor濾波的計(jì)算平均時(shí)間(注:運(yùn)算時(shí)間不包括虹膜圖像的預(yù)處理、定位和歸一化，僅包括 虹膜圖像特征點(diǎn)的提取和比較)。 3 結(jié)論 本文采用了各向異性高斯濾波分離形式，計(jì)算出各項(xiàng)參數(shù)，將2-D奇對(duì)稱Gabor濾波用兩 個(gè)1-D高斯濾波遞歸實(shí)現(xiàn)，大大減少編碼存儲(chǔ)空間和計(jì)算量。與傳統(tǒng)的Gabor濾波器相比，降低了時(shí)間代價(jià)和編碼空間代價(jià)。因此，在虹膜識(shí)別系統(tǒng)中是一種十分可取的方法。此外，對(duì) 于Gabor濾波的快速實(shí)現(xiàn)方法參數(shù)σu 和σv 的選擇還需進(jìn)一步研究。最后,感謝中科院自動(dòng) 化所提供的虹膜數(shù)據(jù)庫(kù)。本文的創(chuàng)新點(diǎn):把奇對(duì)稱Gabor濾波器用兩個(gè)一維的高斯濾波器用遞 歸方法快速實(shí)現(xiàn)，應(yīng)用在虹膜識(shí)別特征點(diǎn)提取過程中，提高特征點(diǎn)提取效率，同時(shí)節(jié)省了存 儲(chǔ)空間，從而提高了整個(gè)虹膜識(shí)別系統(tǒng)的性能。 |
