2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著物聯網、互聯網及計算機信息技術的快速發展,信息安全越來越受到人們的重視,人們對穩定可靠的身份識別技術的需求也越來越強烈。傳統的身份識別技術由于其固有的局限性在社會快速發展的今天已逐漸的不能完全滿足人們的要求,在這樣的環境下,生物識別技術就逐漸的進入人們的視野,并因為其穩定性、便捷性、可靠性獲得人們廣泛的認可。而虹膜識別作為生物識別技術的一種,以其高度唯一性、高穩定性、高防偽性和非侵犯性,被認為是最可靠的生物識別技術,其發展和應用前景

2、十分廣闊?! 『缒ぷR別技術主要包含虹膜圖像采集系統、圖像預處理、特征提取和匹配識別四個部分。要進行虹膜識別,首先通過圖像采集系統采集有效的虹膜圖像,接著要對虹膜圖像進行預處理,預處理步驟一般包括虹膜區域、眼瞼和睫毛區域的定位、歸一化和圖像增強進而對歸一化后的圖像進行特征提取,將提取出的虹膜特征信息用數字來表示,最后對數字化的虹膜特征進行比對匹配。其中,虹膜圖像預處理是至關重要的一個環節,預處理的結果直接影響到后期的特征提取和匹配進而決定

3、虹膜識別系統的精確度。本文主要對預處理過程中的眼瞼和睫毛檢測算法進行探討研究?! ≡诜抢硐霠顟B下,虹膜圖像采集裝置采集到的虹膜圖像不僅包含虹膜區域,還有睫毛、眼瞼等等,如果睫毛和眼瞼占去虹膜區域的很大一部分,在后續的特征提取和特征匹配階段,眼瞼和睫毛的遮擋部分也會被當成虹膜特征被提取、編碼、匹配,這將在很大程度上影響虹膜識別系統的精度,所以良好的睫毛和眼瞼檢測算法的研究和應用十分必要?! ≡诮廾珯z測方面,目前的睫毛檢測方法,依賴于眼瞼的

4、檢測,需要設定固定的閾值,復雜且檢驗不準確,本論文提出一種基于最大期望值和高斯混合模型的睫毛檢測算法,該算法基本原理是將采集到的圖像的灰度值分布用一個K階的高斯混合模型來表示,將每幅采集到的圖像看作是一系列高斯函數的混合,睫毛部分的圖像或者是包含睫毛的某個部分的圖像的灰度分布就滿足一個高斯函數分布,通過求出這個高斯函數的參數找到睫毛并消除睫毛對識別精度的影響。該睫毛檢測算法通過建立圖像的高斯混合模型、求解圖像的高斯混合模型參數檢測睫毛,

5、不依賴眼瞼的檢測,不用設定固定的閾值,解決了以往檢測睫毛較復雜、檢測不準確的問題,具有更好的實用性?! ≡谘鄄€檢測方面,本論文提出了一種基于混合邊緣檢測的眼瞼檢測算法,首先進行圖像濾波消除睫毛遮擋對眼瞼檢測的影響,通過對濾波后圖像的邊緣檢測圖像的處理,大大的減少了眼皮邊緣信息并確定眼瞼擬合區域,可以快速準確的定位眼瞼并且有效避免非真實眼瞼的測定。該算法具體上是先用序統計濾波器對虹膜圖像進行濾波,然后在濾波后的圖像上進行邊緣檢測,留下從瞳

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