MATLAB基于智能学习的虹膜识别方法
时间:2019-01-05 20:47 来源:毕业论文 作者:毕业论文 点击:次
| 摘要在如今在这个科技飞速发展的社会，推动着信息化的高速发展，人们对于信息安全的要求也就越来越高，从而身份验证也变得越发重要。对于过去那些传统的身份验证方法，因为其以丢失和易破坏等缺点，正逐渐的被淘汰，而新兴的生物特征识别（如人脸，指纹，虹膜等）技术因满足如今社会的需求而发展起来。由于虹膜识别技术有可采集性，唯一性，可靠性等一系列优点从如此多的生物特征识别技术中脱颖而出，成为了人们争相研究的对象。 在本文中，介绍了虹膜识别技术的产生背景以及工作原理，以及 MATLAB上的一些简单编程实现对虹膜图像的处理。根据对以往虹膜识别算法的研究，发现 BP 神经网络算法可以有效的进行图像识别和模板匹配，并且对神经网络概念，理论以及该算法在MATLAB软件上的实现做了介绍，最终完成虹膜图像的匹配与识别工作。32285 毕业论文关键词：虹膜识别 BP 神经网络 特征提取 MATLAB Title：Iris recognition method based on intelligent learning Abstract In today's rapid development of technology in this society, and promote the rapid development of information technology, people's requirements for information security is more and more high, so that the authentication is becoming increasingly important. For the past that the traditional method of authentication, because it easy to lose destruction, are gradually being phased out, and the emerging biometrics (such as face, fingerprint, iris, etc.) technology due to meet today's needs and the development of society stand up. Since the iris recognition technology can capture, uniqueness, reliability and other advantages apart from so many of biometric technology, it has become the object of competing research. In this paper, we introduce the background and works iris recognition technology, as well as some simple programming MATLAB implementation on the iris image processing. Iris recognition algorithm based on past studies and found that BP neural network algorithm can effectively carry out image recognition and template matching, and the neural network concepts, theories and algorithms in MATLAB software to do a presentation, and ultimately complete matching of iris images work and recognition. Keywords iris recognition feature extraction MATLAB BP neural network 目录 1绪论..1 1.1课题研究的背景和意义1 1.2虹膜识别概述2 1.2.1虹膜的生理结构与特点.2 1.2.2虹膜识别系统组成.2 2虹膜图像采集.4 2.1虹膜图像采集原理..4 2.2虹膜图像样本来源..4 3虹膜图像预处理5 3.1虹膜边界定位5 3.1.1虹膜内边界定位.5 3.1.2虹膜外边界定位..7 3.1.3归一化..9 3.2基于二文Gabor滤波的特征提取..10 4神经网络分类器.12 4.1神经网络的发展历史.12 4.2人工神经网络的基本原理..13 4.2.1人工神经元.13 4.2.2神经网络模型.13 4.2.3BP神经网络15 5实验与分析19 致谢.22 参考文献..23 1 绪论 1.1 课题研究的背景和意义 在信息高度发达的今天，在许多场合都会进行身份的核实，就是使用各种各样的方法对一些人员进行身份核实。传统识别方法是利用这些身体外部的事物或知识是否属于这个人来进行身份辨别，通常分为如下两类, （1）表示身份的物品，如钥匙，身份证等； （2）表示身份的特定知识，如用户名，密码等； 这些代表身份的事物是现阶段鉴别身份的主要方式。在这个信息时刻不断更新的社会，这些通过身外之物进行身份识别的方法具有很多缺点，列如携带不方便，容易丢失和被盗用。因此以往的的身份识别方法总是要被当今的现代化社会所淘汰，必须通过新的，可靠性更高的方式进行身份鉴别。 为了解决传统身份识别方法中的缺点，更普遍的，更安全的，更高效的生物特征识别技术便由此引起了无数人的争相研究，在短短几十年的时间里取得了飞速发展和辉煌成果。 生物识别技术就是基于计算机技术对人的生理和行为特性进行分析和识别，认证的是人本身具有的而不是身外之物。生物特征包括后天养成的如行走的步态和击打键盘的力度等行为特征，还包括人先天就带有的体，脸型等生理特征。在这些生物特征中，指纹，虹膜识别的技术尤为成熟，特别是虹膜识别技术具有非入侵检测；可接受程度好；可检测性；防伪性高；防欺骗性高等特征而被认为是重要的身份识别技术。 表1.1给出了各个生物特征识别技术的特点比较, 表1.1 各个生物特征识别技术的特点比较 普遍性 稳定性 独特性 可采集从上表各个特性的比较来看，虹膜作为身份识别的标志，具有非常高的研究价值。然而虹膜图像的获取对象是活体，图像内容时刻都会产生变化，从而造成获取图像与匹配模板必然存在差异，因此为提高识别效果应该结合智能的学习过程。本课题旨在讨论基于智能学习的虹膜识别方法。 当下，在所有的生物特征识别技术当中，虹膜识别技术是应用最广泛和最精确地。在今天，虹膜识别技术被普遍认为，在众多的生物特征识别技术中，它必定具有非常大的发展潜力的，以后在推动安全，经济等各方面的发展上，虹膜识别技术肯定会扮演着非常重要的角色。这种在各方面都能应用的潜力得到了很多人的关注，世界各国也相继建立各自的研究所，美国等发达国家已经有了很长一段研究虹膜识别技术的历史，代表机构有 Iridian，Iriteck 等，在亚洲比较权威的是松下等等。 在不久的将来，虹膜识别技术的研究必将推动着科技飞速发展，加快社会的进步。我国在这方面的研究起步很晚，2000 年以前仍没有关于虹膜识别技术的自主知识产权，有关虹膜识别技术的研究一直有着非常高的市场价值和长远意义。 (责任编辑：qin) |