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基于二维Log Gabor虹膜识别及特征信息安全保护技术的研究

作 者: 章勇
导 师: 沃焱; 傅贵
学 校: 华南理工大学
专 业: 软件工程
关键词: 虹膜特征提取 虹膜识别 虹膜匹配 稀疏表示 限等距
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 19次
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内容摘要


近年来,随着信息技术的发展和对安全需求的日益增长,基于生物特征的识别技术和生物模块安全保护技术受到越来越多的关注。虹膜识别技术作为一种兴起的生物特征识别技术之一,具有巨大的潜力。虹膜识别系统包括虹膜图像采集,虹膜定位,虹膜归一化和去噪,虹膜图像增强,虹膜特征提取虹膜匹配。虹膜识别系统中虹膜特征提取是一个最为关键的部分,本文对虹膜特征提取算法进行了分析和研究并且采用基于二维Log Gabor的特征提取算法,二维Log Gabor特征算法在实验中表现好于其他特征提取算法;在特征信息模块安全保护方面,使用二维LogGabor特征,根据压缩感知理论的特性,将特征进行随机投影,在压缩感知攻击下进行实验和分析,基于压缩感知理论的虹膜识别具有很好的识别率,即EER(等错误率)低。本文完成的工作有:1.分析现有的虹膜定位算法,内圆采用Canny算子和Hough变换,外圆的定位,根据虹膜丰富特征信息的分布,靠近瞳孔的纹理信息比远离瞳孔的纹理信息更为丰富,在内圆的基础上向外直接拓展32个像素点。这种内外圆定位方法简单,易实现,复杂度小。2.分析二维Gabor滤波器、一维Log Gabor滤波器的优缺点,采用基于二维Log Gabor滤波器的特征提取方法。3.介绍虹膜特征稀疏表示,稀疏重建,稀疏识别原理以及基于压缩感知理论方法的攻击分析,提出了基于OMP稀疏重建算法的改进。实验结果表明,二维Log Gabor特征的等错误率为1.03%,并且基于压缩感知理攻击下获取的特征识别率只能到达0.44643%,使用OMP算法比BP算法快58倍,基于OMP改进的算法的识别率99.1071%。以上算法均在Matlab7.11平台上是用IITD Iris Database Version1.0进行了仿真验证,实验表明二维Log Gabor虹膜特征是一种优秀的虹膜特征。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第一章 绪论  10-21
  1.1 生物特征识别研究及模块安全保护背景和意义  10-15
    1.1.1 生物特征识别研究背景和意义  10-13
    1.1.2 生物特征模块保护的研究背景和意义  13-15
  1.2 国内外研究现状  15-19
    1.2.1 虹膜识别技术发展及应用状况  15-18
    1.2.2 虹膜信息特征模块安全保护发展及应用状况  18-19
  1.3 本论文研究内容及方法  19-21
第二章 虹膜识别相关技术介绍  21-34
  2.1 虹膜定位  21-25
    2.1.1 Daugman 系统定位算法  22-23
    2.1.2 Wildes 系统定位算法  23-24
    2.1.3 Ma 系统定位算法  24-25
  2.2 虹膜归一化和去噪  25-26
    2.2.1 归一化  25
    2.2.2 去睫毛和眼睑  25-26
  2.3 虹膜增强  26-27
    2.3.1 直方图均衡化  26
    2.3.2 同态滤波器  26-27
  2.4 虹膜特征提取  27-31
    2.4.1 二维小波特征  27-29
    2.4.2 二维 Gabor 特征  29-30
    2.4.3 一维 Log Gabor 特征  30-31
  2.5 虹膜编码  31
  2.6 虹膜匹配  31-32
    2.6.1 Hamming Distance  31-32
    2.6.2 Normalised Correlation  32
    2.6.3 Hausdorff Distance  32
  2.7 算法评价标准  32-34
    2.7.1 算法评价标准  32-34
第三章 基于二维 Log Gabor 的虹膜识别  34-44
  3.1 虹膜预处理  34
  3.2 基于二维 Log Gabor 的特征提取  34-37
    3.2.1 二维 Log Gabor  34-35
    3.2.2 滤波器设计  35-37
    3.2.3 特征提取算法  37
  3.3 特征编码  37-38
  3.4 特征匹配  38
  3.5 实验结果与分析  38-43
    3.5.1 测试环境  38-39
    3.5.2 虹膜定位  39
    3.5.3 虹膜归一化及增强  39-40
    3.5.4 虹膜特征提取  40-42
    3.5.5 汉明距离和识别率  42-43
  3.6 本章小结  43-44
第四章 基于压缩感知的虹膜信息安全保护  44-54
  4.1 基于稀疏的虹膜特征识别系统  44-48
    4.1.1 基于稀疏的特征表示  44-45
    4.1.2 虹膜稀疏重建  45
    4.1.3 虹膜稀疏识别  45-48
  4.2 虹膜特征模块保护原理  48-49
  4.3 压缩重建算法的改进  49-50
  4.4 实验结果与分析  50-53
    4.4.1 基于稀疏表示的虹膜识别实验结果  50-52
    4.4.2 基于 OMP 改进算法的重建算法实验结果  52
    4.4.3 基于压缩感知攻击方法的实验结果与分析  52-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章 总结与展望  54-55
参考文献  55-59
攻读硕士学位期间取得的研究成果  59-60
致谢  60-61
附件  61

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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