[发明专利]一种基于局部0-1量化技术的虹膜分割、特征提取和匹配方法在审

专利信息
申请号: 202010459392.3 申请日: 2020-05-26
公开(公告)号: CN111666847A 公开(公告)日: 2020-09-15
发明(设计)人: 张彦龙 申请(专利权)人: 张彦龙
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 065500 河北省廊坊市*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 局部 量化 技术 虹膜 分割 特征 提取 匹配 方法
【权利要求书】:

1.一种基于局部0-1量化技术的虹膜分割,特征提取和匹配方法,其特征在于,具体步骤为:

步骤一:首先将图像进行虹膜分割:

虹膜区域由两个边界限定:由瞳孔区域决定的内边界和由巩膜决定的外边界。这些边界可以被认为是两个同心圆。在我们提出的方法中,我们考虑到内边界最有可能近似为椭圆。本方法采用边缘检测技术,然后采用椭圆Hough变换进行内边界定位,即虹膜外边界的3点钟和9点钟方向通常是边界最清晰的部分(即,受到睫毛或眼睑的轻微干扰)。除此之外,本方法利用瞳孔半径与虹膜半径之比在0∶25到0∶60范围内搜索区域以定位边界,这些3点钟和9点钟区域分别从或到右进行滤波之后,将滤波区域转换为01区域以便应用圆形Hough变换来寻找外边界,虑到虹膜内外边界并不总是同心的情况,应用Hough变换在围绕内边界中心的小范围内±5个像素搜索外边界的中心。这样很明显,在特定区域即3点和9点区域内应用Hough变换将减少计算时间。

步骤二:虹膜标准化:

虹膜图像捕获条件(即,捕获距离、光强度等)可以变化,这导致捕获的虹膜图像的大小发生变化。本方法使用标准化方法将虹膜区域映射到大小是25x250个元素的矩阵中。这样,虹膜环中的每个点(即位于笛卡尔坐标(x,y))被映射到标准化矩阵中的一个点(即位于极坐标(r,θ))中,如下所示

x(Rpix,θr)=(1-Rpix)xpix(θ)+Rpix xd(θ)

y(Rpix,θr)=(1-Rpix)ypix(θ)+Rpix yd(θ)

其中Rpix的值在区间[0,1]中,而Rθ的值在区间[0,2π]中。(xpix(θ)、ypix(θ))和(xd(θ)、yd(θ))分别是θ方向内外边界的坐标。在本方法中,虹膜环的下半部分是特征提取过程中的感兴趣区域。这个感兴趣的区域受到眼睑和睫毛的轻微影响。

步骤三:特征提取:

本方法加入了虹膜图像采集时的强度变化的影响,消除了用于调整光照的任何初始硬件以及进一步的软件应用,以减少光照强度的影响,通过在一个(1x15)滑动窗口内,以感兴趣的标准化区域的每个点为中心,找出最小和最大灰度值。然后在通过找到最小值和最大值之间的中点,计算感兴趣区域中每个点的二进制阈值,如果点值大于其二进制阈值,则将点设置为“1”;否则,将点设置为“0”。

步骤四:特征匹配

本算法应用Hamming距离(HD)技术作为匹配方法。Hamming距离查找两个生物特征模板之间不同的对应比特数。也就是模板之间的差异。匹配过程允许我们决定两个比较的虹膜是否属于同一个人。二进制模板A和B之间的汉明距离定义如下:

其中M是一个比较模板中的位数,是异或操作。小HD意味着两个模板彼此相似。在图像获取期间可能存在虹膜图案的旋转,首先构造八个循环旋转的模板,以便将图像与数据库进行比较。这是通过将模板列向右移动四次,向左移动四次来完成的。这些移动的模板与原始输入模板一起,总共提供了9个要在比较中使用的模板。将得到的最小汉明距离作为输入的最终匹配比。

2.根据权利要求1所述的种基于局部0、1量化的技术虹膜分割和虹膜特征提取的方法,其特征在于,步骤一中详细的编码检索步骤为:

1.1定位虹膜瞳孔内边缘

采用边缘检测技术,在虹膜外边界的3点钟和9点钟方向,通常是边界最清晰的部分(即,受到睫毛或眼睑的轻微干扰),然后采用椭圆Hough变换进行内边界定位。

1.2定位虹膜瞳孔外边缘

方法利用瞳孔半径与虹膜半径之比在0∶25到0∶60范围内的结果。因此,所提出的方法确定搜索区域以定位边界,这些3点钟和9点钟区域分别从或到右进行滤波之后,将滤波区域转换为0、1二值区域以便应用圆形Hough变换来寻找外边界,虑到虹膜内外边界并不总是同心的情况,应用Hough变换在围绕内边界中心的小范围内±5个像素搜索外边界的中心。

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