[发明专利]一种虹膜识别预处理过程中快速滤除伪造虹膜的异质虹膜分类器设计方法

摘要

本发明公开了一种虹膜识别预处理过程中快速滤除伪造虹膜的异质虹膜分类器设计方法，此分类器的设计包括改进的伪造虹膜数据库的设计、基于MSE分析的虹膜图像评估、基于SNR分析的虹膜图像评估、边缘检测、基于改进的边缘锐度分析的虹膜图像评估流程。在虹膜识别领域创新性的采用了双边滤波、MSE分析以及SNR分析相结合的虹膜图像评估体系针对无关类别虹膜攻击、散焦虹膜图像、运动模糊虹膜图像、美瞳虹膜图像的灰度特征及噪声分布特征实现对其高效且稳定的滤除。进一步针对仿真度较高的合成虹膜的边缘锐度特征创新性的设计基于改进的边缘锐度分析的虹膜图像评估体系。最终实现虹膜识别预处理过程中伪造虹膜快速、稳定的滤除。

主权项

一种虹膜识别预处理过程中快速滤除伪造虹膜的异质虹膜分类器设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：SNR分析的虹膜图像评估；引入虹膜样本图像，生成虹膜图像灰度直方图，提取标准虹膜样本和伪造虹膜样本的图像像素灰度值，分别对其进行高斯平滑，再次计算标准虹膜样本和伪造虹膜样本的图像像素灰度值，带入SNR公式计算图像信噪比SNR的值；步骤2：基于MSE分析的虹膜图像评估；引入通过基于SNR分析的图像评估的虹膜样本图像，获取SNR图像评估获取的标准虹膜样本图像和伪造虹膜样本图像的像素灰度值，带入MSE均方误差计算公式，通过原始图像的灰度信息，计算出伪造虹膜图像相对于原始图像的失真程度；步骤3：基于改进的边缘锐度分析的虹膜图像评估；引入通过基于MSE分析的图像评估的虹膜样本图像，分析统计出图像某一边缘法向方向的灰度变化情况对图像进行评价；首先利用Sobel边缘检测算子提取出边缘，提取出边缘两侧像素灰度值，求出边缘法向的灰度变化率；提取边缘两侧总体像素灰度，求出该方向上的总体灰度变化，带入改进的边缘锐度分析算法公式计算出点锐度。