摘要:生物識別技術是指通過對人體特征的數字化測量來進行鑒別的技術，包括人臉，聲音，虹膜，指紋等都可以作為識別的標準。虹膜識別技術是生物識別技術中的一個重要課題，具有十分廣闊的研究前景。與其他生物特別進行身份識別相比較，例如指紋識別，人臉識別等，虹膜識別具有直接、方便、非侵犯性的優點，具有廣泛的應用領域和前景。

虹膜識別技術總的來說是通過對待識別虹膜與虹膜庫進行對比的過程，是基于每個人個體所攜帶虹膜信息的不同從而進行識別，是基于生物虹膜特征而進行的生物識別技術。除了以上有點以外，虹膜識別具有更快的識別速率和準確度，相對于指紋識別和人臉識別來說更有優勢。

這次畢業設計所設計的虹膜識別系統主要包括以下幾個模塊:虹膜圖像采集，圖像預處理，特征提取和模式匹配。實驗中重點研究了虹膜識別的關鍵技術：虹膜圖像的邊界處理，有缺項虹膜的切除與展開以及圖像匹配。

針對傳統虹膜提取的不足，本次實驗中采取了基于虹膜圖像灰度特征分布的進階算法。開始是通過對瞳孔灰度值自動設定閾值從而對虹膜圖像進行二值化，之后對虹膜圖像中的灰度均值進行處理，使其更為平滑，并通過取得極小值坐標確定圓心從而確定虹膜的圓環，最后使用檢測算子獲取基準點，從而獲得極值點的邊界點，從而實現虹膜內圓與外圓半徑，確定虹膜。該算法與傳統的虹膜定位算法相比，定位更為準確快速。

之后通過對虹膜局部區域提取紋理特征的特征提取方法，有效避開了眼瞼和睫毛豐富的區域，從而使用虹膜紋理豐富的區域。實驗中采取Haar小波包進行特征提取，只保留低頻特征向量進行二值編碼。實驗結果的精確度得到了有效的提高。同時使用基于漢明距離算法的分裂期，通過虹膜編碼然后循環移位搜尋最小距離值，確定最終的匹配虹膜。

上述算法以Python3.5平臺上進行仿真實驗，結果識別性能良好準確。

關鍵詞：虹膜識別，虹膜定位，圖像預處理，特征提取與識別

目錄

摘要

Abstract

前言

一．虹膜圖像的預處理

1.虹膜邊界定位

(1)基準點

(2)內邊界定位

(3)外邊界定位

2.虹膜圖像的增強

二．虹膜特征信息的提取與編碼

三．虹膜匹配算法研究

參考文獻

致謝