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走向虹膜生物识别技术的准确快速的虹膜分割
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文件大小: 3mb
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上传时间: 2021-02-23
详细说明：虹膜分割是虹膜识别中必不可少的模块，因为它定义了用于后续处理（例如特征提取）的有效图像区域。 传统的虹膜分割方法通常涉及对大参数空间的穷举搜索，这既耗时又对噪声敏感。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖，准确，快速的虹膜分割算法。 在有效去除反射之后，首先构建一个Adaboost级联虹膜检测器以提取虹膜中心的大致位置。 然后检测虹膜边界的边缘点，并建立一个名为拉动和推动的弹性模型。 在此模型下，圆形虹膜边界的中心和半径以胡克定律的恢复力驱动的方式进行迭代细化。 此外，提出了一种基于平滑样条的边缘拟合方案来处理非圆形虹膜边界。 之后，通过边缘检测和曲线拟合对眼睑进行定位。 这里的新颖之处在于采用了用于消除噪声的等级滤波器和用于处理眼睑形状不规则的直方图滤波器。 最后，通过学习的预测模型检测睫毛和阴影。 该模型通过分析不同虹膜区域的强度分布，为睫毛和阴影检测提供了自适应阈值。 在三个具有挑战性的虹膜图像数据库上的实验结果表明，该算法在准确性和速度上均优于最新方法。
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