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第1章 绪论1

1.1 生物特征识别的产生背景1

1.1.1 传统的身份鉴别1

1.1.2 身份鉴别面临的挑战1

1.2 生物特征识别概述2

1.2.1 生物特征识别技术简介4

1.2.2 生物特征识别技术应用现状5

1.3 典型的生物特征识别技术7

1.3.1 指纹识别7

1.3.2 人脸识别7

1.3.3 耳廓识别8

1.3.4 虹膜识别和视网膜识别8

1.3.5 手形识别和掌纹识别10

1.3.6 声音识别10

1.3.7 签名识别10

1.3.8 步态识别11

1.3.9 击键力度11

1.3.10 DNA识别11

1.3.11 人脸温谱图识别12

1.3.12 体味识别和脚印识别12

1.4 生物特征识别的分类13

1.5 选择生物特征的原则13

1.6 多生物特征识别14

本章小结15

参考文献16

第2章 虹膜识别概述18

2.1 虹膜概述18

2.1.1 什么是虹膜18

2.1.2 虹膜的先天优势19

2.2 虹膜识别系统概述21

2.2.1 虹膜识别系统原理21

2.2.2 虹膜识别系统组成部分21

2.3 虹膜识别的工作模式23

2.3.1 工作模式23

2.3.2 身份注册系统23

2.3.3 识别认证系统24

2.4 虹膜识别的发展现状与应用24

2.4.1 发展现状24

2.4.2 应用领域25

本章小结27

参考文献28

第3章 虹膜图像的采集29

3.1 虹膜图像获取技术的发展29

3.2 虹膜图像采集系统30

3.2.1 图像采集的前提30

3.2.2 几何测距法31

3.2.3 聚焦检测方法31

3.3 虹膜数据库的建立33

3.3.1 建立虹膜数据库的作用33

3.3.2 虹膜数据库的建立方法34

3.4 虹膜数据库35

3.4.1 中科院的虹膜数据库35

3.4.2 NICE.I竞赛的测评数据36

本章小结37

参考文献38

第4章 虹膜边界定位39

4.1 平滑处理39

4.1.1 空域平滑39

4.1.2 频域平滑41

4.2 边缘提取42

4.2.1 锐化处理42

4.2.2 虹膜边缘提取43

4.2.3 边缘梯度二值化44

4.3 虹膜边界定位算法概述45

4.4 基于投票机制的虹膜边界定位算法46

4.4.1 基于Hough变换进行圆的检测46

4.4.2 由瞳孔位置确定处理图像大小48

4.4.3 基于Hough变换的虹膜边界快速定位算法52

4.4.4 仿真实验54

4.5 基于微积分的虹膜边界定位算法55

4.5.1 微积分定位边界原理55

4.5.2 局部梯度极值的检测和消除56

4.5.3 基于微积分的虹膜边界快速定位算法58

4.5.4 仿真实验59

本章小结60

参考文献61

第5章 边缘点选择后的虹膜边界定位63

5.1 人眼图像中边缘点的特点63

5.2 极坐标下的虹膜边界定位算法64

5.2.1 极坐标下圆的特点64

5.2.2 极坐标转换67

5.2.3 极坐标下的虹膜边界定位算法68

5.2.4 仿真实验69

5.3 水平边缘点的选择算法69

5.3.1 边缘点选择问题的提出69

5.3.2 水平边缘点的选择70

5.3.3 极坐标下边缘点选择后的虹膜边界定位算法71

5.3.4 仿真实验71

5.4 基于边缘点选择和圆参数投票的虹膜边界定位算法73

5.4.1 极坐标下选择边界点73

5.4.2 极坐标到直角坐标的变换74

5.4.3 基于边缘点选择和圆参数投票的虹膜边界定位算法75

5.4.4 仿真实验75

本章小结76

参考文献76

第6章 眼皮、睫毛、光源像点检测77

6.1 虹膜区域的干扰77

6.2 眼皮轮廓定位77

6.2.1 眼皮定位概述77

6.2.2 眼皮定位算法79

6.2.3 眼皮阴影估计80

6.3 睫毛检测81

6.4 光源像点检测82

6.5 仿真实验82

本章小结83

参考文献83

第7章 虹膜区域规范化85

7.1 虹膜尺度、位置和方位85

7.1.1 平移变化85

7.1.2 旋转变化86

7.1.3 伸缩变化86

7.2 虹膜区域规范化处理87

7.2.1 弹性模型87

7.2.2 虹膜边界的表示88

7.2.3 虹膜区域的表示89

7.3 虹膜区域归范化方法90

7.4 虹膜区域大小的确定91

7.4.1 低频特征一致原则91

7.4.2 分辨率确定92

7.4.3 仿真实验93

本章小结94

参考文献94

第8章 虹膜特征提取96

8.1 二值相位编码的特征提取框架96

8.1.1 特征提取概述96

8.1.2 虹膜特征提取框架97

8.1.3 二值模板的匹配算法97

8.2 基于二维Gabor滤波的特征提取算法98

8.3 基于多通道Gabor滤波的特征提取算法99

8.4 基于图像匹配的识别算法100

8.5 基于空域局部过零检测的特征提取算法101

8.5.1 空域中的虹膜纹理101

8.5.2 基于局部过零检测的虹膜特征提取算法103

8.5.3 仿真研究105

本章小结110

参考文献110

第9章 虹膜特征匹配113

9.1 汉明距离计算113

9.2 矩阵相似度计算114

9.2.1 矩阵相似度114

9.2.2 消除干扰影响的相似度计算115

9.2.3 旋转虹膜配准的相似度计算115

9.2.4 相似度的归一化116

9.3 分类阈值的确定方法116

9.3.1 基于马氏距离确定分类阈值117

9.3.2 最小风险确定分类阈值119

9.3.3 分类阈值的自适应调整方法121

9.4 分类算法的评价122

9.5 仿真研究123

9.5.1 分类阈值对虹膜分类的影响123

9.5.2 移位比较次数对分类的影响124

9.5.3 特征提取算子对分类的影响128

9.5.4 干扰破坏区域对分类的影响130

9.5.5 有效区域大小对分类的影响132

9.5.6 算法在不同数据库上的测试134

本章小结136

参考文献136

第10章 改善虹膜识别性能的方法137

10.1 不稳定特征产生的原因137

10.2 序列图像投影的特征子空间算法137

10.2.1 基于序列图像的识别系统原理137

10.2.2 基于序列图像特征投影子空间的特征选择算法138

10.2.3 仿真实验141

10.3 基于AdaBoost的分类器训练算法142

10.3.1 AdaBoost分类器增强概述142

10.3.2 基于AdaBoost的分类器增强算法144

10.3.3 仿真实验146

10.4 基于同一虹膜差异图像的稳定特征选择算法148

10.4.1 稳定特征选择148

10.4.2 基于同一虹膜的稳定特征选择算法149

10.4.3 仿真实验152

本章小结155

参考文献155

第11章 虹膜图像质量评价系统157

11.1 虹膜图像质量对识别的影响157

11.2 虹膜图像质量评价系统的作用157

11.3 虹膜图像质量评价方法158

11.3.1 清晰度因子计算158

11.3.2 干扰影响因子计算159

11.3.3 综合质量评价因子计算159

11.4 区域分割的评价160

11.5 虹膜图像的防伪性检验160

本章小结161

参考文献161

附录1 第二届生物特征识别竞赛163

一、指纹识别算法163

二、人脸识别算法166

三、虹膜识别算法168

四、掌纹识别算法170

附录2 生物测定学术语表172