临沂视网膜采集虹膜识别门禁

时间:2022年08月26日 来源:

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虹膜定位:一般认为,虹膜的内外边界可以近似地用圆来拟合。内圆表示虹膜与瞳孔的边界,外圆表示虹膜与巩膜的边界,但是这两个圆并不是同心圆。通常,虹膜靠近上下眼皮的部分总会被眼皮所遮挡,因此还必须检测出虹膜与上下眼皮的边界,从而准确地确定虹膜的有效区域。虹膜与上下眼皮的边界可用二次曲线来表示。虹膜定位的目的就是确定这些圆以及二次曲线在图像中的位置。常用的定位方法大致分为两类,一是,边缘检测与Hough变换相结合的方法;二是,基于边缘搜索的方法。这两种方法共同的缺点是运算时间长,因此出现了一些基于上述两种策略的改进方法,但是速度并没有数量级的提高。定位仍然是虹膜识别过程中运算时间长的步骤之一。

由于角膜反射和光源位置等因素的影响,虹膜图像上的光照分布不能完全均匀,从而影响后继的纹理分析效果。为了更好的提高识别效率,在特征提取之前必须先对归一化的虹膜图像进行增强。本文对归一化后的虹膜图像采用局部的__直方图均衡化。设原始图像的灰度级为rk,直方图均衡化使用一个灰度函数作为变换函数,灰度函数为T( r) ,虹膜图像中总的像素数目为N,输入直方图做修正,得到化后图像的灰度分布函数S( r) ,图像中灰度级为ri的像素总数,则有:经过直方图均衡化后的图像是一幅灰度级均匀分布的图像,图像灰度级的动态范围得到增大,从而实现了图像增强,减少了非均匀光照的影响。经过以上预处理以后的虹膜展开图像。当万物互联网时代来临,数据安全牵一发而动全身,人们在企盼一种与机器更安全的交互方式。金融行业虹膜识别门禁。

基于过零点表示的方法早被Boles采用。这种方法利用小波变换的过零点和两个连续过零点之间的小波变换的积分平均值来表示虹膜特征。通过两个自定义的相似度函数计算两个虹膜纹理间的距离,得到识别结果。在Boles的算法中,先沿以虹膜中心为圆心的同心圆对虹膜图像采样,把二维的虹膜图像变为一维的信号,然后对它进行小波变换。这里所用的小波函数是三次样条函数的一阶导数。为了减少噪声对这种表示方法的影响,只选用了四级较低分辨率的小波变换结果来提取虹膜特征。对变换结果的各个过零点区间进行积分和定位得到虹膜一维信号小波变换的过零点表示。BoleS的方法相对比较简单,但是算法的鲁棒性较差,很容易受图像质量影响。测温功能虹膜识别门禁包含读卡器。金山区别墅门禁卡虹膜识别门禁提供开发软件

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