[发明专利]一种通过提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法

摘要

本发明公开了一种通过提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法，其通过对归一化处理后虹膜图像进行二维小波包分解，对子图系数量化编码，同时提取纹理的空域和频域信息，最后使用Manhattan Distance作为分类器得到识别结果。采用本发明的虹膜识别算法进行身份识别可以获得较高的识别准确率和较好的抗噪性能，并有较快运行速度，满足系统实时性的要求。

主权项

1.一种通过提取虹膜纹理特征进行身份识别的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：利用虹膜图像采集装置获取虹膜图像；步骤2：虹膜图像归一化；对定位出的虹膜区域进行归一化处理，归一化处理将近似圆环的虹膜纹理拉伸为一个图像矩阵M；步骤3：图象增强；将图像矩阵M作直方图均衡化处理，得到图像增强后的矩阵N；步骤4：对增强后的图像矩阵N作二维小波包分解，对步骤2中的归一化图像以Haar小波为小波基进行三层二维小波包变换，二维小波包分解后共得到64个代表了虹膜图像在不同频带下的信息的不同子图；步骤5：利用熵准则来选取有用的子图，首先计算子图的熵，选取一个阈值，熵低于阈值的的子图含有大量的噪声，舍弃含有大量的噪声的子图只保留剩余的子图；步骤6：用重要系数法对子图系数量化编码，WPT子图系数表征了图像的频率和位置特征，适合用于特征提取，用一个自适应的门限Tc，将子图量化为一个系数矩阵。步骤7：用曼哈顿距离(MD)匹配识别；步骤8：识别判决；设定一个阈值TM，当MD＜TM时，即判定待识别的虹膜图像与数据库中的当前虹膜图像样本来自同一只眼睛。当MD＞TM时，即判定待识别的虹膜图像与数据库中的当前虹膜图像样本来自不同的眼睛。