远距离非配合虹膜采集装置关键技术的研究

摘要

通过智能化设备实现虹膜采集将会极大地促进虹膜识别的广泛应用,并且虹膜识别设备在视频监控或其他服务性行业的市场占有比例将会有很大程度的提高。但是,目前大多数虹膜采集设备都是在用户配合的条件下进行工作的,这就意味着,为了获得虹膜信息用户就不得不按照一定的姿势,并在一定范围之内进行采集。毫无疑问,这将大大限制了虹膜采集设备的推广。所以,市面上急需一套更多功能更方便的虹膜采集设备。
　　本文中将介绍一种在VC框架下基于双目视觉定位,云台控制跟踪,人脸识别和自动变焦等算法的远距离非配合的虹膜采集系统。首先,用比较成熟的相机校准算法进行相机校正,并且利用基于改进的SUSAN焦点检测等算法进行图像配准,然后是基于仿射变换原理实现双目视觉的立体定位。其次,一种结合AdaBoost方法基于人脸肤色概率模型的粒子滤波模型和椭圆约束模型的人脸检测方法被用于实现实时的人脸检测,并根据人脸图像的Hu矩进行模板匹配区分客户身份。然后,相机自动变焦过程是用一种基于改进的爬山算法和多角度边缘检测的方法,其中双目视觉定位的深度信息将有助于加快自动变焦过程。最后,为了实现方便数据库管理,用户界面控制,分别调试的功能,应用程序搭建在基于多线程技术的VC框架下。
　　本文的突出贡献表现在:首先,本系统实现了远距离采集虹膜图片;其次,系统实现了在采集虹膜图片时无需用户的积极配合;然后,系统具有强适应性,系统在自然光下可以获得用户的虹膜图片或红外的虹膜图片;最后,系统可以配合虹膜识别方法对用户进行远距离非配合的身份验证。

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第1章 绪 论

1.1 课题背景及研究目的和意义

1.2 系统的组成与相关技术难点

1.3 研究现状分析

1.4 本文主要内容

第2章 人脸检测及图像预处理方法

2.1 引言

2.2 基于Adaboost的人脸检测方法

2.3 增强图像对比度

2.4 人脸、人眼检测与图像对比度增强实验结果展示

2.5 本章小结

第3章 双目视觉定位

3.1 引言

3.2 图像的特征提取

3.3 图像匹配

3.4 位置信息计算与双目视觉部分整体的流程

3.5 双目视觉实验结果展示

3.6 本章小节

第4章 云台跟踪与虹膜图像提取

4.1 引言

4.2 云台的运动跟踪

4.3 多角度跟踪人脸

4.4 长焦相机的自动变焦

4.5 长焦相机与粒子滤波实验结果

4.6 系统整体流程与框架搭建

4.7 本章小结

结论

参考文献

声明

致谢