基于虹膜的身份认证方法研究

摘要

本文描述了一个新的虹膜识别方法。首先，对虹膜图像进行预处理，主要包括虹膜感兴趣区域定位、归一化操作，截取两个几乎不受眼毛、眼睑的影响感兴趣区域。然后，采用小波矩方法提取虹膜的统计特征。最后，在识别阶段，采用主成分分析法和一对一的BP神经网络结构对特征向量进行特征选择和识别。利用部分虹膜区域进行识别可提高系统的速度。并且利用主成分分析法对原始信息进行筛选，既保证了原始资料信息的完整性，又避免了原始信息的重叠，形成新的训练样本集，减小了BP网络建模时的网络结构，从而大大提高了网络的学习速率。 最后，对虹膜识别技术的未来工作进行了展望。生物认证技术与数字水印技术相结合是应用前景很广泛的新技术，也是本论文未来工作研究的方向。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1生物特征识别技术研究的背景和意义

1.2虹膜识别技术国内外研究现状

1.3虹膜识别技术的应用

1.4论文结构

1.5论文主要工作

第二章虹膜识别系统

2.1虹膜识别系统的组成结构

2.2图像获取

2.3预处理

2.3.1虹膜定位

2.3.2虹膜归一化

2.4特征提取

2.4.1基于相位的识别方法

2.4.2基于零交叉的识别方法

2.4.3基于纹理特征的识别方法

2.5分类决策

第三章特征提取与选择

3.1不变矩的应用

3.2小波矩原理

3.3主成分分析

第四章分类器的设计

4.1基于距离的分类器

4.2 BP神经网络分类器

4.2.1 BP神经网络结构

4.2.2 BP神经网络学习规则

第五章实验与总结

5.1预处理

5.2特征提取

5.3识别

5.4总结

第六章展望

参考文献

致谢

在学期间公开发表论文情况

附录