虹膜识别系统中的算法研究与驱动程序设计

摘要

虹膜识别技术是一种新兴的生物特征识别技术。它与其他生物特征识别技术(指纹识别，面部识别，声音识别等)相比具有以下几个特点：稳定性、高可靠性和非接触性。这些特点使得虹膜识别具有非常广阔的应用前景。 本文在前人研究的基础上，对虹膜识别的核心算法，和嵌入式虹膜识别系统都做了一定的研究和改进。本文主要的研究工作包含以下几个方面： 一、在虹膜图像预处理算法中，本文研究了一种基于边缘跟踪的虹膜定位算法。该算法把虹膜定位分成内边缘定位和外边缘定位两个部分，并把重点放在内边缘定位上。在内边缘定位算法中，首先对虹膜图像二值化，然后使用边缘跟踪算法提取边缘。再以曲线拟和的方法来精确定位虹膜内边缘。外边缘的定位则采用D叭~gman提出的圆边缘检测模板来进行定位。在图像增强阶段，本文采用了CLAHE算法来进行图像增强，减少了非均匀光照的影响。 二、在特征提取阶段，根据虹膜纹理分布特点，本文研究了一种基于二维小波包变换的虹膜识别算法。该算法通过对归一化处理后虹膜图像进行三层二维小波包变换，以熵准则提取出主要小波子图，之后利用重要小波系数来确定原信号中的局部剧变点位置，对这些小波子图系数量化编码，该算法能够同时抑制噪声并提取纹理特征。最后使用Manhattan距离作为分类器，得到最终的识别结果。 三、编写和完善了嵌入式虹膜识别系统上的USB驱动程序，包括USB固件程序、WDM设备驱动程序、Win32应用程序的编写和调试。使嵌入式系统和PC机之间可以方便快捷的传递虹膜信息。 本文研究的虹膜识别算法在CASIA虹膜数据库(version 2.0)中进行了测试实验，并得出了较好的识别效果。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究的背景和意义

1.2虹膜识别的基本原理

1.2.1虹膜的结构和生物特征

1.2.2虹膜识别的主要步骤

1.3虹膜识别技术国内外研究现状

1.3.1虹膜识别的发展历史

1.3.2虹膜识别研究现状

1.4本文主要研究内容及各章节安排

1.4.1课题来源与目标

1.4.2本文主要研究内容

1.4.3各章节内容安排

第二章虹膜图像预处理

2.1引言

2.2虹膜定位算法

2.2.1基于边缘检测和Hough变换的虹膜定位算法

2.2.2 Daugman的虹膜定位算法

2.2.3基于边缘跟踪的虹膜定位算法

2.3虹膜图像归一化处理

2.4虹膜图像增强

2.5本章小结

第三章虹膜纹理特征提取与模式匹配

3.1引言

3.2基于2D-Gabor变换的相位编码算法

3.2.1 2D-Gabor变换

3.2.2虹膜纹理相位编码

3.3小波分析在虹膜识别中的原理和应用

3.3.1应用小波分析虹膜纹理的原理

3.3.2小波分析在虹膜识别中的应用

3.4基于二维小波变换的虹膜特征提取

3.5基于二维小波包分解的虹膜纹理特征提取算法

3.5.1理论依据

3.5.2特征提取编码算法

3.5.3模式匹配

3.6本章小结

第四章虹膜识别算法测试与分析

4.1算法测试实验平台

4.2虹膜识别的评价标准

4.3实验结果与数据分析

第五章嵌入式虹膜识别系统及USB驱动程序设计

5.1嵌入式虹膜识别系统概述

5.2 USB基本概念和特性

5.2.1 USB系统简述

5.2.2 USB2.0协议

5.3 EZ-USB FX2芯片介绍

5.4 USB芯片固件程序设计

5.4.1 USB描述符表设计

5.4.2固件程序设计

5.4.3 FX2通用可编程接口(GPIF)与DSP HPI接口互连

5.5 USB设备WDM驱动程序设计

5.5.1 WDM型的USB设备驱动程序简介

5.5.2虹膜USB设备驱动程序开发

5.5.3驱动程序的安装和调试

5.6 Win32应用程序设计

5.6.1设备的打开和关闭

5.6.2应用程序与驱动程序的通信

5.7本章小结

第六章结论与展望

致谢

参考文献

研究生阶段取得成果