实时虹膜识别系统中的图像预评估检测

摘要

在采集虹膜图像样本时,会由于各种原因而出现不同类型的坏样本.由于现有的图像质量评估方法需要在虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜的清晰度或分辨率来进行判定,因此只能检测出特定类型的坏样本.为了能对各种类型坏样本进行检测,在分析坏样本产生原因和类型的基础上,提出了一种实时预评估网络的检测方法,即在定位或者粗定位处理之前,预先对缓存中的图像进行评估,再根据预评估检测的结果来决定是重新采集,还是进入后续的处理.其目的是,①节省现有的图像评估在定位处理上花费的时间和降低采集失败率,以提高识别系统的友好性;②减少因为坏样本的输入而导致的定位出错,以避免引起误识别的可能;③提高识别率的同时降低识别系统的注册失败率.实验结果表明,这种方法不仅可以检测出多种类型的坏样本,且检测错误率低,同时具有较高的评估速度,可以满足实时虹膜识别系统的要求.