基于小波过零点检测的虹膜识别方法研究摘要：在经典过零点算法的基础上，改进特征提取与匹配算法。分析各阶高通小波系数在同一算法下的识别率，以此选择小波系数来综合编码分析。采用不同的小波滤波器进行分析，考察不同的小波滤波器对算法的影响。DB3小波的识别率为99.61%，等错率为0.41%；四次B样条小波识别率为99.75%，等错率为0.25%；Coif3小波识别率为99.72%，等错率为0.29%。第五、六阶小波高通系数涵盖了虹膜纹理的主要信息，可采用第五、六阶小波系数进行编码识别。不同的小波滤波器得到的结果区别不是很大，DB3、四次B样条、Coif3小波编码识别效果好。DB3小波符合识别速度与效果的综合要求。?す丶?词：生物特征;虹膜识别;小波变换;过零检测;特征提取?ぶ型挤掷嗪牛?TP391文献标志码：A：1001?菠B3695(2008)09?菠B2859?菠B04Methodofirisrecognitionbasedonwavelettransformzero??crossingdetectionYUANWei??qi,ZHANGZhi??wen(InstituteofDetectionTechnologyofVisualSense,ShenyangUniversityofTechnology,Shenyang110023,China)Abstract:Ontheclassicarithmeticofthewaveletszero??crossing,foundamodificationofthefeatureexactionsandmatching.FirstlyanalyzedtheCRRandtheEERindifferentresolution.Therightorderwouldbeselectedtoencode.Usingdifferentwaveletfilterstoanalyzetheinfluenceontherecognitionresult.CRRoftheDB3is99.61%,EERis0.41%.CRRoftheforth??orderB??Splinewaveletis99.75%，EERis0.25%。CRRofCoif3is99.72%，EERis0.29%。Thefifthandthesixthresolutionofthewaveletscoefficientcoveredthemostimportantinformationoftheiris.Thedifferentwaveletfiltershadlittleinfluenceontheresult.Thefifthandthesixthorderofthewaveletcoefficientcouldbeusedtoirisrecognition.DB3,theforth??orderB??Spline,Coif3wavelethavegoodrecognitionresults.DB3canfulfillthedemandsonthespeedandtherecognitionresultofthebiologiccharacteristicsrecognition.??Keywords：biologiccharacteristic;irisrecognition;wavelettransform;zero??crossingdetection;featureextraction随着信息时代的到来，信息的安全被提上日程，各种生物特征识别得以迅猛发展。常用的生物特征包括指纹、笔迹、面孔、虹膜、掌纹、声音、步态等。虹膜特征作为身份识别除了具有其他特征的一些优点以外，还有稳定性、惟一性、可采集性、非侵害性等优点。因此，人们给了虹膜识别更多的关注，在理论和实践上得到了发展。就目前而言，作为虹膜识别的一个重要部分：虹膜特征的提取也取得了理论和实践的突破，主要包括三种方法：a)基于相位分析，如Daugman方法。该方法采用2D??Gabor滤波器进行虹膜纹理相位编码[1~3]。b)基于纹理分析，如Wildes基于拉普拉斯金字塔的图像匹配方法、利用Gauss??Laplace滤波器分解图像[4]等。前者的准确性很高，但耗时较长；后者计算量较大。c)为了解决问题，Bobles提出了一种基于小波系数过零点的虹膜识别算法[5]。该算法编码简单，但对灰度值变化和虹膜纹理旋转变化均比较敏感，因而其识别率受到一定的影响。??在经典Bobles小波过零点算法的基础上，有如下一些改进的算法：a)上海交通大学应忍冬等人提出的有限变形相似度的相似度算法[6]。这种算法是针对不等长编码提出的一种方法。它并没有改变经典小波过零点的特征提取方法，只改变了特征匹配算法，计算量大。b)清华大学黄惠芳等人提出的一种新的基于小波变换的虹膜识别算法[7]。这种算法考察归一化虹膜图片中不同位置的虹膜频率差别，分区域选择不同的小波尺度进行编码分析，选择的频率更加细化。??本文在经典小波过零点的基础上考察虹膜频率的丰富性，提出了一种编码简单、匹配速度快的编码方法。通过图片预处理灰度直方图均衡化克服灰度变化对算法的不利影响，灰度直方图均衡化可以使纹理更加清晰。考虑虹膜纹理本身的频率丰富性，综合选择不同的频率下小波高通系数编码，本文选择第五、六阶小波高通系数进行分析。依据虹膜多分辨率下相邻阶次能量与点数分布差异关系，选择加权Hamming距离进行模式匹配。?...