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基于矢量场卷积的虹膜定位

马义德,  周丽君,  李园

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马义德, 周丽君, 李园. 基于矢量场卷积的虹膜定位[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(10): 3497-3503.
引用本文: 马义德, 周丽君, 李园. 基于矢量场卷积的虹膜定位[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(10): 3497-3503.
shu
Ma Yide, Zhou Lijun, Li Yuan. Iris location algorithm by vector field convolution[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(10): 3497-3503.
Citation: Ma Yide, Zhou Lijun, Li Yuan. Iris location algorithm by vector field convolution[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(10): 3497-3503.
shu

基于矢量场卷积的虹膜定位

  • 1.

    兰州大学 信息科学与工程学院,甘肃 兰州 730000;

  • 2.

    西北民族大学 电气工程学院,甘肃 兰州 730000

基金项目: 

国家自然科学基金(61175012);中国高等教育博士学科点专项科研基金(20110211110026);甘肃省自然科学基金(1208RJZA265)

详细信息
    作者简介:

    马义德(1963-),男,教授,博士,主要从事人工神经网络、数字图像处理、模式识别、数字信号处理、计算机视觉等方面的研究。Email:ydma@lzu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.41

Iris location algorithm by vector field convolution

  • 1.

    School of Information Science and Engineering,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China;

  • 2.

    School of Electrical Engineering,Northwest University For Nationalities,Lanzhou 730000,China

  • 摘要: 为了提高虹膜定位的精度和准确性,从而进一步提高虹膜识别系统的识别率,提出了一种基于矢量场卷积(Vector Field Convolution,VFC)的虹膜定位算法,用于精确定位虹膜内边界。首先利用最小灰度平均值法自动确定VFC模型的初始化轮廓,在活动轮廓内外力作用下实现虹膜内边界定位;然后对于虹膜外边界,采用改进的Daugman算法进行定位。利用多个虹膜图库进行了大量实验,并与几种常见的虹膜定位算法进行了比较,实验结果表明:该方法定位准确度更高,虹膜内边界定位更接近真实边界,定位结果有明显改善。
    Abstract: In order to improve the precision and accuracy of iris location, and furthermore enhance the recognition rate of the iris recognition system, a iris location algorithm based on Vector Field Convolution (VFC) was proposed to locate the iris inner boundary accurately. Firstly, minimum grey value method was used to determine initialization contour of VFC model automatically, so that the iris inner boundary could be located precisely under the internal and external force of active contour, then the improved Daugman algorithm was adopted to locate the iris outer boundary. Performed abundant experiments make use of several iris image databases, and also compared with common several kinds of iris localization methods. The experimental results show that the location accuracy of this method is higher, the iris inner edge location is much closer to the real boundary, and the result of location have been improved significantly.
  • [1]
    [2] Daugman J. How iris recognition works[J]. IEEE, 2004, 14(1): 21-30.
    [3]
    [4] Daugman J. Recognizing people by their iris patterns [J].Information Security Technical Report, 1998, 3(1): 33-39.
    [5] Daugman J. High confidence visual recognition of persons by a test of statistical independence[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1993, 15(11):1148-1161.
    [6]
    [7]
    [8] Daugman J. Statistical richness of visual phase information [J]. Recognizing Persons by Iris International Journal of Computer Vision, 2001, 45(1): 25-38.
    [9]
    [10] Wildes R. Iris recognition: An emerging, biometric technology [J]. Proceeding of IEEE, 1997, 85(9): 1348-1363.
    [11] Xu Guangzhu. The study on biometrics based on human iris [D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2007. (in Chinese) 徐光柱. 基于人体虹膜的生物识别技术研究[D]. 兰州: 兰州大学, 2007.
    [12]
    [13]
    [14] Wang Yunhong, Zhu Yong, Tan Tieniu. Biometrics personal identification based on iris pattern[J]. Acta Automatica Sinica, 2002, 28(1): 1-10. (in Chinese) 王蕴红, 朱勇, 谭铁牛. 基于虹膜识别的身份鉴别[J]. 自动化学报, 2002, 28(1): 1-10.
    [15]
    [16] Kass M, Witkin A, Terzopoulous D. Snakes: Active contour models [J]. International Journal of Computer Vision, 1987, 4(1): 21-33.
    [17]
    [18] Zhang Zhijia, Zhang Haifeng, Zhou Chunbing, et al. Iris location method based on improved snake[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(4): 767-771. (in Chinese) 张志佳, 张海峰, 周纯冰, 等. 采用改进Snake模型的虹膜定位方法[J]. 红外与激光工程, 2011, 40(4): 767-771.
    [19]
    [20] Jarjes A A, Wang K Q, Mohammed G J. Iris localization: Detecting accurate pupil contour and localizing limbus boundary[C]//International Asia Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, 2010, 2: 349-352.
    [21] Lp B, Scott T. Active contour external force using vector field convolution for image segmentation[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2007, 16(8): 2096-2106.
    [22]
    [23] Farmanullah J, Imran U, Shahrukh A. Reliable iris localization using hough transform, Histogram-bisection, and eccentricity [J]. Signal Processing, 2013, 93: 230-241.
    [24]
    [25]
    [26] Canny J. A computational approach to edge detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1987, 8(6): 679-698.
    [27]
    [28]
    [29]
    [30] Li Y, Li W, Ma Y D. Accurate iris location based on region of interest[C]//International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology, 2012, 2: 704-707.
  • [1] 邓可望, 赵慧洁, 李娜, 蔡辉.  基于改进样本驱动的高光谱矿物识别模型压缩方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(3): 20210252-1-20210252-9. doi: 10.3788/IRLA20210252
    [2] 尚珊珊, 余子开, 范涛, 金利民.  高斯过程模型在SAR图像目标识别中的应用 . 红外与激光工程, 2021, 50(7): 20200337-1-20200337-7. doi: 10.3788/IRLA20200337
    [3] 甘士忠, 肖志涛, 陈雷, 南瑞杰.  基于高阶非线性模型的多目标高光谱图像解混算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(10): 1026002-1026002(7). doi: 10.3788/IRLA201948.1026002
    [4] 亓超, 宿殿鹏, 王贤昆, 王明伟, 石波, 阳凡林.  基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(2): 206004-0206004(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0206004
    [5] 张秀, 周巍, 段哲民, 魏恒璐.  基于专家场先验模型的图像超分辨重建算法 . 红外与激光工程, 2019, 48(6): 626002-0626002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0626002
    [6] 俞家勇, 卢秀山, 田茂义, 贺岩, 吕德亮, 胡善江, 王延存, 曹岳飞, 黄田橙.  机载激光雷达测深系统定位模型与视准轴误差影响分析 . 红外与激光工程, 2019, 48(6): 606005-0606005(9). doi: 10.3788/IRLA201948.0606005
    [7] 张秀玲, 侯代标, 张逞逞, 周凯旋, 魏其珺.  深度学习的MPCANet火灾图像识别模型设计 . 红外与激光工程, 2018, 47(2): 203006-0203006(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0203006
    [8] 马俊凯, 罗海波, 常铮, 惠斌, 周晓丹, 侯德飞.  基于可变形模型的目标跟踪算法 . 红外与激光工程, 2017, 46(9): 928001-0928001(9). doi: 10.3788/IRLA201746.0928001
    [9] 王昊, 刘晶红, 邓永停, 张雪菲.  光电跟踪转台的控制模型辨识 . 红外与激光工程, 2016, 45(6): 617007-0617007(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0617007
    [10] 翟光, 赵琪, 张景瑞.  空间碎片在轨识别与精确定位方法 . 红外与激光工程, 2016, 45(S1): 169-176. doi: 10.3788/IRLA201645.S129001
    [11] 都琳, 孙华燕, 张廷华, 王帅.  基于PCA的相机响应函数模型标定算法 . 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1026001-1026001(9). doi: 10.3788/IRLA201645.1026001
    [12] 刘小强, 任高辉, 邢军智, 寿少峻, 张惠菁.  交互式多模型算法在光电跟踪控制系统中应用的仿真 . 红外与激光工程, 2016, 45(9): 917003-0917003(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0917003
    [13] 颛孙晓博, 武文远, 黄雁华, 龚艳春, 吴成国, 李兆兆.  基于MB模型的简化偏振BRDF模型建立与仿真 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 1098-1102.
    [14] 崔法毅, 邵冠兰.  基于RSSI多边定位误差的加权质心定位算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(7): 2162-2168.
    [15] 王中任, 路清彦, 刘海生.  基于CAD模型的随机工件视觉识别和定位方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 230-235.
    [16] 赵婧鑫, 周富强.  小尺寸光斑中心的高精度定位算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2690-2693.
    [17] 肖松, 谭贤四, 王红, 李志淮.  变结构多模型临近空间高超声速飞行器跟踪算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2362-2370.
    [18] 邹盼, 刘晖, 张闻文, 陈钱, 顾国华, 张连东.  利用期望最大化算法的EMCCD噪声分布模型的参数估计 . 红外与激光工程, 2013, 42(1): 268-272.
    [19] 汤进, 丁转莲, 张兴义, 罗斌.  基于膜计算模型的点集匹配算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(5): 1388-1394.
    [20] 杨东, 毛耀, 丁科, 李志俊.  模型参考算法在快速反射镜中的应用 . 红外与激光工程, 2013, 42(10): 2790-2795.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-02-05
  • 修回日期:  2014-03-15
  • 刊出日期:  2014-10-25

基于矢量场卷积的虹膜定位

  • 1. 兰州大学 信息科学与工程学院,甘肃 兰州 730000;
  • 2. 西北民族大学 电气工程学院,甘肃 兰州 730000
    • 作者简介:

    马义德(1963-),男,教授,博士,主要从事人工神经网络、数字图像处理、模式识别、数字信号处理、计算机视觉等方面的研究。Email:ydma@lzu.edu.cn

  • 收稿日期: 2014-02-05
  • 修回日期: 2014-03-15
  • 刊出日期: 2014-10-25
基金项目:

国家自然科学基金(61175012);中国高等教育博士学科点专项科研基金(20110211110026);甘肃省自然科学基金(1208RJZA265)

  • 中图分类号: TP391.41

摘要: 为了提高虹膜定位的精度和准确性,从而进一步提高虹膜识别系统的识别率,提出了一种基于矢量场卷积(Vector Field Convolution,VFC)的虹膜定位算法,用于精确定位虹膜内边界。首先利用最小灰度平均值法自动确定VFC模型的初始化轮廓,在活动轮廓内外力作用下实现虹膜内边界定位;然后对于虹膜外边界,采用改进的Daugman算法进行定位。利用多个虹膜图库进行了大量实验,并与几种常见的虹膜定位算法进行了比较,实验结果表明:该方法定位准确度更高,虹膜内边界定位更接近真实边界,定位结果有明显改善。

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