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虹膜门禁系统的设计与实现



    门禁系统,又称为出入管理控制系统,是一种管理人员进出的数字化管理系统.常见的门禁系统有密码门禁系统、非接触IC卡(感应式IC卡)门禁系统、生物识别门禁系统等.传统的密码门禁系统和IC卡门禁系统由于其本身的安全性弱、便捷性差已经面临淘汰,而生物特征以其稳定、便捷、不易伪造等特点逐渐成为门禁系统采用的热点.在众多的生物识别特征中,虹膜特征唯一、稳定且采集方式为非接触式,是目前已知的精确度最高的生物识别特征. ,误识率仅为1:1 200 000. 

    1 虹膜识别原理 

    人的眼睛包含巩膜、虹膜和瞳孔三部分.巩膜为眼球外围的白色部分,约占总面积的30%,虹膜存在于巩膜和瞳孔之间,其颜色并不具有广泛的区别性,而其中相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等丰富的纹理信息才是识别中需要提取的特征. 

    虹膜识别系统由二三个部分构成:预处理、特征提取、模式匹配.目前,具有代表性的研究成果有Daugman 的利用Gabor滤波器进行相位编码和Wildes 的图形登记技术以及Boles E 提出的小波变换过零点检测方法等. 

    1.1 预处理

    ....................................

    在获取虹膜图像的过程中,受各种外界因素的影响,虹膜图像大小不等且有旋转、平移等现象出现.为了下一步的特征提取,需要把定位后的虹膜区域经过坐标变换归一化展开为极坐标,再将极坐标系中的圆环状虹膜图像沿半径方向展开成矩形,使矩形的行对应半径,列对应所取的角度.为了提高后期特征提取和模式匹配的准确性,对标准化后的图像又进行了直方图均衡化处理,同时利用高斯低通滤波器滤除了图像中的高频噪声.

    1.2 特征提取

    ....................................

    1.3 匹配识别

    ....................................

    2 算法试验验证 

    首先用本文方法对CASIA虹膜数据库中400幅分辨率为320×280的图像进行试验,得到的结果与经典法进行比较(如表1所示).从表1中的数据对比可以看出,本系统采用的识别方法虽然在正确率上略低于经典法,但花费时问大大缩短,更适合于实际应用.同时,本系统还进行了小规模的局域网实时虹膜采集和测试,在采集了46名测试者的虹膜特征存人数据库后,一次完成的随机测试识别率达到98% ,仅一人未识别出,二次识别后识别率即达到100%.试验结果说明本系统具有良好的识别效果。

    表1 不同算法的识别率和时间

不同算法的识别率和时间

    3 结语 

    本文提出了一种快速虹膜识别方法,与经典识别法相比,识别时问大大缩短.同时算法中还改进了虹膜定位方法,使其在精确定位的基础上对噪声干扰和亮度变化不敏感,具有较好的实时性.由于它的高可靠性和稳定性,基于虹膜的门禁系统必然具有广阔的应用前景.



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时间:2009-2-4 11:33:10,点击:0    打印】【关闭

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