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虹膜身份认证系统的研究
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基于分形理论的虹膜识别算法研究
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3D面皮的五官分区配准与点对应算法分析背景：
日期：作者：编辑：zhouti点击次数：7销售价格：150元论文编号：lw067889论文字数：27632&论文属性：硕士毕业论文论文地区：中国论文语种：中文&
关键词：&&&&&&
第一章绪论
1.1研究背景
面皮复原，也称项骨复原技术，是以人类学中的项骨与容貌之间的形态关系为依据，通过计算机的三维重建技术，对项骨合理添加一定厚度的软组织进而实现面部容貌复原的技术。人类学研究已经表明：颜骨形状、软组织的厚度与面部的几何形态有着十分紧密的关系。面部五官的分布位置主要依赖于颜骨的结构，项骨的形态与面部的软组织厚度决定了面部的基本形态。项面复原技术具有广泛的应用，主要表现在如下方面：
1.古人类与历史人物的面貌复原
古人类与历史人物的面貌复原己经有多个成功的案例，使现代人可以欣赏到古代著名人物的风采。这些成功的案例包括：距今六千年前的人类先祖；3800年前的“楼兰美女”；市马王堆1号汉墓出土的2000多年前的长沙国丞相夫人辛追；比辛追早100年的汉朝美女凌惠平；唐代的公主李；清朝历史上惟一一位维吾尔族后妃香妃。图1展不了辛追18岁和30岁的复原面貌。
2.无名尸骨的身份认定[1][2]
在公安刑侦过程中，经常获得的是无名项骨，而与之相对应的软组织经常由于各种原因而损坏、腐烂或风化，这给案件的侦破带来了很大的难度。由于颇骨具有坚固、相对稳定、不易被篡改以及较强的抗腐烛性等特性，所以项骨会在事故灾难中很好的保留下来。通过顿面复原技术获得与生前相貌相似的容貌，可以为破案提供更多的线索，加速案件的侦破。
在计算机辅助的经典颜面复原算法中，基于统计理论的颜面复原技术[3][4]是一种非常有效的算法。基于统计模型的复原方法对获得的三维面皮样本进行统计训练，将获得的先验知识科学的用于指导面皮的复原，可以有效的避免单一参考样本对复原结果的影响，使复原出的面皮几何形态更合理，更加接近于真实的相貌。
............................
1.2研究意义
在21世纪，伴随着信息科学技术的高速发展，计算机通过对图像、触觉、声音等重要信息的捕获与综合分析，可以为用户主动的提供服务。面部[5]是人身体中一个非常重要的部位，它传递了大量丰富的信息。通过对面部的信息进行分析，计算机将会更好的服务于人类。
近年来，计算机辅助顿面复原已经发展成为计算机图形学领域的一个热点问题，受到了大量研究机构的关注。烦面复原技术具有广泛的应用，如历史人物的面貌复原、刑侦、医学整形、器官分割、遗骨认领等。与传统复原方法相比较，基于统计的领面复原方法更加科学，复原结果与真实面貌更加接近，近年来逐渐发展成为计算机辅助的颇面复原领域的研究热点。在基于统计的颇面复原技术的各个步骤中，三维点对应关系的准确建立起着承前启后的作用，它在很大程度上影响了高质量面皮样本训练集的建立以及卢页面复原结果的准确性。但是目前国内外对于面皮三维点对应关系的研究较少，所以在三维面皮之间建立具有生理位置一致性的点对应关系，有利于推动颂面复原的进一步发展。
三维点对应对于三维人脸识别[6]同样具有重要意义。在现代社会中，身份认证技术正起着越来越重要的作用。与人脸识别相比，基于指纹，虹膜的识别技术具有更高的可靠性，但是人脸识别具有友好，易被用户接受的优势而具有更加广阔的前景。三维人脸识别技术首先要求对获得的三维面皮模型进行去噪并提取特征，然后与库中己知身份的面皮模型进行匹配，最后对提取的特征进行分类判别，实现身份认证。三维面皮点对应关系的建立，可以加速模型的去噪，方便特征的提取，提高人脸识别的准确率。
三维面皮点对应这一难题的解决，对于推动面皮形态学规律研究具有重要的基础性意义，对三维面皮模型的特征点自动标定也具有重要的推动作用，以及对统计形状模型的建立也起到了重要的指导意义，另外对模型分割等问题的研究也起到了一定的促进作用。
三维面皮点对应的研究工作得到了陕西省科学技术研究发展计划项目（国际合作）的大力支持，项目名称：顿像重合相似性决策方法；项目编号：。
...........................
第二章三维面皮点对应的流程和预备工作
基于统计模型的烦面复原技术，需要对所有三维面皮样本做统计训练，将获得的先验知识用于指导面貌复原，有效的避免了样本单一性对复原结果的影响。相比其它计算机辅助的面貌复原方法，复原结果更加客观。但是基于统计的复原方法要求三角网格表示的面皮数据必须是单层的，并且需要对面皮样本进行必要的预处理，预处理的结果对后续的实验结果有着直接的影响。本章首先介绍了 PCDM点对应算法的流程，然后在点对应的预备工作中，介绍了三维面皮模型的重建和法兰克福坐标归一化处理。
2.1三维面皮点对应的流程
针对基于统计模型的颉面复原中的点对应问题，本文提出了 PCDM点对应算法。第一步，对重建获得的面皮模型实现了法兰克福坐标系归一化处理；第二步，定义并标定面皮模型的特征点，设计了基于特征点的五官分割模板，并根据模板计算测地线实现面皮的分区；第三步，采用基于ICP和TPS结合的配准算法实现了各个分区的配准，使各个分区能够近似重合；第四步，计算各个分区模型中顶点的微分属性以及多尺度几何特征，根据提出的点对应算法实现面皮点对应关系的建立。算法的流程图如图2所示，本文在第二章中介绍面皮模型的三维重建和法兰克福坐标系归一化，第三章介绍测地线分区，第四章介绍面皮分区的配准，第五章介绍点对应算法的具体步骤。
..............................
2.2单层三维面皮模型的重建
2.2.1原始CT图像的获取
实验中用的三维面皮模型都是通过二维CT[i3]图像重建出来的。为了保证颂面复原实验的科学性，CT图像都是通过医院的螺旋CT机采集得到的。CT图像的成像原理是：人体不同组织对X射线的吸收性和透过率不同。人体组织密度越高吸收的X射线越多，在CT图像中显示的越亮，反之组织密度越小，在图像中显示的越暗。在CT数据采集过程中，CT机对人体头部每隔1.5min进行一次断层扫描。根据头部的大小，每个人的CT图像约200-300张。如图3所示为CT扫描得到的一组连续图像，它的像素大小是0.5 0.5mm，分辨率是512 512。
CT图像是数字化图像，它被保存成计算机可以识别的DICOM[i4]格式的文件。DICOM即医学数字成像和通信标准，它是由放射学会ACR和全美电子厂商联合会NEMA联合制定的，在制定的过程中参考了很多相关的国际标准。目前，在医疗信息标准中，DICOM是应用最广泛的标准之一，如应用于放射诊疗诊断设备，核磁共振，CT，超声等。现在国际上采用的是3.0版的标准，它规范了医学图像的采集、存档、传输、显示及查询等问题。
2.1.2 CT图像的三维重建
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对基于灰度曲面匹配虹膜识别算法的改进与实现
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虹膜识别的预处理算法研究
作&&&&者：
来&&&&源： 电子科技大学
摘&&&&要：
虹膜因其独特的生理特性在生物特征识别中备受关注。如何又快又准的实现虹膜自动化实时判识仍是目前虹膜识别过程中所面临的一大难题。建立虹膜预处理评估模型为解决这一难题提供了可能和依据。现有虹膜图像预处理算法大都基于序列图像研究的,从不同程度上增加了时间开销,不利于虹膜识别系统的实时处理。
有鉴于此,本文在前人研究的基础上,仔细分析和研究了图像在空域和频域的特征,建立了步进式实时虹膜预处理评估模型。其工作主要包括如下几个方面:
1).图像质量评估,根据虹膜空域灰度信息和时频的相关信息,分析影响虹膜图像质量的各个因素,并针对各个影响因素提出相关判断准则和标准;对眼睑的定位采取最小二乘法原理进行抛物线拟合,大大提高了眼睑拟合的时间;对清晰度的判断提出了基于分数阶拉普拉斯算子的局部锐化度的方法,提高了对图像清晰度判断的准确性;解决了传统算法基于虹膜内外边界准确定位的基础上才能进行质量评估的问题。
2).虹膜定位,使虹膜定位算法和质量评估算法有效结合,采取分区域的感兴趣区域操作,采用内间方差的方法获取瞳孔的二值化阈值,消除了对图像直方图依赖带来的误差;利用梯度信息实现对虹膜外边界的定位;最后采用曲线拟合实现对虹膜内外边界的位置确定,避免了反复迭代运算,大大节约了图像预处理时间。
3).建立实时虹膜预处理评估模型,对现有虹膜预处理算法进行相关分析的基础上,分步骤分析影响虹膜图像质量的各个因素,实时判断和评估图像质量,有效缩短图像处理时间;最后,建立了基于PC平台的虹膜图像实时预处理模型。通过大量仿真实验测试和一些应用表明,本文提出的算法具有很好的可行性和良好的鲁棒性。
关&键&词：
学位级别：
所属学科馆：
数据库类型：
? ABSTRACT5-10
? 第一章 绪论10-20
1.1 生物识别技术简介10-15
1.1.1 生物识别技术的发展11
1.1.2 生物识别技术的原理11-12
1.1.3 几种生物识别技术比较12-15
1.1.3.1 虹膜识别技术12-13
1.1.3.2 指纹识别技术13-14
1.1.3.3 视网膜识别技术14
1.1.3.4 面部识别技术14
1.1.3.5 语音识别技术14-15
1.2 虹膜识别技术简介15-18
1.2.1 虹膜识别技术的发展15-16
1.2.2 虹膜识别技术的原理16-18
1.3 本论文所完成的工作18-20
1.3.1 课题来源与研究意义18
1.3.2 研究内容18
1.3.3 本文创新18
1.3.4 章节安排18-20
? 第二章 虹膜识别系统的介绍20-27
2.1 虹膜识别的理论基础20-22
2.1.1 图像处理20-21
2.1.2 模式识别21-22
2.2 现有的虹膜识别系统的研究比较22-23
2.2.1 Daugman 的虹膜识别系统22
2.2.2 Wilders 的虹膜识别系统22
2.2.3 中科院的虹膜识别系统22-23
2.3 本课题的虹膜识别系统介绍23-26
2.3.1 硬件实现部分24-25
2.3.2 软件实现部分25-26
2.4 小结26-27
? 第三章 虹膜图像质量评估的算法研究27-55
3.1 图像质量评价的理论27-28
3.1.1 质量评价方法简介27-28
3.1.2 基于人眼视觉特性的质量评价方法28
3.2 现有虹膜图像质量评价方法及分析28-35
3.2.1 频域分析法29-31
3.2.2 小波分析法31-33
3.2.3 空域分析法33-35
3.3 虹膜质量评价算法研究35-54
3.3.1 基于空域灰度特征的图像质量评估36-50
3.3.1.1 明亮度判断36-37
3.3.1.2 清晰度判断37-43
3.3.1.3 眼球动态性评估43-45
3.3.1.4 噪声的判断45-50
3.3.2 基于小波变换的图像质量评估50-53
3.3.2.1 图像的小波分解50-51
3.3.2.2 小波分解的系数特性51-52
3.3.2.3 小波分解的高频系数判断睫毛遮挡52-53
3.3.3 实验分析53-54
3.3.3.1 实验样本53
3.3.3.2 实验结果分析53
3.3.3.3 结论53-54
3.4 小结54-55
? 第四章 虹膜定位的算法研究55-74
4.1 相关方法研究分析55-62
4.1.1 Daugman 的定位算法56
4.1.2 Wilders 的定位算法56-57
4.1.3 王蕴红等的算法57-61
4.1.4 其它的算法61-62
4.2 虹膜定位62-69
4.2.1 内边界定位64-66
4.2.2 外边界定位66-69
4.3 实验结果与分析69-72
4.3.1 实验样本69-70
4.3.1.1 高质量的图像样本70
4.3.1.2 一般质量的图像样本70
4.3.2 实验结果70-71
4.3.3 实验分析71-72
4.4 小结72-74
? 第五章 实时虹膜图像预处理算法的实现及分析74-84
5.1 算法原理和步骤75-77
5.2 算法的实现及分析77-82
5.2.1 算法准则77-79
5.2.2 实验结果79-81
5.2.3 实验分析81-82
5.2.3.1 不同对象的实验分析81
5.2.3.2 同一对象的实验分析81-82
5.3 结论82-83
5.3.1 实验对象82
5.3.2 实验结论82-83
5.4 小结83-84
? 第六章 工作总结与展望84-86
6.1 总结84
6.2 展望84-86
? 致谢86-87
? 参考文献87-90
? 攻读硕士学位期间取得的研究成果90-91
中国学术期刊网络出版总库[1] 王蕴红,谭铁牛;;百科知识;2002年08期[2] 陈秀新;梁华庆;蔡志明;;;北京工商大学学报(自然科学版);2007年03期[3] 李庆嵘,马争;;电子科技大学学报;2002年01期[4] 孙冬梅,裘正定;;电子学报;2001年S1期[5] 胡正平;;;电子学报;2007年01期[6] 曹茂永,孙农亮,郁道银;;光电工程;2003年04期[7] 汪孔桥;;测控技术;2000年05期[8] 刘伟;童勤业;;;计算机辅助设计与图形学学报;2005年12期[9] 杨欣荣,袁湘,郭毅;;数学理论与应用;2005年01期[10] 王蕴红,朱勇,谭铁牛;;自动化学报;2002年01期
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