基于组合窗口搜索的虹膜块状纹理检测
目前的虹膜纹理特征提取方法无法获得特定类型纹理的大小、位置和形态信息,而这些信息同样是纹理特征的重要组成部分。将虹膜纹理分为块状、线状和环状3类,以其中的块状纹理为检测对象,提出一种利用组合窗口搜索实现虹膜块状纹理检测的方法。该方法针对块状纹理的灰度分布特征定义一组尺寸可变的组合窗口,利用这些窗口搜索预处理后的虹膜图像,找到满足块状纹理匹配条件的区域,再利用聚类方法对这些区域进行二值化,实现虹膜中块状纹理的检测。该算法对图库中人工标定的918处坑洞和127处色素斑的检测正确率分别为92.16%和76.38%,实验结果表明,该方法能够从背景复杂、多种形式纹理共存的可见光虹膜图像中检测出块状纹理,这些纹理信息将有助于提高虹膜识别的鲁棒性。
虹膜块状纹理、组合窗口搜索、K-means聚类
TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61271365
2014-09-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1900-1906