虹膜识别系统

阅读数：次 2023-06-09

字数：548字 | 预计阅读时长：2分钟

摘要

本程序主要采用高斯滤波消除噪声，并利用设定阈值的方式提取其边缘。在定位虹膜的外边界方面，采用霍夫曼圆检测方法，再经过滤波过滤和阈值限制之后获取图像中所有圆的位置和半径信息。
在提取虹膜纹理特征之前，预处理的虹膜图像被双极归一到一个固定的矩形区域，并应用直方图平滑来突出重要的纹理特征。特征提取方面，采用静态小波变换进行多角度多分辨率分析。最后，在模式匹配阶段，通过处理所获得的图像，匹配数据库内存储的特征图片与测试图像特征图对应特征图像素点的差异。

代码仓库

https://github.com/MichaelWang2000/Iris_Recognition

主要原理

内外圆检测

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from util.innerCircle import innerCircle
from util.outerCircle import outerCircle
from util.visualization import displayCircle

img_path = './photo/5/L/1.jpeg'
img = cv2.imread(img_path, 0)
inner = innerCircle(img)
outer = outerCircle(img, inner)
cimg = displayCircle(img, outer[0], outer[1], outer[2], inner[0], inner[1], inner[2])
plt.imshow(cimg)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x144695180a0>

虹膜区域规范化

from util.normalize import normalize

# 成比例调节
height = 40
width = 512

img_path = './photo/5/L/1.jpeg'
img = cv2.imread(img_path, 0)
polar_array, polar_noise = normalize(img, outer[0], outer[1], outer[2], inner[0], inner[1], inner[2], height, width)
plt.imshow(polar_array, cmap='gray')

<matplotlib.image.AxesImage at 0x144695fb520>

提取一张图片的特征

import cv2
from util.feature import getFeatureMap

feature = getFeatureMap(cv2.imread("./photo/5/L/1.jpeg", 0), 'swt')
plt.imshow(feature, cmap='gray')

<matplotlib.image.AxesImage at 0x14478894490>

提取数据库中所有图片的特征并保存为bmp（已生成）

from util.feature import generateFeatureDataset

dp = r'./photo'
fdp = r'./feature'

generateFeatureDataset(feature_dataset_path=fdp, dataset_path=dp, mode='swt')
print('已完成')

已完成

虹膜对比识别

import cv2
from util.contrast import contrast

test_img_path = './photo/5/R/1.jpeg'
test_img = cv2.imread(test_img_path, 0)
name, side, scores = contrast(test_img)
print(name)
print(side)
print(scores)

5
R
[('5-R', 58751.0), ('3-L', 69927.6), ('1-L', 70162.90909090909), ('4-L', 70807.14285714286), ('3-R', 71333.3), ('1-R', 71565.6), ('5-L', 71832.9), ('2-L', 71834.58333333333), ('2-R', 73879.8), ('4-R', 73919.5)]

本文作者： 王某某
发布时间： 2023-06-09
最后更新： 2023-06-11
本文标题： 虹膜识别系统
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