[發明專利]基于高斯混合模型和最大期望值算法的睫毛檢測方法

無效

• 申請號: 201110293460.4
• 申請日: 2011-09-29
• 公開（公告）號: CN102360418A
• 公開（公告）日: 2012-02-22
• 發明（設計）人: 韓民;王婷;萬洪林
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 濟南金迪知識產權代理有限公司 37219
• 代理人: 寧欽亮

技術領域

本發明涉及一種用于虹膜識別系統的睫毛檢測方法。

背景技術

隨著網絡、計算機等科學技術的發展，人們對安全問題提出了更高的要求，個人身份識別的重要性和難度也越來越高。虹膜作為一種生物特征，它不像ID卡、鑰匙或者密碼容易讓人丟失或者忘記，也不像指紋或者面部特征容易改變，虹膜用來作為識別特征具有穩定和高準確率的特點。因此，虹膜識別作為生物特征識別的一種，已經成為了一個熱點話題。在虹膜識別系統中采集到的圖像，其灰度分布特點，一般可以用一個K階的高斯混合模型來表示，將每幅采集到的圖像看做是一系列高斯函數的混合。

然而，在非理想狀態下，得到的圖像往往不僅包含虹膜，還有睫毛、眼瞼等等。特別是睫毛，如果大量睫毛在預處理階段不被去除的話，在后續的特征提取和特征匹配階段，睫毛就會被當成虹膜特征被提取、編碼、匹配，這將在很大程度上影響虹膜識別系統的精度。目前的睫毛檢測方法，依賴于眼瞼的檢測，需要設定固定的閾值，復雜且檢測不準確。

因此，必須找到一種快速、有效的方法來檢測睫毛，減少睫毛對虹膜識別系統的影響。

發明內容

本發明針對睫毛對虹膜的遮擋影響虹膜識別系統精度的問題，提出一種能夠有效檢測睫毛、減少睫毛對虹膜識別系統影響的基于最大期望和高斯混合模型的睫毛檢測方法。

本發明的基于最大期望和高斯混合模型的睫毛檢測方法，是：

在虹膜識別系統中采集到的圖像的灰度值分布用一個K階的高斯混合模型來表示，將每幅采集到的圖像看做是一系列高斯函數的混合，睫毛部分的圖像或者是包含睫毛的某個部分的圖像的灰度值分布就滿足一個高斯函數分布，通過求出這個高斯函數的參數找到睫毛并消除睫毛對識別精度的影響；具體包括步驟如下：

(1)建立圖像的高斯混合模型(GMM)，求出模型的各個參數：

采集到的圖像用K階高斯模型表示，即

p(x|θ)=Σi=1Kαipi(x|θi)]]>

p_i((x|θ_i)～N(μ_i，∑_i)

Σi=1Kαi=1]]>