[發明專利]一種基于小波包分解的虹膜識別方法在審
| 申請號： | 202011196683.4 | 申請日： | 2020-10-31 |
| 公開（公告）號： | CN112270271A | 公開（公告）日： | 2021-01-26 |
| 發明（設計）人： | 周俊;王帥 | 申請（專利權）人： | 重慶商務職業學院 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/52;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安研創天下知識產權代理事務所(普通合伙) 61239 | 代理人： | 楊鳳娟 |
| 地址： | 401331 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 波包 分解 虹膜 識別 方法 | ||
1.一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：采集人眼圖像，并進行虹膜圖像預處理，得到處理后的虹膜圖像；
步驟2：根據虹膜紋理分布，劃分虹膜有效區域，在虹膜有效區域內選取特征提取區域；
步驟3：在得到的特征提取區域上進行基于小波包變換進行二層分解，得到對角高頻信息，并將得到的對角高頻信息進行二進制編碼，得到虹膜特征碼；
步驟4：對得到的虹膜特征碼進行虹膜特征的分類與匹配，最終得到分類結果。
2.根據權利要求1所述的一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，步驟1所述的虹膜圖像預處理操作包括：虹膜定位、虹膜干擾檢測與歸一化處理以及虹膜圖像歸一化處理。
3.根據權利要求2所述的一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，步驟2的具體操作步驟包括：
S21：將虹膜區域分為R1和R2區域，分別對應于虹膜瞳孔部和虹膜睫狀體部；
S22：初步選定R1區域為虹膜有效區域，并將R1區域再劃分為R3和R4區域，選定受干擾小的區域R4為虹膜有效區域；
S23：在虹膜有效區域內由上向下、由右至左選取選取固定大小的特征提取區域R5。
4.根據權利要求3所述的一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，步驟3中所述的小波包變換的公式為：
其中，i＝1,2,…,2j，j＝1,2,…,J，J＝log2N，N為小波包分解層數，f(t)為待分解信號，表示第j層上第i個小波包即小波包系數，G、H為小波分解濾波器。
5.根據權利要求3所述的一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，步驟3的具體操作步驟包括：
S31：對選取的特征區域先進行第一層分解，得到節點子圖；
S32：對各節點子圖進行二層分解，得到各子節點的圖像低頻信息、水平高頻信息，垂直高頻信息和對角高頻信息；
S32：選取第二層的對角高頻信息的組合作為虹膜特征提取對象，設置閾值0對提取的高頻系數進行二進制編碼，且特征空間元素C(i)的編碼規則為：
S33：編碼后得到虹膜特征碼。
6.根據權利要求5所述的一種基于小波包分解的虹膜識別方法，其特征在于，步驟4中所述的虹膜特征的分類與匹配的具體步驟包括：
步驟41：從得到的虹膜特征碼中選取一個虹膜特征碼X與虹膜數據庫中的虹膜模板特征編碼進行比較，并將異或操作產生的不一致的編碼位數占總模板位數的比例作為海明距離，海明距離的計算公式為：
其中，N為總模板位數；
步驟42：判斷得到的海明距離HD，距離越小則兩類虹膜模式越相似；
步驟43：重復步驟41-步驟42，直至將得到的虹膜特征碼全部比對完后，得到最終的分類結果。
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