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第1章 绪论1

1.1 生物特征识别的产生背景1

1.1.1 传统的身份鉴别1

1.1.2 身份鉴别面临挑战2

1.2 生物特征识别概述4

1.2.1 悄然兴起的识别技术4

1.2.2 生物特征识别简介6

1.2.3 生物特征识别研究现状8

1.3 典型生物特征识别技术10

1.3.1 生物特征识别的分类10

1.3.2 典型生物特征识别11

1.3.3 选择生物特征的原则21

本章小结24

参考文献24

第2章 虹膜识别概述27

2.1 虹膜概述27

2.1.1 什么是虹膜27

2.1.2 虹膜的优势29

2.2 虹膜识别系统32

2.2.1 虹膜识别系统原理32

2.2.2 虹膜识别系统组成33

2.3 虹膜识别工作模式35

2.3.1 工作模式35

2.3.2 用户身份登记子系统35

2.3.3 用户身份识别子系统36

2.4 虹膜识别发展现状37

2.4.1 发展现状37

2.4.2 应用领域38

本章小结44

参考文献44

第3章 虹膜图像采集46

3.1 虹膜图像获取技术46

3.2 虹膜图像采集设备48

3.2.1 虹膜图像采集48

3.2.2 几何测距49

3.2.3 聚焦检测50

3.2.4 虹膜图像采集设备53

3.3 建立虹膜数据库54

3.3.1 建库意义54

3.3.2 建库方法55

3.4 虹膜数据库57

3.4.1 CASIA虹膜数据库57

3.4.2 NICE.I虹膜数据库58

3.4.3 TIANDI虹膜数据库59

本章小结60

参考文献61

第4章 虹膜边界定位63

4.1 图像滤波63

4.1.1 空域滤波63

4.1.2 低通滤波65

4.2 边缘提取67

4.2.1 边缘检测67

4.2.2 二值边缘提取70

4.3 基于投票机制的虹膜边界定位72

4.3.1 Hough圆的检测72

4.3.2 感兴趣区域选择75

4.3.3 基于投票机制的虹膜边界定位79

4.3.4 仿真实验83

4.4 基于微积分的虹膜边界定位83

4.4.1 微积分检测圆83

4.4.2 局部极值的剔除85

4.4.3 基于微积分的虹膜边界定位87

4.4.4 仿真实验89

本章小结90

参考文献90

第5章 边缘点选择93

5.1 非虹膜边界点影响虹膜定位93

5.1.1 二值化阈值影响边缘提取93

5.1.2 非虹膜边界点来源94

5.2 极坐标下的虹膜边界定位95

5.2.1 极坐标下的虹膜边界95

5.2.2 圆的极坐标表示98

5.2.3 极坐标下的虹膜边界定位100

5.2.4 仿真实验101

5.3 水平边缘点选择102

5.3.1 边缘点选择的可行性102

5.3.2 水平边缘点选择步骤102

5.3.3 仿真实验105

5.4 投票机制的虹膜边界定位改进算法106

5.4.1 极坐标下边界点选择106

5.4.2 极坐标到原图像空间的映射107

5.4.3 投票机制的虹膜边界定位改进算法108

5.4.4 仿真实验109

本章小结110

参考文献111

第6章 虹膜区域的干扰检测112

6.1 虹膜区域的干扰112

6.2 眼睑轮廓定位113

6.2.1 眼睑定位概述113

6.2.2 眼睑轮廓定位114

6.2.3 眼睑阴影估计116

6.3 睫毛位置定位117

6.4 光斑位置定位118

6.5 仿真实验119

本章小结120

参考文献120

第7章 虹膜区域规范化122

7.1 虹膜区域的不变性122

7.1.1 规范化原因122

7.1.2 平移不变性123

7.1.3 旋转不变性124

7.1.4 伸缩不变性124

7.2 虹膜区域弹性模型125

7.2.1 弹性模型125

7.2.2 虹膜区域的表示126

7.3 虹膜区域规范化128

7.3.1 虹膜区域规范化128

7.3.2 确定规范化区域130

7.4 仿真实验132

本章小结134

参考文献134

第8章 虹膜特征提取136

8.1 虹膜特征表示框架136

8.1.1 虹膜特征提取方法136

8.1.2 虹膜特征表示框架138

8.2 经典虹膜识别算法139

8.2.1 二维Gabor相位特征识别算法139

8.2.2 多通道Gabor统计特征识别算法141

8.2.3 图像相关性匹配算法142

8.3 局部过零检测的虹膜特征提取143

8.3.1 局部过零检测方法143

8.3.2 局部过零检测的特征提取算法145

8.4 仿真实验148

8.4.1 二值特征表示148

8.4.2 虹膜分类149

8.4.3 算法比较150

本章小结154

参考文献154

第9章 虹膜特征匹配158

9.1 模式匹配的相似度158

9.1.1 汉明距离158

9.1.2 矩阵相似度159

9.1.3 剔除干扰影响的相似度计算160

9.1.4 克服虹膜旋转的相似度计算161

9.1.5 相似度归一化162

9.2 分类阈值的确定163

9.2.1 分类阈值163

9.2.2 基于马氏距离确定分类阈值164

9.2.3 基于最小风险确定分类阈值167

9.2.4 分类阈值的调整170

9.3 仿真研究171

9.3.1 分类阈值对虹膜分类的影响171

9.3.2 移位比较次数对分类的影响173

9.3.3 特征提取算子对分类的影响178

9.3.4 虹膜干扰区域对分类的影响180

9.3.5 虹膜有效区域对分类的影响183

9.3.6 在不同数据库上的仿真实验186

本章小结187

参考文献188

第10章 虹膜识别性能的改善189

10.1 序列图像特征投影识别189

10.1.1 序列图像特征投影识别原理189

10.1.2 投影子空间特征选择算法191

10.1.3 仿真实验194

10.2 分类器增强196

10.2.1 分类器196

10.2.2 分类器增强算法198

10.2.3 仿真实验201

10.3 虹膜稳定特征注册205

10.3.1 稳定特征205

10.3.2 稳定特征选择算法205

10.3.3 仿真实验209

10.4 双目虹膜识别213

10.4.1 双目虹膜识别现状213

10.4.2 双目虹膜识别系统216

本章小结217

参考文献218

第11章 虹膜图像质量评价220

11.1 虹膜图像质量评价220

11.1.1 图像质量对虹膜识别的影响220

11.1.2 虹膜图像质量评价目的221

11.1.3 虹膜区域分割质量评价221

11.2 虹膜图像质量评价方法222

11.2.1 图像清晰评价222

11.2.2 虹膜干扰评价223

11.2.3 综合质量评价224

11.3 活体虹膜检测224

11.3.1 活体虹膜检测的意义224

11.3.2 活体虹膜检测方法225

11.4 隐形眼镜的检测227

11.4.1 隐形眼镜检测的意义227

11.4.2 隐形眼镜实验测试227

11.4.3 隐形眼镜检测方法229

本章小结230

参考文献230

第12章 多生物特征识别技术232

12.1 单生物特征具有局限性232

12.1.1 受数据采集影响233

12.1.2 受特征提取算法影响233

12.1.3 受模式匹配算法影响233

12.1.4 未经过大规模数据库测试234

12.2 多模态生物识别技术234

12.2.1 多生物特征识别234

12.2.2 多生物特征融合策略235

12.2.3 融合虹膜的多生物特征识别239

本章小结240

参考文献240

第13章 行业解决方案242

13.1 公安行业242

13.2 教育行业244

13.3 金融行业245

13.4 智慧城市247

13.5 司法行业249

13.6 出入境管理250

本章小结251

参考文献251