Daugman iris code matlab

资 源 简 介

Daugman iris code matlab

详 情 说 明

Daugman虹膜编码算法是虹膜识别领域中最为经典的方法之一，其核心思想是通过二维Gabor滤波器对虹膜纹理进行相位量化，生成紧凑的二进制特征码。在MATLAB中实现这一算法通常包含以下关键步骤：

虹膜定位与归一化 首先需要准确地检测虹膜的内外边界（瞳孔和虹膜边缘），通常使用Hough变换或边缘检测方法。定位后将环形虹膜区域展开为固定尺寸的矩形带状图像，以消除瞳孔缩放和眼睑遮挡的影响。

Gabor滤波与相位编码 对归一化后的虹膜图像应用多尺度、多方向的Gabor滤波器组，提取局部纹理的相位信息。Daugman的原始方法会计算每个像素点处的复数值响应，并将实部和虚部的符号（正/负）转换为1或0的二进制码，形成虹膜编码。

掩码生成 由于虹膜图像可能存在睫毛、反光等噪声区域，需同步生成对应的掩码（mask）标记无效位，避免这些区域参与后续匹配。

汉明距离匹配 识别阶段通过计算两段虹膜编码的汉明距离（异或统计）衡量相似度。MATLAB中可利用位运算快速实现这一步骤，并忽略掩码标记的无效位。

在MATLAB中优化时需注意：Gabor滤波的频带参数需适配虹膜纹理尺度，相位量化阈值通常设为0以保持对称性。此外，算法的实时性可通过预计算滤波器核或并行处理提升。