虹膜识别中的特征提取算法

资 源 简 介

虹膜识别中的特征提取算法

详 情 说 明

虹膜识别作为生物识别技术中的重要分支，其核心环节在于如何从复杂的虹膜纹理中提取出具有区分性的特征。2D-Gabor滤波器算法是目前主流的虹膜特征提取方法之一，它能够有效捕捉虹膜纹理中的局部频率和方向信息。

该算法的处理流程始于已归一化的虹膜图像。归一化步骤将原始环形虹膜展开为固定尺寸的矩形图像，消除了瞳孔缩放带来的尺寸变化影响。在此基础上，2D-Gabor滤波器通过对不同方向和频率的带通滤波，提取虹膜纹理中的关键特征点。

2D-Gabor滤波器的独特优势在于其同时具备空间域和频率域的分析能力，这与人类视觉系统处理纹理的方式高度相似。滤波后会生成相位信息，通过简单的阈值处理即可转换为紧凑的二进制特征编码。这种编码不仅占用存储空间小，而且通过汉明距离等度量方式可以实现高效的匹配比对。

值得注意的是，算法参数的选择会直接影响识别性能。需要根据虹膜图像的分辨率和预期识别精度来调整滤波器的中心频率、方向等关键参数。实际应用中通常会采用多尺度、多方向的滤波器组来全面覆盖虹膜纹理的特征空间。