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oe1(光电查) - 科学论文

18 条数据
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  • [2018年IEEE智能世界、普适智能与计算、先进可信计算、可扩展计算与通信、云计算与大数据计算、人联网与智慧城市创新会议（SmartWorld/SCALCOM/UIC/ATC/CBDCom/IOP/SCI） - 中国广州（2018年10月8日至12日）] 2018年IEEE智能世界等系列会议 - 基于CNN模型的不完整虹膜图像高效识别方法

    摘要： 人眼虹膜因其独特性、非接触性和生物活性成为生物识别领域的研究热点。采集过程中导致的虹膜不完整性给后续的虹膜区域分割和虹膜编码匹配带来了极大不确定性，从而降低了虹膜识别的效率。本文描述了一种具有自适应不完整虹膜预处理机制的深度卷积神经网络模型?；诤缒ね枷竦墓橐换?，该不完整虹膜预处理机制采用内圆或外圆生成方法，通过线拟合与圆拟合方法对虹膜区域进行分割以提取尽可能多的虹膜特征。随后深度卷积神经网络利用不规则虹膜区域的像素编码完成虹膜模式分类。该模型充分运用了深度学习的特性、局部特征表征和权重共享，并实现了利用大样本补偿局部特征不完整性的问题。实验结果表明，与传统算法相比，该方法具有显著的准确率提升。

    关键词： 虹膜识别、卷积神经网络、虹膜图像归一化、算法

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • 基于径向基函数神经网络的生物特征虹膜识别

    摘要： 鉴于虹膜具有丰富的纹理信息，虹膜识别是生物特征识别中一种持续高效的方法。过去许多研究基于手工设计特征。本方法采用前馈神经网络架构，并运用k均值聚类算法进行虹膜模式分类。本文通过圆形霍夫变换实现虹膜边界检测，完成虹膜分割，从而隔离无睫毛等遮挡的虹膜区域。在归一化过程中，采用Daugman橡胶板模型将分割后的虹膜区域转换为极坐标。利用对数高斯滤波器生成独特虹膜编码以提取特征。分类任务通过前馈神经网络和径向基函数神经网络两种结构实现。实验使用中国科学院自动化研究所（CASIA）虹膜数据库进行验证。相比现有算法，本系统在降低计算耗时、缩减数据库规模的同时提高了识别准确率。

    关键词： 前馈神经网络（FNN）、虹膜分割、归一化、生物识别、径向基函数神经网络（RBFNN）、虹膜识别

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • FRED-Net：用于精确虹膜分割的全残差编解码网络

    摘要： 虹膜识别技术目前已发展到可在远距离识别人物的水平。其中，虹膜分割过程通过控制当前阶段的误差，在维持基于虹膜识别系统的准确性方面起着至关重要的作用。然而，其性能会受到环境光噪声和用户不配合等非理想情况的影响。现有的基于局部特征的分割方法在这些非理想情况下无法找到真实的虹膜边界，且分割阶段产生的误差会传递至后续所有阶段，导致准确性和可靠性下降。此外，还需要在不增加去噪等预处理额外成本的情况下实现真实虹膜边界的分割。 为克服虹膜分割过程中的这些挑战性问题，本研究提出了一种基于深度学习的全残差编码器-解码器网络（FRED-Net），通过残差跳跃连接使高频信息从前层流向后层，从而确定真实的虹膜区域。本研究的四大影响与意义如下：首先，FRED-Net是一个端到端的语义分割网络，不采用传统图像处理方案，且无预处理开销。该独立网络无需进行眼睑、睫毛和反光点检测即可获取真实虹膜边界。其次，所提出的FRED-Net是逐步开发的最终成果结构，每一步都根据网络的详细描述创建了用于语义分割的新完整变体网络。第三，FRED-Net通过编码器和解码器的残差快捷连接利用卷积层间的残差连通性，使高频分量能在网络中流动，从而以较少层数实现更高精度。第四，通过在可见光和近红外光环境下使用五个不同虹膜数据集，以及两个通用道路场景分割数据集对FRED-Net的性能进行测试。为与其他研究进行公平比较，我们训练的FRED-Net模型及算法已通过网站公开（东国大学FRED-Net模型与算法，访问日期：2018年5月16日）。 实验包含两组数据集：从UBIRIS.v2数据库选取的可见光环境下的"噪声虹膜挑战评估第二部分（NICE-II）"和"移动虹膜挑战评估（MICHE-I）"；以及近红外（NIR）光环境下的三个数据集——中国科学院自动化研究所（CASIA）v4.0间隔版、v4.0远距离版和德里印度理工学院（IIT Delhi）v1.0版。此外，为评估该网络在通用分割中的性能，还包含对两个著名道路场景分割数据集——剑桥驾驶标注视频数据库（CamVid）和卡尔斯鲁厄理工学院与芝加哥丰田技术研究所（KITTI）的实验。实验结果表明，所提出的FRED-Net在上述七个虹膜及通用道路场景分割数据集上均展现出最优性能。

    关键词： 虹膜分割、全残差编码器-解码器网络、虹膜识别、语义分割

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [ACM出版社2018年国际会议 - 韩国济州（2018.04.27-2018.04.29）] 《2018年信息科学与系统国际会议论文集 - ICISS '18 - 非合作环境下虹膜识别研究综述》

    摘要： 如今，研究人员正致力于开发适用于非配合场景的可靠虹膜识别系统。由于虹膜识别具有可靠性、精确性和独特性，其需求量持续增长。非约束环境中存在诸多影响因素，如眼睑和睫毛遮挡、眼镜框架干扰、头发遮挡、斜视角度、隐形眼镜佩戴、光照不足、运动模糊、灯光与镜面反射、眼部图像不完整等。这些因素会导致虹膜特征质量下降，进而降低识别率。本文综述了噪声成像环境下的虹膜识别技术，并包含多种相关虹膜识别系统数据库。

    关键词： 生物识别技术、虹膜识别、非合作式

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 利用分割与特征选择技术提升非合作式虹膜生物识别的性能

    摘要： 本研究提出了一种改进的分割方法和一种新颖的特征选择算法。从输入的眼部图像中，利用圆形霍夫变换识别虹膜边界。根据获得的半径定义边界框，随后采用迭代阈值技术消除镜面反射、眼睑、睫毛和瞳孔区域。从分割后的虹膜中提取一阶和二阶统计特征。首次从灰度共生矩阵（GLCM）计算卡方值作为虹膜图像的新颖统计特征。采用基于统计依赖性的反向特征选择（SDBFS）算法来减小特征向量规模。通过在缩小搜索空间的局部特征上操作，降低了分割的计算复杂度，减少了误定位次数并消除了瞳孔扩张的影响。SDBFS的结果显示了最小化有用特征的有效性。在CASIA V1、V3-interval和UBIRIS V1数据集上进行的实验结果表明，非理想虹膜图像中的统计特征优于部分最先进方法。

    关键词： 反向特征选择，卡方值，灰度共生矩阵，虹膜识别，GLCM，统计依赖性，圆形霍夫变换，分割

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE第三届集成电路与微系统国际会议(ICICM) - 中国上海(2018.11.24-2018.11.26)] 2018年IEEE第三届集成电路与微系统国际会议(ICICM) - 虹膜识别的图像预处理

    摘要： 本文旨在提出图像增强与边界检测的图像预处理方法。虹膜识别已被广泛视为最可靠的识别手段之一。然而由于诸多因素（如生产成本、处理时间及识别率等），虹膜系统仍未普及。其中生产成本与处理时间问题将随着集成电路技术的发展得到解决，而此处所指的识别率问题并非源于虹膜本身，而是虹膜有效图像的获取难题。当前虹膜系统的关键点已聚焦于虹膜图像质量。虹膜识别的预处理涉及系统硬件与软件设计，本文对这两方面设计均进行了探讨。

    关键词： 霍夫变换、虹膜识别、图像预处理、直方图均衡化

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [IEEE 2019年传感器会议 - 加拿大魁北克省蒙特利尔（2019.10.27-2019.10.30）] 2019年IEEE传感器会议 - 基于伪随机衍射光学元件的光学传感器用于可靠手势重建

    摘要： 生物特征模板老化被定义为从注册后时间推移导致的识别错误率上升。一般认为虹膜识别不会出现模板老化现象。但近期多个研究小组的实验结果表明虹膜模板确实存在老化现象。这种老化效应表现为真实样本分布偏移，从而导致错误拒识率升高。通过对三年时间跨度数据集的分析，我们发现在代表百万分之二错误接受率的决策阈值下，错误拒识率增加了约150%。我们总结了可能导致模板老化的多种已知眼部衰老因素，包括瞳孔扩张随年龄变化等现象。最后，我们探讨了在典型身份验证应用中控制模板老化影响的各项措施。

    关键词： 错误非匹配率、虹膜识别、生物识别、错误概率、模板老化

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 美国马萨诸塞州沃尔瑟姆（2019.10.15-2019.10.18）] 2019年IEEE相控阵系统与技术国际研讨会（PAST）- 面向下一代蜂窝系统的双极化28GHz充气基片集成波导相控天线阵列

    摘要： 生物特征模板老化被定义为随着登记时间延长而识别错误率上升的现象。学界普遍认为虹膜识别不会出现模板老化问题。然而近期多个研究团队公布的实验结果表明，虹膜模板老化确实存在。这种老化效应表现为真实匹配分布的偏移，导致错误拒识率升高。通过分析三年间隔的时序数据集，我们发现在代表百万分之二错误接受率的决策阈值下，错误拒识率增加了约150%。我们总结了可能导致模板老化的若干已知眼部衰老因素，包括瞳孔扩张的年龄相关性变化。最后，我们探讨了在典型身份验证应用中控制模板老化效应的多种措施。

    关键词： 虹膜识别、生物识别、错误概率、错误不匹配率、模板老化

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • [IEEE 2019年第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 芬兰赫尔辛基 (2019.7.22-2019.7.25)] 2019年IEEE第17届工业信息学国际会议(INDIN) - 激光增材制造中材料性能识别的深度学习方法

    摘要： 本文提出了一种利用水印和视觉密码学(VC)保护虹膜图像及模板完整性的新型安全架构。该方案为虹膜生物特征提供了包含两个阶段的完整保护框架：第一阶段?；ず缒ね枷?，第二阶段?；ず缒つ０?。首先，在图像?；せ方冢捎靡恢执葱滤∷惴āü婊没焕肷⒂嘞冶浠坏亩喔鲋衅荡?，将携带个人信息的文本水印嵌入虹膜图像的中频带区域。其次，在模板保护环节，使用VC将二进制虹膜模板分割为两个份额，其中一个存储于数据库，另一个由用户保存在智能卡中。此外，采用SHA-2哈希函数来维护数据库和智能卡中存储的虹膜模板的完整性。在CASIA V4和UBIRIS V1虹膜数据库上的实验与对比结果表明，该框架既?；ち撕缒ね枷窈湍０宓囊叫?，又保持了对恶意攻击的鲁棒性，且对识别性能没有显著影响。

    关键词： 安全与隐私?；?、虹膜识别、智能卡、视觉密码学、生物特征识别、模板安全、水印技术

    更新于2025-09-23 15:19:57

  • 基于高斯拉普拉斯滤波的虹膜识别

    摘要： 生物识别技术通过个体的行为或生物特征进行身份识别。虹膜识别是生物识别领域较新的个人身份鉴定技术之一，也是目前应用最广泛、可靠性最高的生物识别技术之一。本研究提出了一种新型虹膜识别方法，该方法采用高斯拉普拉斯滤波器进行虹膜识别。该方案能最大限度降低噪声干扰，从图像中提取关键特征并与数据库数据进行比对。这种方法具有高效、简便的特点，可实现实时应用。实验采用数据库获取的虹膜图像，通过MATLAB应用程序实现虹膜图像的高效简易处理。结果表明，相比现有方法，本方案不仅精度更高，而且执行速度更快。

    关键词： 虹膜识别，生物识别技术，高斯-拉普拉斯滤波器

    更新于2025-09-22 13:12:58