虹膜识别中的Matlab代码对比：Daugman算法和霍夫变换在掩膜提取上的应用

简介：
本文运用Matlab平台，比较了Daugman算子与霍夫变换在虹膜识别中掩膜提取的效果，为虹膜识别技术提供了一定的参考依据。 虹膜识别是生物识别技术中的重要方法之一，因其包含丰富且随机的信息而被广泛使用。大多数商业系统采用Daugman算法进行虹膜特征提取与匹配。 本项目使用的代码基于开源资源，并进行了相应的修改，请在使用前查看许可证信息。 **道格曼算法：** 该算法首先对眼睛图像I(x, y)应用高斯平滑函数G(r)，然后从瞳孔开始搜索，寻找最大像素值变化的位置。通过计算偏导数的变化来确定虹膜区域的边界位置。 **霍夫变换：** 这是一种用于特征提取的技术，在本项目中被用来检测眼睑和虹膜边缘。具体步骤是先沿水平方向识别上下眼睑，再沿垂直方向定位瞳孔及虹膜轮廓。 **标准化与功能编码：** 通过使用1DLog-Gabor滤波器将圆转换成长方形块，并生成960位的二进制码以表示虹膜特征信息。此过程会处理上下眼睑部分，以便于后续比较操作。 **匹配：** 在进行两个主题Q和R之间的对比时，采用汉明距离（HD）作为衡量标准。该方法适用于20x480=960位编码的虹膜数据集以确定其相似性程度。