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虹膜识别源代码 MATLAB 霍夫变换 Hough变换

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简介:
本项目基于MATLAB实现虹膜识别功能,采用霍夫变换(Hough Transform)检测图像中的圆弧特征,以此来定位和提取虹膜区域。 虹膜识别是一种生物特征识别技术,通过分析人眼虹膜的独特纹理来进行身份验证。给定的压缩包内包含了一些与虹膜识别相关的MATLAB源代码及图像文件,这使我们能够深入研究该过程及其涉及的关键算法。 霍夫变换(Hough Transform)用于在图像中检测直线或曲线,并可能被用来处理和提取虹膜边缘以进行特征提取。此方法即使在存在噪声的情况下也能准确地找到线条,在虹膜边界检测中至关重要,因为清晰的边缘直接影响后续的特征提取与匹配效果。 `normaliseiris.m` 文件可能是对虹膜图像执行预处理操作(如尺寸标准化、光照校正等)的代码,以确保不同条件下的虹膜图像在进一步处理时表现一致。 `createiristemplate.m` 可能是用于创建虹膜模板的函数。从已处理好的虹膜图像中提取关键特征并将其编码为便于后续身份比对的形式。 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)技术通常应用于边缘检测,用以去除虚假边缘而保留最强响应的边缘,在虹膜识别中的应用有助于提高边界检测精度。 `segmentiris.m` 文件可能涉及虹膜分割这一关键步骤。准确地从眼睛图像中分离出虹膜区域并排除瞳孔和眼睑等干扰因素是此过程的重要组成部分。 `hysthresh.m` 可能实现了一种基于直方图的阈值选择方法,用于初步分割或边缘检测中的阈值设定。 `writeoriginal.m` 函数可能用来保存原始图像或处理结果以供分析对比使用。 该压缩包提供了一个完整的虹膜识别流程的MATLAB实现方案,从预处理、虹膜分割、特征提取到模板创建等各个步骤都有相应的代码支持。通过研究和理解这些代码可以深入了解虹膜识别原理和技术,在生物特征识别领域具有重要价值,并且非常适合教学及实践应用以帮助初学者掌握相关算法的实际运用。

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客服
客服
  • MATLAB Hough
    优质
    本项目基于MATLAB实现虹膜识别功能,采用霍夫变换(Hough Transform)检测图像中的圆弧特征,以此来定位和提取虹膜区域。 虹膜识别是一种生物特征识别技术,通过分析人眼虹膜的独特纹理来进行身份验证。给定的压缩包内包含了一些与虹膜识别相关的MATLAB源代码及图像文件,这使我们能够深入研究该过程及其涉及的关键算法。 霍夫变换(Hough Transform)用于在图像中检测直线或曲线,并可能被用来处理和提取虹膜边缘以进行特征提取。此方法即使在存在噪声的情况下也能准确地找到线条,在虹膜边界检测中至关重要,因为清晰的边缘直接影响后续的特征提取与匹配效果。 `normaliseiris.m` 文件可能是对虹膜图像执行预处理操作(如尺寸标准化、光照校正等)的代码,以确保不同条件下的虹膜图像在进一步处理时表现一致。 `createiristemplate.m` 可能是用于创建虹膜模板的函数。从已处理好的虹膜图像中提取关键特征并将其编码为便于后续身份比对的形式。 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)技术通常应用于边缘检测,用以去除虚假边缘而保留最强响应的边缘,在虹膜识别中的应用有助于提高边界检测精度。 `segmentiris.m` 文件可能涉及虹膜分割这一关键步骤。准确地从眼睛图像中分离出虹膜区域并排除瞳孔和眼睑等干扰因素是此过程的重要组成部分。 `hysthresh.m` 可能实现了一种基于直方图的阈值选择方法,用于初步分割或边缘检测中的阈值设定。 `writeoriginal.m` 函数可能用来保存原始图像或处理结果以供分析对比使用。 该压缩包提供了一个完整的虹膜识别流程的MATLAB实现方案,从预处理、虹膜分割、特征提取到模板创建等各个步骤都有相应的代码支持。通过研究和理解这些代码可以深入了解虹膜识别原理和技术,在生物特征识别领域具有重要价值,并且非常适合教学及实践应用以帮助初学者掌握相关算法的实际运用。
  • Matlab中的Hough)及1
    优质
    本文探讨了虹膜识别技术,并在MATLAB环境中应用霍夫变换进行特征提取。文中提供了详细的算法实现和源代码,便于读者理解和实践。 虹膜识别技术结合了源代码与MATLAB环境,并应用霍夫变换(Hough变换)进行图像处理。
  • MATLAB中的应用(二)
    优质
    本篇文章深入探讨了在MATLAB环境中利用霍夫变换进行虹膜识别的技术细节及源代码实现,是系列文章的第二部分。 虹膜识别技术结合源代码在MATLAB环境中实现,并利用霍夫变换(Hough变换)进行关键特征的提取与分析。
  • HoughMATLAB中的-Iris-Recognition
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB环境下的虹膜识别技术,核心使用了Hough变换算法。通过精确检测和定位眼睛图像中的虹膜区域,实现了高效可靠的生物特征识别功能。 Hough变换在Matlab中的虹膜识别应用使用少量数据集实现。该代码能够定位圆形的虹膜和瞳孔区域,并处理眼睑、睫毛以及反射等问题。采用对数Gabor滤波器进行处理,从同一对象获取的虹膜图像存储在同一子文件夹中,并标明左右指示。
  • 利用进行定位
    优质
    本文介绍了一种基于霍夫变换技术的高效虹膜定位方法,该方法能够准确快速地在复杂背景下找到虹膜的位置。 利用Hough变换,在Matlab环境中结合Canny算子对图像进行边缘检测,并基于Hough变换实现虹膜定位。
  • Wigner-Hough.rar_Wigner-Hough__Wigner及Hough分析工具
    优质
    本资源包提供了一套关于Wigner和Hough变换的分析工具。内含实现这两种数学变换的相关代码与文档,适用于信号处理、图像识别等领域研究者使用。 用Matlab编写代码来实现Wigner-Ville分布和Hough变换,这两种方法可以将时域信号转换到时频域。
  • 基于定位实现
    优质
    本研究利用霍夫变换算法进行虹膜图像处理与分析,旨在提高虹膜识别系统的定位精度和稳定性。通过实验验证了该方法的有效性。 基于霍夫变换的虹膜定位方法可以实现内外边缘的精确定位。
  • 中的Matlab对比:Daugman算法和在掩提取上的应用
    优质
    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。
  • 基于内外圆检测与(Python+OpenCV)
    优质
    本项目采用Python结合OpenCV库中的霍夫圆变换算法实现虹膜图像的内外边界精准定位和识别。 霍夫圆变换用于检测和识别虹膜的内外圆形边界。
  • 基于的人眼定位技术
    优质
    本研究提出了一种利用霍夫变换实现人眼虹膜精准定位的技术,有效提升生物识别系统的准确性和稳定性。 虹膜位于瞳孔和巩膜之间,可以用于身份鉴定。本段落采用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来,作为虹膜识别的预处理步骤,并包含可运行的Matlab程序。