53、基于感兴趣区域的虹膜分割和块缩减像素匹配以改进生物识别应用

基于感兴趣区域的虹膜分割和块缩减像素匹配以改进生物识别应用

在当今的科技时代，生物识别技术在众多领域发挥着至关重要的作用，而虹膜识别作为其中一种重要的身份验证机制，因其高度的准确性和安全性备受关注。然而，现有的虹膜识别方法在特征提取和匹配过程中往往需要较长的时间，这在一定程度上限制了其应用的效率。本文将介绍一种基于感兴趣区域（ROI）的虹膜分割和块缩减像素匹配的方法，旨在提高虹膜识别的效率。

1. 引言

利用虹膜进行生物识别的想法已有100年的历史，但技术的进步主要体现在自动化虹膜识别方面。生物识别一词源于希腊语，“bios”表示生命，“metrics”表示测量。它通过提取个体的生理特征（如面部、掌纹、虹膜、指纹等）和行为特征（如声音）来识别个体。虹膜图案的随机性使其成为最可靠的生物特征之一。

图像由像素构成，像素数量与图像分辨率密切相关。为了从眼睛图像中提取虹膜，需要运用边缘检测技术来找到眼睛图像中的边缘。边缘点是图像中像素局部强度变化比相邻点更迅速的点，可以将其特征描述为该像素处图像强度梯度的局部最大值。

虹膜部分是我们关注的区域，即感兴趣区域（ROI）。观察者对图像中特定区域的兴趣可能由图像本身或观察者自身的敏感度决定。本文提出的方法使用Canny边缘检测和Hough变换算法来识别将虹膜与瞳孔和巩膜分开的边缘，并通过ROI和逆ROI技术来提取虹膜数据。同时，结合降维和块缩减方法，以减少计算时间，提高特征提取和匹配的效率。

2. 相关工作

特征提取是图像处理的核心部分，图像可以根据形状、颜色和纹理等进行分类。虹膜特征在图像缩放和旋转时具有不变性，并且在一定程度上对光照和3D视角的变化具有不变性。提取的虹膜特征应具