8、基于特征的巩膜血管结构快速匹配与支持向量机身份识别技术

基于特征的巩膜血管结构快速匹配与支持向量机身份识别技术

在生物识别技术领域，巩膜识别作为一种新兴且具有潜力的身份识别方法，正逐渐受到关注。它利用巩膜血管独特的纹理特征来实现个体身份的精准识别。接下来，我们将详细探讨巩膜身份识别系统的具体流程和关键技术。

1. 图像预处理

图像预处理是巩膜身份识别系统的重要基础，它主要包括虹膜分割、巩膜分割和巩膜血管纹理增强三个关键步骤。

1.1 虹膜分割

在计算流程开始时，系统会先去除眼睛区域的反光区。眼球上的反光会产生局部亮点，而眼球区域颜色呈深褐色，反光区表现为白色。但反光亮点的亮度与巩膜区域亮度相近，会降低虹膜分割的准确性。为实现虹膜定位和分割，Daugman提出了有效的算法，通过计算所有可能圆周上的累积值差异来选择候选圆，从而估计虹膜位置。后来的改进方法在此基础上，采用了以下三种有效方案来减少计算量：
- 预先选择用于计算眼睛区域的圆心。
- 减少圆周上的穷举计算。
- 通过下采样降低图像分辨率。

同时，为避免上下眼睑或睫毛的干扰，仅使用圆周左右两侧的扇形像素来计算累积值以找到虹膜中心，使虹膜定位更加快速准确。此外，一些方法还会在虹膜分割时进行瞳孔定位，将RGB颜色空间的眼睛图像转换为HSV颜色空间的V通道图像作为输入，以提高分割准确性并降低计算复杂度。

1.2 巩膜分割

巩膜分割的计算流程如下：

graph LR
    A[灰度图像] --> B[平滑处理]
    B --> C[二值化处理]
    C --> D