一种大型动物虹膜识别方法技术

本发明专利技术公开了一种大型动物虹膜识别方法，属于虹膜识别领域。主要包括以下步骤：对虹膜图像进行阈值变换和边缘检测实现预处理、用近似圆拟合算法对虹膜区域内边界圆和外边界圆定位、用虹膜区域分割和归一化来确定特征提取区域、用２ＤＧａｂｏｒ滤波器族确定特征编码。本方法是基于人眼虹膜识别方法，结合大型动物眼部特点选取相应算法解决了大型动物睫毛过长的噪声干扰问题，实现了不规则瞳孔区域的定位、大型动物虹膜特征编码的确定和最终识别。本发明专利技术可以实现大型动物有效管理、信息跟踪和肉类食品污染的个体溯源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种虹膜识别方法，尤其涉及，属于虹膜识别领域。
技术介绍
生物特征识别技术是依据人类自身所固有的生理或行为特征而进行识别的一种技术，虹 膜被普遍认为是最可靠的生物特征之一，具有唯一性、稳定性、可采集性和非侵犯性等优点。 虹膜识别作为一种新的身份鉴别方法，通过特定的识别算法，可以达到极高的准确率，据统 计其误识率是各种生物特征识别中最低的，这些特点使得虹膜识别成为很有应用前景的身份鉴别方法，具有极其广泛的应用领域，适用于需要进行安全性防范的诸多场合。人眼虹膜识 别技术近年来在全世界范围内被广泛重视，得到了迅速的发展。与人眼虹膜识别技术相比，大型动物的虹膜识别技术研究尚处于萌芽阶段，鲜有人研究。 传统的大型动物的身份认证一般都采用耳标或电子标签，而耳标和电子标签都易脱落或遗失， 给大型动物的管理带来诸多不便。
技术实现思路
本专利技术为实现大型动物的有效管理和信息跟踪以及大型动物肉类食品污染的个体溯源而 提出。，包括如下步骤(1) 虹膜图象的预处理 通过对一副眼图像做阈值变换实现二值化之后，利用边缘检测Sobel算法检测图像边缘，继而在包含所有内边界点的矩形区域内搜索内边界左端点和右端点以及上端点和下端点的坐 标；(2) 确定虹膜区域内边界圆的参数 用近似圆拟合算法对以上坐标取均值作为内边界圆的圆心0(a,6)，选取内边界点中距内边界圆的圆心0(fl,6)距离最大值作为内边界圆的半径i ;(3) 确定虹膜区域外边界圆的参数用近似圆拟合算法，外边界圆的圆心就选取内边界圆的圆心0(a,6)，外边界圆的半径r采 用投票统计的方法进行计算计算外边界点与外边界圆的圆心即内边界圆的圆心0(",6)的距 离，设外边界点为(x,力，待定外边界圆的半径r'，若一+1>^-"2) + 0;-62)>一-1，就使 待定外边界圆的半径,对应的计数加1，当搜索的待定外边界圆的半径,从最小值搜索到最 大值后，选取计数值最多的待定外边界圆的半径,作为外边界圆的半径r ;(4) 确定特征提取区域确定好眼图像中的虹膜区域后，选定外边界圆的圆心或内边界圆的圆心0(fl,6)左侧90 度和右侧90度范围内的两个扇形区域作为进行特征提取区域，通过极坐标变换把该特征提取 区域一一变换到64*256的矩形区域；(5) 确定特征编码对于眼图像中的虹膜区域，先通过MATLAB仿真，获得Gabor滤波器的参数，通过改变 Gabor滤波器参数，选择适合眼部不同纹理特征的25-49个Gabor滤波器构成2DGabor滤波 器族，系统把归一化后的矩形区域分成16*16的若干小矩形区域，使用2DGabor滤波器族对 这些小矩形区域进行特征提取并分别进行巻积计算，最终确定此虹膜图像的2048位特征编 码。本专利技术是基于人眼虹膜识别方法，结合大型动物眼部特点选取相应算法解决了大型动物 睫毛过长的噪声干扰问题，实现了不规则瞳孔区域的定位、大型动物虹膜特征编码的确定和 最终识别。本专利技术可以实现大型动物的有效管理和信息跟踪，并可将虹膜信息录入到电子标 签中，结合无线射频识别技术实现大型动物肉类食品污染的个体溯源。附图说明图l是本专利技术的流程框图。图2是本专利技术的完整应用流程图。具体实施例方式由于大型动物虹膜图像采集难度较大，受室外光线、环境及动物眼睛的摇晃等影响较大, 所以需对虹膜图像进行质量评价和筛选，依据一定标准选取质量较好、可用于识别的图像进行如下处理结合图1和图2所示， ，包括如下步骤(1) 虹膜图象的预处理 利用大型动物虹膜识别系统读入虹膜图像并进行预处理，通过虹膜识别软件查看图像灰度直方图，査找图像中第一个波峰和最后一个波峰之间的波谷值，将其作为阈值，通过对图 像做阈值变换实现二值化之后，利用边缘检测Sobel算法检测图像边缘，继而在包含所有内 边界点的矩形区域内搜索内边界左端点和右端点以及上端点和下端点的坐标；(2) 确定虹膜区域内边界圆的参数 用近似圆拟合算法对以上坐标取均值作为内边界圆的圆心0(a,6)，选取内边界点中距内边界圆的圆心0(fl，6)距离最大值作为内边界圆的半径i ;(3) 确定虹膜区域外边界圆的参数用近似圆拟合算法，外边界圆的圆心就选取内边界圆的圆心00》)，外边界圆的半径r采用投票统计的方法进行计算计算外边界点与外边界圆的圆心即内边界圆的圆心0(fl，6)的距 离，设外边界点为(X,力，待定外边界圆的半径,，若,2 + 1>(1-"2) + (少-62)>一-1，就使 待定外边界圆的半径r'对应的计数加1，当搜索的待定外边界圆的半径r'从最小值搜索到最 大值后，选取计数值最多的待定外边界圆的半径,作为外边界圆的半径r ;确定虹膜区域内、外边界圆心和半径能够较好的实现虹膜区域的定位，解决了大型动物 瞳孔区域具有光斑大而且大都为类椭圆的不规则图形和外边界类似及圆心问题；(4) 确定特征提取区域确定好眼图像中的虹膜区域后，选定外边界圆的圆心或内边界圆的圆心0(a,6)左侧90 度和右侧90度范围内的两个扇形区域作为进行特征提取区域，通过极坐标变换把该特征提取 区域一一变换到64*256的矩形区域，去除大型动物睫毛过长的影响；(5) 确定特征编码对于眼图像中的虹膜区域，先通过MATLAB仿真，获得Gabor滤波器的参数，通过改变 Gabor滤波器参数，选择适合眼部不同纹理特征的25-49个Gabor滤波器构成2DGabor滤波 器族，系统把归一化后的矩形区域分成16*16的若干小矩形区域，使用2DGabor滤波器族对 这些小矩形区域进行特征提取并分别进行巻积计算，最终确定此虹膜图像的2048位特征编 码。确定生成虹膜编码后，进行虹膜信息匹配生成的虹膜信息编码通过ODBC与数据库进行 信息传递，通过比对Hamming距离进行个体匹配査询，输出匹配结果，若无匹配个体则可将 该虹膜信息录入数据库。权利要求1、，其特征在于包括如下步骤(1)虹膜图象的预处理通过对一副眼图像做阈值变换实现二值化之后，利用边缘检测Sobel算法检测图像边缘，继而在包含所有内边界点的矩形区域内搜索内边界左端点和右端点以及上端点和下端点的坐标；(2)确定虹膜区域内边界圆的参数用近似圆拟合算法对以上坐标取均值作为内边界圆的圆心O(a，b)，选取内边界点中距内边界圆的圆心O(a，b)距离最大值作为内边界圆的半径R；(3)确定虹膜区域外边界圆的参数用近似圆拟合算法，外边界圆的圆心就选取内边界圆的圆心O(a，b)，外边界圆的半径r采用投票统计的方法进行计算计算外边界点与外边界圆的圆心即内边界圆的圆心O(a，b)的距离，设外边界点为(x，y)，待定外边界圆的半径r′，若r′2+1>(x-a2)+(y-b2)>r′2-1，就使待定外边界圆的半径r′对应的计数加1，当搜索的待定外边界圆的半径r′从最小值搜索到最大值后，选取计数值最多的待定外边界圆的半径r′作为外边界圆的半径r；(4)确定特征提取区域确定好眼图像中的虹膜区域后，选定外边界圆的圆心或内边界圆的圆心O(a，b)左侧90度和右侧90度范围内的两个扇形区域作为进行特征提取区域，通过极坐标变换把该特征提取区域一一变换到64*256的矩形区域；(5)确定特征编码对于眼图像中的虹膜区域，先通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大型动物虹膜识别方法，其特征在于包括如下步骤：　（１）虹膜图象的预处理：　通过对一副眼图像做阈值变换实现二值化之后，利用边缘检测Ｓｏｂｅｌ算法检测图像边缘，继而在包含所有内边界点的矩形区域内搜索内边界左端点和右端点以及上端点 和下端点的坐标；　（２）确定虹膜区域内边界圆的参数：　用近似圆拟合算法对以上坐标取均值作为内边界圆的圆心Ｏ（ａ，ｂ），选取内边界点中距内边界圆的圆心Ｏ（ａ，ｂ）距离最大值作为内边界圆的半径Ｒ；　（３）确定虹膜区域外边界圆的 参数：　用近似圆拟合算法，外边界圆的圆心就选取内边界圆的圆心Ｏ（ａ，ｂ），外边界圆的半径ｒ采用投票统计的方法进行计算：计算外边界点与外边界圆的圆心即内边界圆的圆心Ｏ（ａ，ｂ）的距离，设外边界点为（ｘ，ｙ），待定外边界圆的半径ｒ′，若ｒ ′↑［２］＋１＞（ｘ－ａ↑［２］）＋（ｙ－ｂ↑［２］）＞ｒ′↑［２］－１，就使待定外边界圆的半径ｒ′对应的计数加１，当搜索的待定外边界圆的半径ｒ′从最小值搜索到最大值后，选取计数值最多的待定外边界圆的半径ｒ′作为外边界圆的半径ｒ；　（ ４）确定特征提取区域：　确定好眼图像中的虹膜区域后，选定外边界圆的圆心或内边界圆的圆心Ｏ（ａ，ｂ）左侧９０度和右侧９０度范围内的两个扇形区域作为进行特征提取区域，通过极坐标变换把该特征提取区域一一变换到６４＊２５６的矩形区域；　 （５）确定特征编码：　对于眼图像中的虹膜区域，先通过ＭＡＴＬＡＢ仿真，获得Ｇａｂｏｒ滤波器的参数，通过改变Ｇａｂｏｒ滤波器参数，选择适合眼部不同纹理特征的２５－４９个Ｇａｂｏｒ滤波器构成２ＤＧａｂｏｒ滤波器族，系统把归一化后的矩形区域 分成１６＊１６的若干小矩形区域，使用２ＤＧａｂｏｒ滤波器族对这些小矩形区域进行特征提取并分别进行卷积计算，最终确定此虹膜图像的２０４８位特征编码。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵林度，方超，孔强，李永红，王小强，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]