Advisor: Prof. Chin-Shyurng Fahn

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Location: RB307-3

Designer: Yu-Ta Lin

基於直接線性鑑別分析與最近特徵分類法之人眼虹膜辨識系統

 

  生物識別系統(Biometric recognition system),主要是利用人體的生理特徵進行個人身分的比對,通常可用於辨識身份的生理特徵有人臉(face)、虹膜(iris)、視網膜( retina)、掌紋(hand texture)、指紋(fingerprint)等,其中人的虹膜由於不易受到複製且不會因時間而改變,又不同人擁有相似虹膜的機率微乎其微,所以虹膜具有高度的唯一性和穩定性,非常適合做為生物識別的特徵。於本論文裡,我們以三個主要的處理階段來實現一個高識別率的虹膜辨識系統。首先說明系統如何由網路攝影機擷取人眼影像進而分離出虹膜影像,再利用影像處理的技術予 以改善,使得虹膜影像更適於後續的辨識。接著討論如何建立虹膜的特徵向量,在虹膜影像展開的過程中,我們解決了虹膜影像旋轉不變性的問題,然後利用直接線性鑑別分析( Direct-linear discriminant analysis; D-LDA) 的方式進行特徵抽取,使得所產生出來的特徵向量擁有最大類別間距離與最小類別內距離的特性。最後,我們探討多種最近特徵分類法 (The nearest feature classifiers)與其辨識的效果,並將上述方法實作完成一套人眼虹膜辨識系統。根據實驗的結果顯示,在樣本特徵向量數較少的情況下辨識率有96. 47%,若在每個類別中增加樣本特徵向量的數量,則系統的辨識率更可以達到98.50%。