基于LBP虹膜识别的完整程序，附带特征库，可直接使用。有问题可以联系我

基于虹膜的生物识别技术是一种最新的识别技术，通过一定的虹膜识别算法，可以达到十分优异的准确性。随着虹膜识别技术的发展，它的应用领域越来越宽，不仅在高度机密场所应用，并逐步推广到机场、银行、金融、公安、出入境口岸、安全、网络、电子商务等场合。在研究了虹膜识别算法，即预处理、特征提取和匹配的基础上，我们设计了一种可便携使用的基于FPGA的嵌入式虹膜识别系统。

很完整很完整很完整的虹膜识别程序。包括边缘检测，归一化，用汉明矩进行特征匹配，

眼图中虹膜图像的分离，针对CASIA库中108*7幅图像调试通过，含归一化及去噪

利用Hough变换，基于matlab，运用canny算子对图像进行轮廓处理，基于Hough变换的虹膜定位

EN.553.738高维近似，概率和统计学习最终项目 关查理，胡志明，张杰@约翰·霍普金斯大学 在这个项目中，我们探索三种不同的非线性降维/流形学习算法：Isomap，局部线性嵌入（LLE）和扩散图/ Laplacian特征图。 我们在数据集上对这些算法进行基准测试，例如经典的瑞士卷，虹膜，MNIST和神经元尖峰数据。 我们还将它们与主成分分析（PCA）进行比较，后者是一种线性降维算法。 最后，我们有一个使用扩散图的演示来分析氢二聚体的玩具分子动力学模拟的自由能态。 要运行任何基准测试/演示，请启动相应的脚本： python filename.py 。 您可以编辑每个脚本中每个算法中的超参数，例如投影维和相邻算法的数量。 先决条件 脚本要求： 数据集 Swiss Roll和Iris数据集是从sklearn.datasets包生成的。 我们下载了亚·莱卡的网页的数据库MNIST。 神经

非理想虹膜图像往往存在虹膜边缘模糊、灰度变化不均匀、位置偏移及光斑干扰等问题，这些问题的存在会在一定程度上影响虹膜内外边界定位的准确率。针对这个问题，提出采用并查集和边缘检测模板的方法来对非理想虹膜进行内外边界定位。内边界定位首先采用并查集方法完成瞳孔区域粗定位，然后采用Hough变换对瞳孔进行精确定位；外边界定位先利用一系列边缘检测模板大致确定外圆的位置，再依据外边界附近圆环内边缘点的密度来最终完成外边界的精确定位。实验结果表明，对于非理想虹膜图像，该方法的定位正确率和定位速度均高于其他同类方法。

为了提高虹膜识别的准确率，通过对虹膜图像进行处理，实现了对虹膜图像的准确定位，得到了增强的归一化图像；使用Haar小波变换进行了特征提取，通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类，实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像；结合虹膜的纹理特点，通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征，量化编码后形成了虹膜特征模板；然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度，完成对虹膜图像的识别。实验结果表明，提出的虹膜识别方法有效地避免了虹膜匹配过程中因为虹膜数据库中种类多、数量多带来的计算量大、计算时间长的问题，提高了识别准确率。

The definitive work on iris recognition technology, this comprehensive handbook presents a broad overview of the state of the art in this exciting and rapidly evolving field. Revised and updated from the highly-successful original, this second edition has also been considerably expanded in scope and content, featuring four completely new chapters. Features: provides authoritative insights from an international selection of preeminent researchers from government, industry, and academia; reviews issues covering the full spectrum of the iris recognition process, from acquisition to encoding; presents surveys of topical areas, and discusses the frontiers of iris research, including cross-wavelength matching, iris template aging, and anti-spoofing; describes open source software for the iris recognition pipeline and datasets of iris images; includes new content on liveness detection, correcting off-angle iris images, subjects with eye conditions, and implementing software systems for iris recognition.

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