杨秀 张轩雄

摘 要：虹膜定位是虹膜识别系统中的一个重要步骤，后续处理步骤均取决于其准确性。针对传统虹膜定位方法的局限性，设计了一种由粗到精的算法，解决计算成本问题的同时达到可接受的精度要求。利用灰度投影法和自适应阈值将虹膜图像转换为二值图像实现虹膜内边界的粗定位，再用Canny算子对边缘进行检测精定位，然后根据定位结果结合矩形检测模板对外边界进行粗定位，使用Daugman圆盘算子检测虹膜外边界进行精定位。实验结果表明该算法能准确快速地定位虹膜区域。

关键词：阈值;Cannny算子;矩形检测模板;虹膜定位;灰度值

DOI：10. 11907/rjdk. 182004

中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1672-7800（2019）001-0061-04

Abstract： Iris localization is an important step in the iris recognition system，whose speed and accuracy affect all the subsequent processing steps. In view of the limitations of traditional iris localization methods，a coarse to fine algorithm is designed to solve the computational cost and attain admissibility accuracy. It employs gray projection algorithm and uses an adaptive threshold to convert the iris image into a binary image to achieve coarse positioning of the inner boundary of the iris，and then it uses the Canny operator to perform fine positioning of the iris inner boundary. According to the positioning results of the inner boundary of the iris， the outer boundary of the rectangle detection template is coarsely positioned. Daugman's disc operator is used to detect the outer boundary of the iris to precisely locate the outer boundary. The experimental results show that the algorithm can accurately and quickly locate the iris region.

0 引言

隨着人们对信息安全的日益重视，传统意义上的身份识别手段已经不能满足人们的需求 [1]，由此催生了基于生物特征的身份识别技术。现有生物识别技术中，虹膜识别技术由于极高的精度和稳定性受到用户青睐，具有巨大的市场发展潜力[2-4]。

由于虹膜区域具有很好的环状生理特点，虹膜的内外边界都近似圆形[5]，因此虹膜定位算法旨在从原始图像定位到环形的虹膜区域，虹膜定位问题就转化为定位虹膜圆形内外边界问题。定位精度对后续步骤如虹膜归一化、特征提取和匹配有很大影响，精确的虹膜定位可以实现高性能的特征提取和识别[6]。因此，虹膜定位是虹膜图像预处理的关键步骤，也是保障后续工作有效进行的前提条件。

经典虹膜……