An Improved Daugman Method for Iris Recognition

一个改进 Daugman 虹识别算法在这份报纸被提供，它在二表达方面：为虹本地化的改进和为虹编码并且匹配算法的改进。在步 1，学生的本地化和形状粗略地在虹图象被决定，它被用作优先的知识快速定位虹的内部、外部的边界从对好规模不平。在学生的眼皮，睫毛区域和点自动地被检测并且搬迁了改进本地化精确性。在步 2，从剩余睫毛的可能的噪音被作为一本参考书选择一个纯虹区域并且使一个确认判断象素明智进一步过滤。而且，为每个象素的确认标志被介绍进编码的虹和匹配的计算，作为结果，虹识别的拒绝率被减少。与 Daugman 算法相比，虹识别测试在上收集了人的眼睛图象证明我们的建议算法两个都穿上明显的改进增加速度并且减少拒绝率。