基于小波变换与Log Gabor滤波的虹膜识别系统的设计与实现的开题报告.docx

基于小波变换与LogGabor滤波的虹膜识别系统的设计与实现的开题报告
一、研究背景及意义
虹膜识别技术是生物识别技术中的一种重要的识别方式，具有独特性、实时性和准确性等优点。其应用范围广泛，例如身份认证、金融交易、安全控制等领域。因此，在虹膜识别技术上的研究具有重要的现实意义。
虹膜识别技术中，虹膜模板的提取是关键的步骤之一。传统的方法主要有基于Daugman算法、Gabor滤波器和小波变换等。其中，基于小波变换与LogGabor滤波的虹膜识别系统，具有处理速度快，准确率高等优点，被广泛应用于虹膜识别领域。因此，对于该识别方法的深入探究，将有助于提高虹膜识别系统的性能和稳定性。
二、研究内容
本研究的主要内容，是基于小波变换与LogGabor滤波的虹膜识别系统的设计与实现。具体的实现步骤包括：
1.前期的数据采集和处理。这一阶段，主要是对虹膜图像进行采集和清洗。
2.虹膜图像的滤波与预处理。首先进行预处理，例如图像的旋转和缩放。然后利用LogGabor滤波器进行图像的滤波，以去除图像中的噪声。
3.小波变换的运用。将滤波后的虹膜图像进行小波变换，并利用小波系数来表示虹膜信息的重要性。
4.特征提取。根据小波变换后的系数，提取出能够表示虹膜特征的信息。
5.识别模板的生成与匹配。以虹膜的特征信息为基础，生成虹膜模板，并将之用于虹膜图像的识别和匹配。
三、研究方法
本研究采用的方法主要有：
1.虹膜图像的采集。采用专业的虹膜采集仪，对虹膜进行图像采集。
2.数据处理工具。利用Matlab等数据处理软件，对图像进行处理和分析。
3.小波变换。通过对虹膜图像进行小波变换，利用小波系数来表示虹膜图像的细节特征和整体特征。
4.特征提取。利用小波变换后的系数，提取出能够表示虹膜特征的信息，并生成虹膜模板。
5.虹膜识别模型的搭建。利用生成的虹膜模板，对新的虹膜图像进行匹配和识别。
四、研究计划
本研究的实验计划如下：
第一阶段：对虹膜图像进行数据采集和处理。
1.确定虹膜采集设备。
2.采集虹膜图像，并对其进行预处理。
第二阶段：利用小波变换与LogGabor滤波器处理虹膜图像。
1.利用LogGabor滤波器，去除虹膜图像中的噪声。
2.对滤波后的虹膜图像进行小波变换，并提取虹膜的特征信息。
3.生成虹膜模板。
第三阶段：虹膜识别模型的搭建。
1.将虹膜模板用于新的虹膜图像的识别和匹配。
2.分析实验结果，评估虹膜识别系统的性能和稳定性。
本研究预计耗时六个月，主要工作包括虹膜图像的采集、数据处理、小波变换与LogGabor滤波器的运用，特征提取、虹膜模板的生成以及虹膜识别模型的搭建。