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基于二维LogGabor小波和PNN的虹膜识别算法研究及实现的中期报告
一、研究背景
虹膜识别作为生物特征识别技术中的一项重要应用，因其高精度、高可靠性和不可伪造性等特点，在安全领域得到了广泛应用。虹膜识别技术的核心是图像处理算法，而图像处理算法的选择直接影响到虹膜识别的准确率和鲁棒性。
二、研究内容
本文基于二维LogGabor小波和PNN（ProbabilisticNeuralNetworks）算法，对虹膜图像进行处理与分析，实现虹膜识别。
首先，对虹膜图像进行预处理，包括虹膜定位和噪声去除。虹膜定位采用迭代阈值分割算法实现，噪声去除采用中值滤波进行处理。
其次，对预处理后的图像进行二维LogGabor小波变换，提取虹膜的纹理特征。二维LogGabor小波变换具有对图像纹理特征的强鲁棒性和方位选择性，适合于虹膜图像的纹理提取。
最后，采用PNN算法进行虹膜识别。PNN是一种基于概率的神经网络，能够利用样本集中具有概率分布的信息，进行判别分析。PNN算法在模式识别和分类问题中应用广泛，准确率高，具有良好的鲁棒性和泛化能力。
三、研究意义
本文提出的虹膜识别算法，基于二维LogGabor小波和PNN算法，能够有效地提取虹膜图像的纹理特征，并进行高精度的识别。该算法可以在虹膜图像的自然光照和姿态变化下保持较高的识别率，具有实用性和应用价值。
四、研究展望
本文中提出的虹膜识别算法，在虹膜定位和特征提取方面还有待改进，同时，在虹膜数据预处理和分类准确率方面还需要进一步研究和实验。未来的研究可以结合深度学习和卷积神经网络等技术，进一步提升虹膜识别的准确率和鲁棒性。