需要金币:2000 个金币 | 资料包括:完整论文 | ||
转换比率:金额 X 10=金币数量, 例100元=1000金币 | 论文字数:9789 | ||
折扣与优惠:团购最低可5折优惠 - 了解详情 | 论文格式:Word格式(*.doc) |
摘要:虹膜识别与人脸识别技术都是应用广泛的生物特征识别技术。目前存在着许多虹膜图像与人脸图像库,但由于图像采集标准与质量要求不同,各个图像库之间的图像存在着较大差异。导致开发者在研究虹膜识别与人脸识别算法时,无法方便快捷的获得所需的图像训练集。 笔者开发的融合虹膜和人脸特征的生物识别平台,可收集用户上传的虹膜与人脸图像,对上传的虹膜图像,还会进行预处理操作,增加虹膜图像的可用性。该生物特征平台同时也是一个拥有大规模,高质量的虹膜图像与人脸图像的数据库。当开发者需要利用图像训练集进行开发时,可向平台管理员申请接口,这为开发者的图像训练集提供了便利。 本文包括两大部分,第一部分是平台的搭建,这一部分中涉及到了平台所使用的开发语言与Web框架的特点,平台实现过程中的逻辑与核心算法,最后对平台功能进行了展现;第二部分是虹膜图像的预处理,这部分主要讨论了虹膜图像预处理的关键步骤,包括滤波去噪,Hough变换识别圆,以及虹膜图像的二值化。其中涉及到图像预处理的算法实现,并对预处理结果进行展示。
关键词:虹膜识别,虹膜图像预处理,人脸识别,生物特征平台,Python, Django
目录 摘要 Abstract 第一章 绪论-3 第二章 生物特征平台-5 2.1 开发语言与开发工具-5 2.2 平台实现-7 2.3 平台功能-14 第三章 虹膜图像处理-18 3.1 虹膜图片滤波去噪-18 3.2 虹膜定位-20 3.3 虹膜图像归一化-22 第四章 结论与展望-24 4.1 结论-24 4.2 展望-24 致谢-25 参考文献-26 |