基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

doi:10.13229/j.cnki.jdxbgxb20191176

吉林大学学报(工学版) ›› 2021, Vol. 51 ›› Issue (2): 650-658.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20191176

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基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

朱晓冬^1,²(),张齐贤^1,³,刘元宁^1,²(),吴迪^1,²,吴祖慷^1,²,王超群^1,³,李昕龙^1,³

^1.吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012
^2.吉林大学计算机科学与技术学院，长春 130012
^3.吉林大学软件学院，长春 130012

收稿日期:2019-12-23 出版日期:2021-03-01 发布日期:2021-02-09
通讯作者: 刘元宁 E-mail:zhuxd@jlu.edu.cn;lyn@jlu.edu.cn
作者简介:朱晓冬（1964-），男，教授，博士生导师.研究方向：虹膜识别.E-mail:zhuxd@jlu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金项目(61471181);吉林省产业创新专项项目(2019C053-2)

Iris recognition based on multi⁃direction local binary pattern and stable feature

Xiao-dong ZHU^1,²(),Qi-xian ZHANG^1,³,Yuan-ning LIU^1,²(), WU-di^1,²,Zu-kang WU^1,²,Chao-qun WANG^1,³,Xin-long LI^1,³

^1.Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education，Jilin University，Changchun 130012，China
^2.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun 130012，China
^3.College of Software，Jilin University，Changchun 130012，China

Received:2019-12-23 Online:2021-03-01 Published:2021-02-09
Contact: Yuan-ning LIU E-mail:zhuxd@jlu.edu.cn;lyn@jlu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

为抑制虹膜图像中的噪声以及有效提取局部纹理的特征，从而提高虹膜识别率，提出了基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别算法。通过多种滤波处理算法，从存在光照及噪声干扰的不稳定状态的虹膜图像中提取足量的虹膜内部特征点作为有效虹膜信息，进而形成虹膜的稳定特征图像。然后基于局部二进制模式，提出多方向局部二值模式提取特征向量，该方法不仅能描述虹膜图像的整体空间信息，而且还能降低特征图像的维度。最后用Hamming距离进行虹膜识别。对CASIA、JLU-6.0等虹膜库进行了识别和评价，实验结果表明：该方法不仅可以保证稳定特征的有效性，而且能有效提取局部纹理特征，具有更高的识别率和鲁棒性。

关键词: 局部纹理, 虹膜识别, 局部二进制模式, 鲁棒性

Abstract:

To improve the iris recognition rate by suppressing the noise and extracting the feature of local texture effectively in iris image， an iris recognition algorithm based on multi-direction local binary mode and stable feature is proposed. First， applying a variety of filtering processing algorithms， sufficient iris internal features are extracted from the iris image in unstable state with illumination and noise interference， which are as effective iris information to form a stable iris feature image. Then， based on the local binary pattern， a multi-directional local binary pattern is proposed to extract the feature vectors. This method not only can describe the overall spatial information of the iris image， but also reduce the dimension of the feature image. Finally， the Hamming distance is used for iris recognition. This method is used to identify CASIA， JLU-6.0 database， and the results show that this method not only can guarantee the effectiveness of the stable feature， but also extract the local texture feature effectively with higher recognition rate and robustness.

Key words: local texture, iris recognition, local binary pattern, robustness

中图分类号:

TP391.41

朱晓冬,张齐贤,刘元宁,吴迪,吴祖慷,王超群,李昕龙. 基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(2): 650-658.

Xiao-dong ZHU,Qi-xian ZHANG,Yuan-ning LIU, WU-di,Zu-kang WU,Chao-qun WANG,Xin-long LI. Iris recognition based on multi⁃direction local binary pattern and stable feature[J]. Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 2021, 51(2): 650-658.

图/表 17

图1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

表1

表2

图9

表3

JLU-6.0实验结果"

虹膜库	项目	4 $×$ 8	16 $×$ 8	32 $×$ 8	32 $×$ 16	64 $×$ 16
JLU-6.0 (T4)	识别率/%	93.4	93.2	89.7	84.5	80.1
JLU-6.0 (T4)	时间/s	9.5	5.2	4.4	3.2	2.6
JLU-6.0 (T6)	识别率/%	95.1	94.9	90.7	86.4	83.6
JLU-6.0 (T6)	时间/s	11.6	7.3	5.4	4.8	3.3
JLU-6.0 (T8)	识别率/%	96.8	96.2	92.4	87.7	85.3
JLU-6.0 (T8)	时间/s	12.7	8.2	7.5	6.2	4.9
JLU-6.0 (T10)	识别率/%	98.2	97.6	95.3	91.6	87.3
JLU-6.0 (T10)	时间/s	15.5	10.8	9.2	8.4	6.9

表3

表4

CASIA-Interval实验结果"

虹膜库	项目	4 $×$ 8	16 $×$ 8	32 $×$ 8	32 $×$ 16	64 $×$ 16
CASIA- Interval(T4)	识别率/%	87.8	85.7	84.6	82.3	80.4
CASIA- Interval(T4)	时间/s	6.6	4.2	3.5	2.7	1.4
CASIA- Interval(T6)	识别率/%	89.8	86.4	85.6	82.9	81.1
CASIA- Interval(T6)	时间/s	7.5	4.9	4.6	3.8	2.1
CASIA- Interval(T8)	识别率/%	90.6	87.2	85.9	83.7	82.5
CASIA- Interval(T8)	时间/s	7.9	5.3	5.0	4.2	3.4
CASIA- Interval(T10)	识别率/%	92.2	90.3	87.8	85.4	83.6
CASIA- Interval(T10)	时间/s	9.2	6.6	5.7	5.0	4.1

表4

图10

表5

表6

图11

参考文献 23

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稳定特征处理算法	CRR/%	EER/%
不做处理	95.21	3.23
高斯滤波	97.72	1.74
高斯拉普拉斯滤波和中值滤波	99.04	0.85
本文算法	99.42	0.53

识别算法	JLU-6.0		CASIA-Iris- Interval		CASIA-Iris-Lamp
识别算法	CRR	EER	CRR	EER	CRR	EER
LBP	94.52	2.32	96.12	2.17	91.34	3.94
MB-LBP	94.27	2.59	97.98	2.14	94.93	2.25
CS-LBP	96.67	1.66	98.17	1.53	95.25	2.45
SCCS-LBP	97.53	0.96	98.95	1.16	96.43	0.98
MD-LBP	99.28	0.43	90.42	2.48	98.26	0.67

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基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

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