虹膜识别算法中基于特征点全局配准方法和局部配准方法
在生物识别中识别算法直接影响到识别的速度,例如指纹门禁机,指纹考勤机,如果指纹识别算法不准确,速度慢,那将会直接影响到机器的工作效率。下面介绍一下虹膜识别中的一些算法,全局配准方法用一组特征点来产生一个整体的变换函数,变换函数的参数可以通过拟合或插值两种方法来确定。拟合方法中,匹配点通过变换尽可能地接近目标点,通常采用最小二乘回归分析。特征点的个数要多于变换函数的参数,因而对于自动生成的大量特征点来说很有意义。
插值方法通常用于特征点较少的情况(如人为选定的情况),这时特征点之间可以得到精确的匹配。但当特征点较多时,用插值法会使得多项式变换的阶数很高。此时,可采取其他一些方法如样条或分段插值法。采用全局配准方法的局限性在于它没有考虑图像有局部失真的情况。用拟合的方式会将图像的局部失真扩展到全局,而采用插值的方式通常会导致高阶多项式。
局部配准方法中的变换函数不止一个,只有距离较近(或权重较接近)的点才能影响到其对应的变换函数。这种方法适用于许多全局配准方法不适用的场合,但同时它的运算量也相对较大。常用的技术是分段插值。插值可以得到精确的匹配,分段则可以降低多项式的阶数,同时将插值过程限制在某一局部。局部配准方法有时也可利用一些由全局方法计算得到的参数以提高效率。它可进行局部的控制,特别适用于人工配准的情况,这时图像中已经配准好的部分不会因其他部分配准的改变而改变
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