虹膜識別的預處理算法研究的開題報告1.研究背景及意義虹膜識別是一種高安全性的生物特征識別技術，已經被廣泛應用在各種領域，如金融、醫療、法律等。虹膜識別技術的發展離不開對預處理算法的研究，因為虹膜圖像質量對整個識別過程的影響非常大。因此，研究虹膜識別的預處理算法，對推進虹膜識別技術的發展具有重要的意義。2.研究內容本研究旨在針對虹膜識別中常見的預處理問題，設計出一種高效而且準確的預處理算法。具體研究內容包括以下方面：（1）噪聲去除算法：虹膜圖像中存在著各種各樣的噪聲，如因眼球移動而產生的假象、眼睛周圍的遮擋、環境光線等。針對不同的噪聲，設計出相應的去噪算法，以提高圖像質量。（2）特征提取算法：由于虹膜圖像的特點是紋理復雜、細節豐富，對于虹膜的準確提取非常關鍵。采用多種圖像處理算法，以達到更精準的特征提取。（3）歸一化算法：由于虹膜圖像的大小、旋轉、位移等因素的變化，導致虹膜圖像無法直接比對。針對這個問題，設計出適用于虹膜識別的歸一化算法，包括旋轉和放置歸一化等。（4）實驗驗證：通過虹膜采集設備采集大量虹膜圖像，驗證各項預處理算法的效果，建立虹膜識別率的模型，并與目前主流的預處理算法進行比較，找出優化算法的切入點，并總結有效的改進方法。3.研究方法（1）文獻調研：對國內外有關虹膜識別預處理算法的相關文獻進行梳理，分析各種算法的特點、優缺點；（2）算法設計：基于文獻調研的基礎上，設計針對虹膜圖像預處理的一些新算法，并優化現有算法；（3）實驗評價：在自主研發的虹膜采集設備上，采集大量虹膜圖像，評價并比較各種預處理算法的識別率、精度、效率等性能指標；（4）結果分析：通過對比實驗數據，總結各種算法的優缺點，得出最終的結論。4.研究計劃和時間安排（1）第一階段（2021.06-2021.08）：文獻調研、算法設計；（2）第二階段（2021.09-2021.11）：實驗采集數據，驗證算法效果；（3）第三階段（2021.12-2022.02）：實驗結果分析，撰寫論文。具體時間安排見下表：|時間|主要任務||-------------|------------||2021.06-2021.08|文獻調研、算法設計||2021.09-2021.11|實驗采集數據，驗證算法效果||2021.12-2022.02|實驗結果分析，撰寫論文|5.參考文獻（部分）[1]DaugmanJG.Highconfidencevisualrecognitionofpersonsbyatestofstatisticalindependence.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1993,15(11):1148–1161.[2]黃強,陶松泉.虹膜識別技術研究進展綜述[J].計算機系統應用,2009,18(6):1-10.[3]譚奉賢,賴煒,徐建平.基于虹膜識別的個人身份認證技術研究[J].計算機應用,2006,26(5):78-81.[4]LimJH,LeeJY,LeeHK.Improvedirisrecognitionthroughthesuppressionofeyelashesandeyelids.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2005,27