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基于虹膜的身份识别算法研究的开题报告

一、研究题目

基于虹膜的身份识别算法研究

二、研究背景和意义

身份识别是现代社会安全管理中很重要的一环，而虹膜识别技术作为生物特征识别技术的一种，具有独特的优点，如高精度、不可伪造等特点。因此，虹膜识别技术近年来得到了广泛的关注和研究，并在各个领域得到了广泛应用。

虹膜识别技术主要包括三个部分：图像采集、特征提取和匹配识别。其中，特征提取是虹膜识别的关键技术之一，而特征提取算法的性能直接影响了虹膜识别的准确性和鲁棒性。

因此，本研究旨在通过对基于虹膜的身份识别算法的研究，提高虹膜识别的准确性和鲁棒性，为虹膜识别技术的应用提供保障。

三、研究内容和方法

1.研究虹膜图像的采集技术，包括合适的采集设备和采集环境的设计；

2.研究虹膜特征提取算法，比较不同算法的优缺点，并基于实验数据进行分析和评价；

3.研究虹膜匹配识别算法，包括常用的模板匹配算法、基于特征的匹配算法等；

4.研究虹膜识别算法的融合技术和鲁棒性改进方法，提高虹膜识别系统的稳定性和准确性；

5.实验验证和分析，对比不同算法的性能，评价虹膜识别算法的适用性和可靠性。

研究方法主要包括文献综述、实验研究和数据分析等。

四、预期成果

1.掌握虹膜识别的基本理论和技术；

2.研究虹膜特征提取算法及其性能分析；

3.研究虹膜匹配识别算法及其性能比较；

4.提出虹膜识别系统的鲁棒性改进方法；

5.实验验证虹膜识别算法的性能，评估其准确性和稳定性。

五、进度安排

第一年：调研虹膜识别技术和算法，学习虹膜图像采集与处理技术，初步设计虹膜识别算法，进行实验验证。

第二年：进一步完善虹膜识别算法，并比较不同算法的性能，进一步提高算法的准确性和鲁棒性。

第三年：开展虹膜识别算法的融合技术和鲁棒性改进研究，开展示范应用研究。

六、参考文献

1.Daugman,J.(2001).Howirisrecognitionworks.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,14(1),21-30.

2.Li,H.,Li,H.,Li,X.,Niu,X.,Hou,X.,Guo,X.(2018).Irisrecognitionbasedonmulti-scaleconvolutionalneuralnetwork.PatternRecognition,76,638-646.

3.Hoang,T.A.,Park,K.R.(2013).Areviewofbiometrictechnologyalongwithtrendsandprospects.IJRRAS,16(2),212-252.

4.Liu,H.,Guo,Z.,Yang,Q.,Wang,W.(2014).ANovelIrisRecognitionSystembyCombiningTraditionalandDeepLearning-BasedMethods.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,9(12),2082–2091.

5.Han,H.,Shan,C.,Chen,X.(2018).Multi-modaldeeplearningforrobustirisrecognition.IEEETransactionsonInformationForensicsandSecurity,13(11),2679-2692.