基于Markov隨機(jī)場的改進(jìn)的傳統(tǒng)眼皮區(qū)域檢測算法研究

白雪冰　陳凱　郭景秋等

摘要 [目的]闡述改進(jìn)的虹膜有效區(qū)域檢測階段中眼皮區(qū)域檢測算法。[方法]介紹傳統(tǒng)的基于Radon變換的眼皮區(qū)域檢測算法，針對其不能很好地消除眼皮陰影的缺點(diǎn)，提出基于Markov隨機(jī)場理論眼部陰影檢測算法。根據(jù)Markov隨機(jī)場鄰域的約束，使用MAP準(zhǔn)則進(jìn)行求解，利用Kmean求取先驗(yàn)信息，使用EM算法確定圖像中每個像素的觀測場模型，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的最優(yōu)準(zhǔn)則，得到能量函數(shù)的最小值，將眼皮陰影檢測出來。[結(jié)果]該研究提出的方法可以有效地去除虹膜有效區(qū)域檢測階段中眼皮陰影。[結(jié)論]基于Markov隨機(jī)場理論的眼皮陰影檢測算法可以作為Radon眼皮檢測的補(bǔ)充和改進(jìn)。

關(guān)鍵詞 虹膜識別；Radon變換；Markov隨機(jī)場

中圖分類號 S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 0517-6611（2014）20-06857-03

查驗(yàn)身份是現(xiàn)代社會無法回避的問題，傳統(tǒng)的身份確認(rèn)將對身份的確認(rèn)轉(zhuǎn)變?yōu)閾碛惺挛锏拇_認(rèn)，這些事物按照其屬性可以分為標(biāo)識物和標(biāo)識知識[1]。標(biāo)識物品容易丟失，攜帶不便，甚至有被盜竊、被偽造、唯一和不變的生物學(xué)特性，解決了非生物特征識別方法在通用性和穩(wěn)定性方面存在的問題。虹膜識別是基于先天生物特征使精確性與安全性達(dá)到最優(yōu)的身份鑒別方法，雖然是一種新興的技術(shù)手段，但已經(jīng)在信息及安全領(lǐng)域體現(xiàn)出極其重要的應(yīng)用價值。虹膜識別因其優(yōu)越的識別性能和極高的識別評價指數(shù)，相關(guān)課題的研究一直是同領(lǐng)域內(nèi)的熱點(diǎn)。因此，虹膜識別技術(shù)在政治、經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定方面具有重要的學(xué)術(shù)研究價值。

為此，筆者對虹膜有效區(qū)域檢測階段中眼皮區(qū)域檢測算法進(jìn)行了研究。介紹了傳統(tǒng)的基于Radon[1]變換的眼皮陰影區(qū)域檢測算法，提出了基于Markov隨機(jī)場理論眼部陰影檢測算法?；贛arkov隨機(jī)場理論眼皮陰影檢測算法可以作為Radon眼皮檢測的補(bǔ)充和改進(jìn)。

1 傳統(tǒng)的基于Radon變換的眼皮區(qū)域檢測

虹膜區(qū)域的噪聲干擾中，眼皮的遮擋占比很大。對于上下眼瞼近似直線的遮擋邊緣，可以使用變換檢測[2]。Radon變換定義為：

2 基于Markov隨機(jī)場的眼皮陰影檢測

2.1 MRFMAP分割模型

虹膜圖像規(guī)范化[7]后獲得的目標(biāo)區(qū)域?yàn)镸×N的矩形圖像，也可以看作二維Markov隨機(jī)場，設(shè)S={s=（i，j）}|1≤i≤M，1≤j≤N}是虹膜圖像的像素集合。S上隨機(jī)場X稱為關(guān)于鄰域系統(tǒng)N={Ns|s∈S}的Markov隨機(jī)場，只有當(dāng)P（x）>0時：

3 結(jié)語

該研究介紹了傳統(tǒng)的基于眼瞼檢測，針對傳統(tǒng)直線眼皮

檢測算法不能很好地消除眼皮陰影的缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)的基于Markov隨機(jī)場理論檢測眼部陰影檢測算法。利用Kmean求取先驗(yàn)信息，使用EM算法確定圖像中每個像素的觀測場模型，使用MAP準(zhǔn)則進(jìn)行求解，將眼部陰影檢測出來，可以有效地去除眼皮陰影。

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