本文介绍了一种基于DSP的虹膜识别系统。大量实验结果表明，本系统识别率较高，系统稳定、可靠。本系统已经完成调试，效果良好，具有广泛的应用前景。

生物识别技术是计算机辅助个人识别的最重要和最可靠的方法之一。 它具有广泛的应用，包括国民身份证等政府计划、签证和签证处理以及反恐战争，以及在逻辑和物理访问控制等领域的个人应用。 虹膜识别是最准确的个人身份生物识别技术，正因如此，它在需要高安全性的政府部门的身份管理中得到了应用。 索引词：Matlab、源码、代码、虹膜、识别、一对一、一对多、验证、识别、匹配。

关键词识别matlab源代码虹膜识别 我制作了Iris-Recognition system ，该Iris-Recognition system在Matlab和Python中均已实现。 关键字：虹膜识别，生物识别，计算机视觉，图像处理，Daugman 更新 :party_popper: :party_popper: :party_popper: 21/08/2019 ：我已经创建了一个新的存储库，用于通过在Windows中使用深度学习来解决虹膜识别。 目录 一，引言 2017年夏季，我在“数字信号处理”课程中遇到了我的老师。 他向我推荐了生物识别技术主题。 从那时起，我就开始探索有关生物识别的知识，例如指纹，虹膜和面部。 我在Internet上搜索，发现了一个开源的虹膜识别模型，该模型是在Matlab上编写的。 多亏了这个开放源代码的作者，我才能创建自己的系统。 ： Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Source Code for a Biometric Identification System Based on Iris Patterns. The School of Computer Science and Softwar

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：虹膜识别程序_matlab_人脸识别 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

虹膜识别主要包括虹膜定位、虹膜裁剪、极坐标变换、归一化、HOG特征提取、虹膜识别六个主要步骤。本系统采用MATLAB作为开发工具实现 主要算法：霍夫变换预处理 HOG特征提取 SVM进行识别 有问题可以私信联系我 具体的结果在我的博客里有演示结果

虹膜识别原理　　虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有广泛的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。　　虹膜识别技术的基本步骤为（如图3-1所示）：　　（1）图像采集，用于获取虹膜图像；　　（2）虹膜图像预处理，进行虹膜内外边缘定位、归一化和图像增强等；　　（3）特征提取，得到虹膜纹理的特征编码；　　（4）特征匹配，将提取的虹膜特征编码与特征模板

虹膜是位于瞳孔和巩膜之间，可以用其对人进行身份鉴定。本文利用Hough方法将虹膜从人眼照片中分割出来，对虹膜识别进行的预处理步骤。里面含有可运行的matlab程序。

这是虹膜识别代码，挺有用的，可以试试看，不会错的

虹膜识别技术是一种我们既熟悉又陌生，十分科幻神秘，又比较常见的感知识别技术，我们常常在科幻作品中看到它，甚至在日常生活中也可能会遇见它，虹膜识别技术号称是精准不可作伪的感知识别技术，这就更增添了它的神秘感。虹膜识别具有便于用户使用、不需物理的接触、可靠性高等优点。近几年，虹膜识别技术不断地取得突破，在手机上也逐步在运用，虹膜手机国美U7的出现填补了千元机市场这一空白。本文通过虹膜识别的原理及应用，带大家了解这门技术。　　虹膜识别的原理　　虹膜识别系统主要包含虹膜图像采集装臵、活体虹膜检测算法、特征提取和匹配三大模块。虹膜图像的获取是虹膜识别中的步，虹膜面积小，而且不同人种的虹膜颜色有着很大差别

掩膜提取matlab代码虹膜 虹膜识别算法Daugman算法与Hough变换与Matlab的比较。 描述： 虹膜是可以执行高置信度识别的最重要的生物识别方法之一。 虹膜包含丰富且随机的信息。 大多数商业虹膜识别系统都使用Daugman算法。 本项目中使用的算法来自开放源代码，并稍加修改，如果您想使用源代码，请先检查LICENSE！ 道格曼算法： 其中I（x，y）是眼睛图像，r是在图像（x，y）上搜索的半径，G（r）是高斯平滑函数。 该算法从瞳Kong开始搜索，以检测最大像素值（偏导数）的变化。 霍夫变换： 霍夫变换是一种用于图像分析，计算机视觉和数字图像处理的特征提取技术。 其中（xi，yi）是中心坐标，r是半径。 通常，眼睛将由瞳Kong和角膜缘的两个圆圈（虹膜区域）以及上下眼睑的两个抛物线建模 它开始从水平方向检测眼睑，然后从垂直方向检测瞳Kong和虹膜边界。 标准化和功能编码： 从圆到长方形块通过使用1D Log-Gabor滤波器。 为了提取9600位虹膜代码，上下眼睑将被处理成9600位编码的蒙版。 匹配： 汉明距离（HD）： Q和R是要比较的主题，包含20x480 = 960