写了一些关于图像hough变换人眼虹膜的例子，程序含有说明解释，适合初学者。

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

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界，是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法，但对原始图像质量要求高，算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性，结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔，结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点，通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界；在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换，定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高，可用于实际虹膜识别的预处理过程中。

虹膜特征提取的matlab实现，内有完整的源代码

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

中科院虹膜数据库，包含99个双胞胎对象，其中包含了上千张虹膜图，对虹膜研究研究非常有用

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

针对现有唯一性检测装置功能单一,使出入井考勤存在管理漏洞的问题,设计了一种基于虹膜识别的唯一性检测装置。该装置集成了虹膜识别、标识卡检测、酒精检测、入井知识考试和人脸抓拍功能,根据设置的出入井考勤流程,实现对出入井人员的唯一性检测。文章详细介绍了装置的总体结构及工作原理,装置的考勤流程,最后通过在皖北煤电集团旗下多个煤矿实地测试表明,该装置识别速度快,能准确检测入井人员的违规行为,并能实时抓拍现场照片以供留底备查。

现有的生物识别系统识别并接受一个人，否则如果没有登记就直接拒绝一个人。 这些系统不提供搜索冒名顶替者所需的人的软件属性。 在此背景下，本文所阐述的工作是为了展示一个人在虹膜识别时的年龄和性别属性。 我们提出了用于年龄估计的深度卷积神经网络和用于虹膜性别预测的预训练深度 CNN AlexNet 和 GoogLeNet。 采用深度学习预训练网络从虹膜图像中提取特征。 此外，这些特征使用多类 SVM 模型进行训练和分类，以评估系统的性能。 实验结果证明“虹膜具有年龄和性别相关信息”的假设是正确的。