甘金，K.A。；格内舍夫，A.N。；马特维耶夫，I.A。 基于近似方法和后续细化的虹膜图像分割。 （英语。俄文原件） Zbl 1308.94017号 J.计算。系统。科学。国际。 53，第2期，224-238（2014）; Izv的翻译。罗斯。阿卡德。特奥·诺克。修女。向上。2014年，第2号，80-94（2014）。 摘要：提出了一种前眼图像中虹膜的检测和分割方法。输入数据是现代虹膜识别系统中使用的图像。在输出时获得虹膜外部和内部边界的坐标以及可见虹膜区域的掩模，或者判断图像不包含可接受质量的虹膜。该系统首先对眼睛中心进行近似检测，然后对虹膜外部和内部边界进行近似检测。如果未检测到其中一个边界，则会进一步尝试使用不同的算法对其进行定位。最终，在最后的步骤中，使用专门设计的方法确定虹膜的精确边界。该系统在公共虹膜图像数据库上进行了测试，并使用了国际IREX NIST测试。 引用于三文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 68单位10 图像处理的计算方法 软件：CASIA虹膜；UBIRIS公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.A.Gankin}等人，J.Compute。系统。科学。国际标准53，第224-238号（2014年；兹bl 1308.94017）；Izv的翻译。罗斯。阿卡德。特奥·诺克。修女。向上。2014年第2期，80--94（2014） 全文： 内政部 参考文献： [1] 鲍耶，K。；Hollingsworth，K。；Flynn，P.，《虹膜生物特征的图像理解：一项调查》，281-307（2008） [2] 鲍耶，K。；Hollingsworth，K。；弗林，P。；Burge，M.（编辑）；Bowyer，K.（编辑），虹膜生物特征研究调查：（2008-2010）（2012） [3] 崔，J。；Wang，Y。；Tan，T。；等。，基于纹理分割的快速鲁棒虹膜定位方法，401-408（2004） [4] 刘，X。；鲍耶，K.W。；Flynn，P.J.，快速有效的虹膜图像分割，118-123（2005） [5] S.Dey和D.Samanta，“一种用于虹膜生物识别处理的虹膜定位新方法”，国际生物生命科学杂志。3, 180-191 (2007). [6] L.L.Ling和D.F.de Brito，“快速有效的虹膜图像分割”，《医学生物工程杂志》30，381-392（2010）。 ·doi:10.5405/jmbe.769 [7] W.Yuan、Z.Lin和L.Xu，《基于人眼结构的快速虹膜定位方法》。第27届医学生物学年会，中国上海，2005，第3020-3023页。 [8] L.Pan、M.Xie和Z.Ma，《基于多分辨率分析的虹膜定位》。第19届模式识别国际会议，美国佛罗里达州坦帕，2008年，第1-4页。 [9] Z.He，T.Tan，Z.Sun等人，“为虹膜生物特征实现准确快速的虹膜分割”，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。31, 1670-1684 (2009). ·doi:10.1109/TPAMI.2008.183 [10] T.Maenpaa，“快速虹膜检测的迭代算法”，载于《生物识别系统国际研讨会》，北京，2005年，第127页。 [11] M.Nabti、L.Ghouti和A.Bouridane，“一种基于组合多尺度特征提取技术的有效快速虹膜识别系统，”模式识别。41, 868-879 (2008). ·Zbl 1132.68651号 ·doi:10.1016/j.patcog.2007.06.030 [12] Matveev，I.，从亮度梯度投影的互联最大值检测虹膜的算法，62-68（2009） [13] I.Matveev，《利用梯度投影的相应最大值检测图像中的虹膜》。《计算机图形、可视化、计算机视觉和图像处理国际会议》，德国弗莱堡，2010年，第17-21页·Zbl 1132.68651号 [14] I.Matveev，“圆形最短路径作为眼睛图像中虹膜边界的检测和优化方法”，J.Compute。系统。科学。《国际法》第50卷第778-784页（2011年）·Zbl 06188511号 ·doi:10.1134/S1064230711050157 [15] I.A.Matveev，“使用Hough变换和二维参数空间进行虹膜中心定位”，J.Compute。系统。科学。国际标准51785-791（2012年）。 ·doi:10.1134/S1064230712060068 [16] H.Proenca和L.A.Alexandre，“非合作识别的虹膜分割方法”，IEE Proc。视觉，图像信号处理153199-205（2006）。 ·doi:10.1049/ip-vis:20050213 [17] L.P.Yaroslavskii，《数字图像处理导论》（Sovetskoe Radio，莫斯科，1979）[俄语]。 [18] C.Sun和S.Pallotino，“图像中的圆形最短路径”，模式识别。36, 709-719 (2003). ·doi:10.1016/S0031-3203（02）00085-7 [19] 米罗诺夫，A.A。；Tsurkov，V.I.，带标准的运输型问题，109-118（1995）·Zbl 0926.90071号 [20] A.A.Mironov和V.I.Tsurkov，“运输类型模型中的遗传极小极大矩阵”，《计算杂志》。系统。科学。《国际法》第37卷，第927-944页（1998年）·Zbl 1067.90502号 [21] V.I.Tsurkov，“各向异性扩散噪声抑制下的边缘保护分析模型”，J.Compute。系统。科学。国际标准第39437-440号（2000年）。 [22] V.I.Tsurkov和D.V.Kovkov，RF专利号2316816（2005）。 [23] D.Monro，巴斯大学虹膜图像数据库，http://bath.ac.uk/elec-eng/research/sipg/irisweb/ [24] 中国科学院自动化研究所（CASIA）CASIA虹膜图像数据库。http://www.cbsr.ia.ac.cn/IrisDatabase.htm [25] 多媒体大学MMU虹膜图像数据库。http://pesonna.mmu.edu.my/ccteo网站 [26] P.J.Phillips，W.T.Scruggs，A.J.O'Toole等人，“Frvt2006和Ice2006大规模实验结果”，IEEE Trans。模式分析。机器。智力。32, 831-846 (2010). ·doi:10.1109/TPAMI.2009.59 [27] H.Proenca和L.A.Alexandre，《UBIRIS:有噪音的虹膜图像数据库》。国际图像分析与处理会议，意大利卡利亚里，2005年（施普林格，2005年），第3617卷，第970-977页·doi:10.1007/11553595_119 [28] R.P.Wildes，“虹膜识别：一种新兴的生物识别技术”，Proc。IEEE 85，1348-1363（1997）。 ·doi:10.1109/5.628669 [29] J.Daugman，“虹膜识别工作原理”，IEEE Trans。电路系统。视频技术。14, 21-30 (2004). ·doi:10.1109/TCSVT.2003.818350 [30] J.Daugman，“虹膜识别的新方法”，IEEE Trans。系统。，《人类网络国家》，B部分37，1167-1175（2007）·Zbl 1143.90351号 ·doi:10.1109/TSMCB.2007.903540 [31] L.Masek，用于生物识别的人类虹膜模式识别。http://www.csse.uwa.edu.au/pk/studentprojects/libor网站 [32] L.Ma，T.Tan，D.Zhang等，“虹膜识别的局部强度变化分析”，模式识别。37, 1287-1298 (2004). ·doi:10.1016/j.patcog.2004.02.001 [33] 《今日生物识别技术》（Elsevier，2011）第10期，“NIST呈现了眼部和虹膜识别挑战结果”。 [34] Grother，P。；Tabassi，E。；奎因，G.W。；等。，IREX I-标准图像上虹膜识别算法的性能（2009） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。