。Р(3)虹膜纹理归一化：已知虹膜内外圆的半径以及圆心的坐标后，将虹膜纹理区域归一化为统一巨细和辨别率，淘汰虹膜在图像中的位置、整体标准、瞳孔缩放标准对识别产生的影响。Р(4)特征提取与编码：目的在于提取虹膜纹理中可用于识别的有效信息，并结构虹膜纹理特征编码。Р(5)匹配与分类：将虹膜纹理特征编码与数据库中的虹膜纹理特征编码进行匹配，进行识别。?РРРРРРРРРРРРРРРРРРРР图1-3 虹膜识别系统的组成Р1.2.2 虹膜识别的生长与现状Р?用虹膜进行身份识别的设想最早出现于19世纪80年代，近20年，该项技能有了奔腾的生长。1885年在巴黎的牢狱中曾利用虹膜的结构和颜色区分同一牢狱中的差别犯人，这是最早利用虹膜进行的身份识别，真正的自动虹膜识别系统则是上世纪末才出现。Р1987年，眼科专家Aran Safir和Leonard Florm首次提出了利用虹膜图像进行自动身份识别的看法。发育生物学家通过大量视察发明，当虹膜发育完全后，它在人的一生中是稳定稳定的，因而具有稳定性，可用来作为身份特征。Р影响力较大的虹膜识别系统主要有Daugman系统、Wildes系统、Boles系统和中科院虹膜系统等[3,1,6, 11,13,16]。Р?(1)Daugman系统Р目前国际上许多虹膜识别产物都使用了英国剑桥大学的Daugman博士提出的虹膜识别算法。算法中利用积分微分算子(Integro-differential operator)检测虹膜的内外圆界限：Р?????????(1.1)Р其中代表虹膜图像在处的灰度值：体现卷积；是标准差为的高斯算子，起平滑滤波的作用；是虹膜外边沿的参数(半径及圆心)。算子在以圆心，半径为的圆周上，对像素灰度值做积分并把它归一化，再求差分的极大值，从而得到圆的参数。Р然后，将虹膜区域视为各向同性的弹性体进行归一化，这就是“Rubber-Sheet
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