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使用馬賽克與最大量測路徑法於自動人眼虹膜辨識系統之應用

為了解決1028眼影的問題，作者施嘉南 這樣論述：

人眼虹膜辨識系統的研發基礎是利用虹膜的穩定性與單一性，它屬於生物辨識系統(biometric recognition system)的一種，可應用在高安全性的出入口管制、自動提款機等方面，亦可使用於新興的電子商務身分辨識。 利用人類虹膜獨特的生理模式的新技術當做辨識系統，它不必擔心失竊、遺忘或是讓仿冒者複製，並在無需接觸或侵入身體的情況下，提供非常高而明確的辨識率。所以人眼虹膜辨識系統是相當可靠且安全的辨識系統。有鑑於此，本論文利用馬賽克與MST (Maximum Spanning Trees)法將虹膜特徵分析成249 bytes的虹膜碼，並利用語音的效果實現自動人眼虹膜

辨識系統。 首先，本論文先探討處理虹膜影像的技巧，對於誨暗不明的虹膜影像，可以利用對比度擴張(contrast stretching)、直方圖均衡化(histogram equalization)或同態濾波(homomorphic filtering)將影像的對比增強。針對虹膜影像的特徵描述，可以利用一階導數的空間濾波器或二階導數的空間濾波器凸顯虹膜紋路(texture)。為了濾除不期望的影像雜訊訊號，可選擇平均濾波器(mean filter)或高斯濾波器(gaussian filter)等低通濾波器來消除雜訊訊號。接著，為了讓虹膜碼的建立不需透過影像轉換處理，以馬賽克法(

mosaic)配合資料結構中圖形演算法之一的最大量測路徑(Maximum Spanning Trees)演算法建立虹膜碼。最後，本論文提出虹膜碼相關性的計算公式，以分辨虹膜碼的差異(diversity)與完成虹膜碼的匹配(pattern match)