虹膜图片的最佳特征匹配器答案

【问题标题】：Best feature matcher for iris pictures虹膜图片的最佳特征匹配器
【发布时间】：2014-12-07 13:20:40
【问题描述】：

我想编写一些代码来执行虹膜识别。我已经有一张虹膜图片，它被归一化为笛卡尔坐标。我尝试使用 Gabor 滤波器和汉明距离来匹配这些图片，但没有成功。

所以现在我想知道在 openCV 中是否存在一个匹配器可以很好地提供这种识别？我知道有一些预定义的匹配器，但哪一个最适合非常相似的图片？我还要补充一点，我的应用程序应该决定给定的虹膜是否已经存在于数据库中。

我使用的是 Java 版本的 openCV

【问题讨论】：

您能更明确地了解您在那里使用的管道吗？使用 gabor 特征很有意义，但汉明距离没有（除非你省略了某些东西）
@berak，我在眼睛图像中检测到虹膜，将其剪切，转换为矩形。接下来我使用 getGaborKernel 函数并将它与我的虹膜图像进行卷积并放入 db。我拍摄下一张图像做同样的事情并计算输入图像和数据库中图像之间的汉明距离。感谢您的回复，但是我的问题有点不同。如果 openCV 中的任何匹配器管理我的任务？

【解决方案1】：

特征提取和匹配帮助！

这个问题是一个典型的识别应用。为了成功匹配两个图像，您必须找到一些不同或独特的属性，以帮助您找到所需的内容。这些在模式识别/图像处理环境中被称为“特征”。然而，事情并非如此简单。 OpenCV中已经实现了许多特征提取方法（SIFT、SURF、ORB等）

在虹膜识别案例中，您将需要比例、照度和旋转不变特征。 SIFT 特征将是这项工作的最佳候选者。因此，提取虹膜图像的 SIFT 特征并将其存储到数据库中。 OpenCV 也有特征匹配器，flaNN 就是其中之一。

OpeCV
SIFT： http://docs.opencv.org/3.1.0/da/df5/tutorial_py_sift_intro.html#gsc.tab=0
FLANN: http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/features2d/feature_flann_matcher/feature_flann_matcher.html

【讨论】：