由于不同人的虹膜大小不一，即使同一虹膜受光照不均和瞳孔放缩等影响，会引起虹膜大小的变化，为了消除这种不利的影响，必须对定位的虹膜图像进行归一化处理，将每幅原始图像调整为与原始图像相同的尺寸和对应的位置，从而消除缩放、旋转和平移对于虹膜识别的影响。本文以瞳孔圆心为中心点，将虹膜的环形区域归一化为矩形区域的方法。首先设虹膜图像的内外边缘的交点位置分别为(xi(θ)，yi(θ))和(x0(θ)，y0(θ))，然后通过采用式(3)可将虹膜图像中的每一点全部映射到极坐标( r，θ) 中，这样虹膜经过归一化处理后的r∈ 0， [ ] 1 ，θ ∈［0，2π］，末尾就在极坐标( r，θ) 平面上获得64 × 256 大小的归一化虹膜图像。归一化虹膜图像通过上述映射后，对于消除缩放、旋转和平移等具有不变性。由于归一化后的矩形虹膜图像由于眼睑遮挡的影响，从而使虹膜图像含有噪声信息，为了消除噪声干扰作用，在对虹膜进行归一化的同时，需对噪声进行相应标记，生成一个与归一化虹膜相对应的噪声屏蔽模板。在噪声屏蔽模板中，噪声信息被标记为0，虹膜信息被标记为1。人体温度探测虹膜门禁测温系统包含读卡器。考生核验虹膜门禁测温系统毫秒级采集
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虹膜中包含丰富的色素细胞，当外部光线照射到眼睛上时，由于不同人的色素细胞对光有不同的吸收率，使得虹膜呈现不同的颜色。从识别的角度来说，虹膜的颜色信息并不具有大部分的区分性，那些相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等形状的细微特征才是虹膜专一性的体现。这些细微特征在彩色图像和灰度图像中是一致的，因此一般采用灰度图像进行虹膜识别的研究。此算法是Daugman博士于1993年在文献中提出的。在定位虹膜时使用了从粗到精的策略末尾达到单像素的精度，并估计出虹膜和瞳孔的中心以及半径。一般来说，瞳孔的中心和虹膜是不同心的，瞳孔中心的重要性比虹膜的中心稍差一些，它的半径是虹膜半径的0.1到0.8倍。因此，决定瞳孔的圆周的三个参数必须与虹膜的圆周分开估算。在Daugman系统中，设计的二维Gabor滤波器对归一化后的虹膜纹理进行滤波。
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