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基於嵌入零樹小波編碼之虹膜辨識 Iris Recognition Based on Embedded Zerotree Wavelet Coder
指導教授：陳文雄 老師 學生：李宗浩 日期：2009/3/23
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大綱 Ⅰ. 簡介 Ⅱ. 系統架構 Ⅲ. 前處理模組 Ⅳ. 特徵萃取模組 Ⅴ. 分類辨識模組 Ⅵ. 實驗結果
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簡介 生物辨識 生理特徵 臉型、掌型、掌紋、指紋、視網膜和虹膜…等。 行為特徵 聲音和簽名…等。
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簡介 虹膜紋理具有以下特性 辨識分為 終身不變、獨一無二、不易仿照、普遍性。符合生物辨識的特性。
識別(identification)：一對多 確認(verification)：一對一
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系統架構
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影像前處裡模組
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影像強化 受光源影響虹膜影像 影像增強結果
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特徵萃取模組
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特徵萃取模組
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Downsample 以部份重疊方式做downsample能降低擷取影像位移與虹膜伸展收縮之影響。
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Downsample row與column以每m*n pixel取mean並相互重疊50%。
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SPIHT編碼法 SPIHT（Set Partitioning in Hierarchical Trees）是由 Said 和 Pearlman 於1996 年所發表的； SPIHT 是 EZW ( Embedded Zerotree Wavelet ) 的改良版，同是利用scan order、zerotree 的觀念及門檻值來將離散小波轉換後的係數切割成數層 ， 然後分別將切割後的結果一一儲存傳送的技術。
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掃描順序 掃描順序頻帶順序示意圖。
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零樹(Zerotree) Zerotree 切割示意圖。 選取最具代表性之層
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四元樹(quadtree) 經小波轉換後的數值，以最低頻的係數為根，中頻及高頻為子節點，每個根會延伸出四個子節點，這些子節點是被用來加強父節點。 在編碼過程中以四元樹的概念，利用零樹門檻值決定影像中重要係數，並只對其重要係數編碼。
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四元樹(quadtree) 以三階離散小波轉換後的結果說明： A(1,2) 代表右圖中(1)與(2)的集合。
B(1,2) 代表右圖中(2)的集合。 A(4,2) 代表右圖中(3)的集合。 B(4,2) 則不存在。
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比對方式 特徵碼為二元碼，使用漢明距離進行比對。 漢明距離為3
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修改SPIHT編碼 特徵碼長度改為固定碼長形式，比對時加入不同碼長的概念，即為本系統修改SPIHT編碼法的宗旨。
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各頻域權重選擇 把三階小波轉換結果分成四個頻域，加上重建數值，共有五項權重參數。 非常重要w = 5 很重要 w = 4 重要 w = 3
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最佳化流程圖
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分類辨識模組
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符號說明 真實接受（Acceptance of Authentic, AA）
真實拒絕（Rejection of Authentic, RA） 冒牌接受（Acceptance of Faker, AF） 冒牌拒絕（Rejection of Faker, RF） 錯誤拒絕率（False Rejection Rate, FRR） 錯誤接受率（False Acceptance Rate, FAR） 等錯誤率（Equal Error Rate, EER）
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實驗結果-影像前處理 虹膜影像資料庫： 採用貝魯特大學-計算機科學系-SOCIA實驗室所提供的UBIRIS虹膜影像資料庫進行實驗。
每隻眼睛有5張24位元彩色影像，解析度爲800×600像素。 共1205張人眼影像。
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實驗結果-影像前處理 影像前處理失敗原因分析 失敗原因 數量 比例( % ) （a） 拍攝失焦 45 29.22 （b）
眼瞼遮蔽（含睫毛遮蔽） 73 47.4 （c） 眼睛閉合 11 7.14 （d） 瞳孔與虹膜顏色相近 22 14.29 （e） 其他（人臉影像） 3 1.95 總和 154 100
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實驗結果-影像前處理 拍攝失焦 眼瞼遮蔽 眼睛閉合 瞳孔與虹膜顏色相近
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實驗結果 其中這五項參數的組合中，共有14組為最佳解( EER = 0% )。 最低頻 次低頻 高頻 重建數值
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實驗結果 在距離分布圖發現加入權重後可拉開同類與非同類之間距離。 加入權重前 加入權重後
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實驗結果 在各項參數與權重均選擇最佳情況下，本系統可達到EER = 0%。
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實驗結果 Downsample係數與方式 五項權重之最佳化 特徵碼長度 EER(%) 8*8取mean(無重疊) 無 292 bytes
0.2478 16*16取mean(無重疊) 73 bytes 0.1282 16*16取mean(重疊) 0.0132 32*32取mean(重疊) 0.0489 有 0.0813 0.0165
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