java - 用opencv比较虹膜图像

Question

我需要虹膜比较方面的帮助。

我已经对我的虹膜图像进行了分割和规范化。现在我想提取特征，将其添加到数据库中，或者只是在特征向量列表中，然后将其与其他特征向量进行比较。我希望我的应用程序决定这样的虹膜是否已经在数据库中。当然图像是不同的，它们是在不同的光线、角度等下完成的。

我认为 Gabor 过滤器会有所帮助，所以我将其设置为 12 个不同的参数值：

Mat kernel = Imgproc.getGaborKernel(new Size(25, 25), sigma, theta, lambda, gamma, psi, CvType.CV_64F);
Scalar sum = Core.sumElems(kernel); //kerner normalization
Core.divide(kernel, sum, kernel);   
Imgproc.filter2D(floatSource, dest, CvType.CV_64F, kernel);

然后我使用这个函数计算 12 个汉明距离：

dist_ham = Core.norm(it1.next(), it2.next(), Core.NORM_HAMMING);

并得到平均值。

而且......它不起作用。当我比较相同虹膜或 2 个不同虹膜的 2 个不同图像时，Hamming distanse 是相似的。我怎样才能使我的算法更好？也许我应该使用一些在 openCV mathers 中实现的来获得好的结果？对我来说，我将使用哪种算法并不重要，我只想有好的结果。我是一个小初学者。

一些示例图片： 第一个人 img1：第一个人 img1 的标准化虹膜：

第一个人 img2：第一个人 img2 的标准化虹膜：

此示例的汉明距离约为 29000（这是我得到的最低距离，在大多数情况下，同一个人虹膜的汉明距离约为 30000 - 31000）不同人的汉明距离约为 31000（取决于测试图像）

Answer 1

我只是通过在 Daugman 的论文等中实现算法/数学成功地做到了这一点。我的建议是实际可视化 gabor 内核以找到有意义的参数组合，例如 sigma 和 lambda。我没有使用 OpenCV 的 GetGaborKernel，而是使用了手工制作的。