虹膜图片的最佳功能匹配

Question

我想编写一些代码来执行虹膜识别。我已经有了一个笛卡儿坐标正常化的虹膜图片。我试图用Gabor滤波器和Hamming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，它将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OpenCV的

Answer 1

的Java版本的特征提取&匹配的帮助！

问题是一个典型的识别应用程序。 Inder成功匹配两张图片，你必须找到一些独特或独特的属性，这将帮助你找到你要找的东西。这些在模式识别/图像处理环境中被称为“特征”。但是，这并不简单。有它们在OpenCV的已经实施了许多特征提取方法（SIFT，SURF，ORB等）

在虹膜识别的情况下，您将需要规模，照度和旋转invarient功能。 SIFT的功能将成为这项工作的最佳人选。 因此，提取虹膜图像的SIFT特征并将它们存储到数据库中。 OpenCV也有功能匹配器，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