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一、虹膜检测和胆固醇分析简介

虹膜检测是一种生物识别技术，通过分析和比对人眼中的虹膜纹理特征来进行身份认证。虹膜是位于眼球前部的彩色环形组织，具有独特的纹理和颜色。虹膜检测的原理是利用计算机视觉和模式识别算法，将虹膜图像中的纹理特征提取出来，并与事先存储的虹膜模板进行比对，从而判断是否匹配。

1 什么是虹膜？
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状薄膜，在红外光下呈现出丰富的视觉特征，如斑点，条纹，细丝，冠状，隐窝等。

2 为什么使用虹膜识别
现在识别人的身份主要有人脸识别和指纹识别，其实虹膜有很大的优势。
（1）唯一性：虹膜的形成主要是由胚胎发育环境的随机因素所决定，虹膜纹理中随机分布的细节特征决定了虹膜模式的唯一性，虹膜具有独一无二的纹理结构，虹膜上面的细节特征自由度是几百个的数量级，因此可以唯一标识个体身份。
（2）稳定性：虹膜纹理出生八个月后稳定成形，终身不变。
（3）非侵犯性：采集非接触，有可能远距离获取。
（4）安全性：相对指纹、人脸特征不易窃取。虹膜大部分需在红外线下进行识别，因为虹膜在黑色的瞳孔和白色的瞳孔之间，大部分中国人虹膜色素是在近红外以下才能显示细节特征，可以非常精确识别一个人的身份。

3 虹膜识别发展简史
最早是1936年眼科医生发现每一个人的虹膜不一样，他发现可以用虹膜进行人脸识别，1985年另外两个眼科医生就是在美国申请第一个虹膜识别的专利，他们认为虹膜是可以通过计算机电脑来实现，但是他们不知道怎么去实现，后来当时在美国哈佛大学一个研究人员John Daugman发明了第一个虹膜识别算法，他是把虹膜识别能够用算法的形式把它表达出来，并且成功地实现了虹膜识别。

然后在90年代就有陆续有一些虹膜识别的产品开发出来，后来虹膜识别就是被证明是一个非常安全可靠的身份识别技术之后，在各个领域得到了广泛的应用，包括海关、机场、国民身份证目前有三个国家作为身份证虹膜的标识，像印度每个人都有分配一个编号采集虹膜，现在有10亿采集了虹膜识别特征，在印度应用非常成功，墨西哥、印度尼西亚，现在他们的国民身份证也加了虹膜特征，中科院自动化研究所是1999年开始研究虹膜产品，后面我们发明了手机终端的虹膜应用，大概虹膜是这样的发展历史。

4 虹膜识别的应用
目前虹膜识别应用领域非常的广泛，不管是物理空间还是在网络空间，只要是人员身份识别都可以使用，包括像安检通关都可以用虹膜，或者是安全反恐也是用到的虹膜，一些恐怖分子可以化妆甚至可以易容，或者是用烫伤的方式把指纹换掉，但是防恐要求精确识别，虹膜是很重要的方式。目前我们的技术也在国外的银行自助提款机用虹膜身份证就可以取款。

另外三星新发布的手机就是用虹膜识别，支付宝也会虹膜识别，他们也明确将来是虹膜使用很重要的方向，因为指纹可以造假的，很可能通过造假的指纹就可以盗取支付宝里面的资金，包括摸过茶杯水杯的指纹都可以窃取进来因为安全攻击。在公安司法监狱管理包括煤矿工人的考勤都有使用，在门禁控制方面，虹膜也有广阔的适用前景。

5 虹膜识别的主要流程
第一步是虹膜图像的获取，虹膜图像的采集就是普通的相机不能采集到清晰的虹膜纹理，因为人的虹膜物理尺寸比较小，并且需要一些近红外光的配合。
第二步就是虹膜图像的处理，我们需要把它有效的分割出来，然后把它进行归一化处理。
第三步就是虹膜图像特征比对，这也是虹膜比较关键一步。1998年我们发展了虹膜计算理论和方法。

6 虹膜图像获取
首先给大家介绍虹膜图像获取的过程，虹膜图像获取是一个具有挑战性的问题，一是物理尺寸小，造成成像系统景深是比较小的，然后成像过程用户眼睛跟摄像机在一个光轴上，有效对焦就不是很方便，就是传统的技术面临着很大挑战。比如说戴上眼睛之后会有反光等其他因素的干扰，所以虹膜图像采集是虹膜识别比较大的瓶颈。

虹膜成像的原理主要是采用近红外的一个滤光片通过成像系统之后进行成像，包括有一些视觉反馈、人和相机的距离。这个虹膜的系统是一个精密的自动化系统，这是在不同的情况下采集的虹膜图像，我们东方人虹膜纹理是采用近红外800多纳米光源，虹膜图像是最清晰的。

当前虹膜识别系统主要是近距离的，比如说日本冲电气最早是手持式，在笔记本上用的虹膜装备，包括这种便携式虹膜成像系统，包括还有虹膜成像设备。当前也有公司开发远距离，比如说1米到3米之间可以采集人的虹膜纹理，这样更方便，也是在安检通关方面比较重要的趋势，主要的科研单位和科研机构，美国的一些公司，Aoptix, Eyelock, Sarnoff等公司都曾经研发近距离虹膜系统。

虹膜图像的获取主要有四个跨越，我们是从1998年开始做，1999年实现了从无到有，当时我们从美国买设备，他们不卖我们，后面通过我们自主的研究，2001年有了很大的进步，我们实现了单眼到双眼的采集，2006年和2008年都有新的设备做出来，后面我们研究出来一幅图像可以先拍照后对焦的光场相机。

现在我们发展移动终端的虹膜识别技术，这是我们最近研发手机虹膜识别。这是虹膜识别登记，只要两三秒钟就可以实现虹膜注册，非常方便。今年年初发布了第一部虹膜安全手机，在国家的安全部门在用，包括应用自主知识产权的虹膜设备，我们也建设了自己的虹膜项目数据库，目前有1.6万个科研团队申请使用，包括有各种各样的数据库，我们通过虹膜图像的共享使虹膜研究领域活跃度大幅度提升。

7 虹膜图像处理
采集了虹膜图像之后，我们要对虹膜图像进行预处理，就是把虹膜图像上面一些反光，包括确定初步位置，就是虹膜检测，然后对虹膜内外圆进行定位，有时候虹膜并不完全是圆形，包括睫毛和眼睛的检测，我们也提出新的方法，根据虹膜分布的规律，能够自动建模，然后结合纹理、虹膜的边缘、上下眼皮的边界，再用一些模型把这些睫毛、光斑滤除。

8 虹膜图像特征比对
这时怎么对虹膜特征进行编码，传统的虹膜识别方法都比较复杂，我们提出比较新颖非常简单并且实用，计算速度非常快的定序测量特征，就是统计这个图像区域之间绝对值，就计算哪个区域之间相对哪个区域更亮，哪个区域更暗。

这些编码是符合二项分布的，这样可以确定如果是不同用户虹膜比对，匹配分数的分布服从二项分布。Hamming距离匹配分数会非常高。而同一个人绝大部分即使有一些噪声，定序测量也能够匹配上，这样的话很容易识别出来，并且计算速度非常快。后面我们提出了线性规划方面解决虹膜和掌纹图像中定序测量特征选择问题，在主流的虹膜和掌纹图像数据库取得了当前最好的识别效果。

二、部分源代码

function varargout = Cholesterol(varargin)
% CHOLESTEROL M-file for Cholesterol.fig
% CHOLESTEROL, by itself, creates a new CHOLESTEROL or raises the existing
% singleton*.
%
% H = CHOLESTEROL returns the handle to a new CHOLESTEROL or the handle to
% the existing singleton*.
%
% CHOLESTEROL(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in CHOLESTEROL.M with the given input arguments.
%
% CHOLESTEROL(‘Property’,‘Value’,…) creates a new CHOLESTEROL or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs
% are
% applied to the GUI before Cholesterol_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to Cholesterol_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help Cholesterol

% Last Modified by GUIDE v2.5 03-Feb-2024 14:45:10

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @Cholesterol_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @Cholesterol_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before Cholesterol is made visible.
function Cholesterol_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to Cholesterol (see VARARGIN)

% Choose default command line output for Cholesterol
handles.output = hObject;
handles.flag=0;
% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes Cholesterol wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = Cholesterol_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

% — Executes on button press in btn_fileOpen.
function btn_fileOpen_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to btn_fileOpen (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
[filename, pathname] = uigetfile( …
{‘.bmp;.tif;.tiff;.jpg;.jpeg’,'All Picture Files (.bmp;.tif;.tiff;.jpg;.jpeg)’; …
‘.bmp’, 'Bitmap File (.bmp)’; …
‘.tif;tiff’,'TIFF (.tif;.tiff)’; …
‘.jpg;.jpeg’,‘JPEG (.jpg;.jpeg)’; …
‘.’, ‘All Files (.)’}, …
‘Insert Pre-process Latex Glove Sample Image’);
if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0)
return
end

Im = imread([pathname,filename]);

handles.Im = Im;
handles.flag = 1;
guidata(hObject,handles)

axes(handles.Pic1);
imshow(handles.Im);
title(’ Ĥ ͫ ׶ λ’);

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社，2020.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1.1 PID优化
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1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置