基于Matlab的人眼虹膜识别门禁系统

随着生物识别技术的发展，虹膜识别因其唯一性和稳定性在身份认证领域中发挥着越来越重要的作用。本文设计并实现了一套基于 MATLAB 的虹膜识别考勤系统。系统采用图像处理技术对虹膜图像进行预处理，包括灰度转换、边缘检测、虹膜内外边界定位与归一化处理。在特征提取阶段，引入了 Gabor 滤波器以捕捉虹膜纹理特征，并将其编码为二进制虹膜码。通过计算 Hamming 距离实现对输入图像与数据库中样本的匹配，从而完成身份识别和考勤登记。实验结果表明，本系统对不同个体的虹膜识别具有较高的准确率，能够满足中小型场景下的自动化考勤需求，具有良好的实用价值和扩展潜力。

作者：张家梁(自研改进)

引言

在现代信息社会中，身份认证已成为保障系统安全和提高管理效率的重要手段。传统的考勤方式如刷卡、密码输入或指纹识别等，存在易遗失、易伪造、识别准确率不高等缺点。相较而言，虹膜识别作为一种新兴的生物特征识别技术，具有极高的唯一性、稳定性和防伪能力，成为身份认证领域的重要研究方向。

虹膜是人眼中颜色部分的环状结构，由复杂的肌肉组织构成，其纹理特征在个体之间差异显著，即使是同卵双胞胎也不尽相同，且在生命周期中基本保持不变。因此，虹膜识别被广泛认为是最为可靠的生物识别手段之一。

本项目围绕虹膜识别技术，设计并实现了一套完整的基于 MATLAB 的图形化考勤系统。系统通过用户上传虹膜图像，自动进行虹膜区域定位、图像归一化、特征提取与匹配识别，最终完成考勤记录。采用 Gabor 滤波器对虹膜纹理进行编码，并通过与已注册特征数据库比对判断身份，实现非接触、自动化的考勤管理。本文将详细介绍系统的设计流程、关键算法与实现细节，并通过实验验证其有效性与可行性。

系统架构

1.系统概述
本虹膜识别考勤系统是一套基于 MATLAB 平台开发的图形用户界面（GUI）应用，主要用于实现对员工或学生的非接触式身份识别与考勤登记。系统采用虹膜图像作为唯一的生物特征输入，通过图像处理与模式识别算法，实现身份比对与自动考勤。

整个系统主要由以下几个模块组成：
图像采集模块：通过摄像头或用户上传的方式输入虹膜图像（支持 JPG 格式）。
图像预处理模块：对图像进行灰度化、边缘检测、噪声去除等操作，提取出虹膜内外边界。
虹膜归一化模块：采用橡皮膜（Rubber Sheet）模型将环状虹膜区域展开为固定尺寸的矩形图像。
特征提取模块：通过 Gabor 滤波器提取虹膜纹理特征，并进行二值编码。
匹配识别模块：利用 Hamming 距离将当前虹膜码与数据库中的样本进行比对。
考勤记录模块：根据识别结果自动判断是否匹配，并给出考勤成功或失败的提示。

该系统界面友好，操作简便，适用于校园、企业等场景的日常出勤管理。

2.系统流程图

研究方法

系统整体采用模块化结构，结合图像处理与生物识别技术，主要研究内容围绕图像预处理、特征提取、特征编码与匹配识别四个核心阶段展开。

实验结果

为了验证所设计的虹膜识别考勤系统的有效性与实用性，本文对多个虹膜图像样本进行了识别测试，分析其识别准确性、系统稳定性和容错性。实验在 MATLAB 平台下完成，使用自建虹膜图像数据库作为比对基准。

实验结果
图1：匹配成功界面

系统成功识别输入虹膜为1b号人眼，考勤登记完成。

图2：匹配失败界面

系统未能在数据库中找到匹配虹膜，提示考勤失败。

系统实现

本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：

研究结论

从实验结果可以看出，本系统在清晰、高质量图像输入条件下具有良好的识别效果，匹配准确率可达 80% 以上。系统对虹膜边界提取与归一化处理较为敏感，图像光照、反光、睫毛遮挡等因素会对识别结果产生一定影响。

此外，当输入图像未在数据库中注册时，系统能正确判断匹配失败，有效防止误识别，具备一定的实用性和安全性，适用于中小型门禁或考勤应用场景。

实验环境

硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。

官方声明

实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。

研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。

版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。

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