高性能虹膜识别算法.pdf
在虹膜识别系统中，虹膜特征集是很大的，且大部分图像受到眼皮睫毛遮挡的影响，使得系统的计算量相当大，识别的正确率不高.针对这些缺点，本文提出了一种高效的虹膜识别算法.这种方法通过收集部分虹膜图像进行归一化预处理，然后用多分辨小波变换抽取特征，对抽取得到的特征向量用DLDA进一步降维和进行特征分类.最后，利用模拟退火算法(SA)良好的全局收敛性和粒子群(PSO)算法收敛速度快的优点，我们将两者结合，取长补短，优化PNN的平滑系数.对700多幅虹膜样本的处理表明，此方法有效可行，可达到99.75％的识别率，并在保持0.54的FRR(拒绝率)的同时，可以使FAR(误识率)降为0.
作者：SongJuan 宋娟 Quanhuiyun 全惠云
作者单位：HunanNormalUniversity,ChangSha410081湖南师范大学数学与计算机学院,长沙,410081
母体文献：第17届全国计算机新科技与计算机教育学术大会论文集
会议名称：第17届全国计算机新科技与计算机教育学术大会
会议时间：2006年7月25日
会议地点：厦门
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会,中国计算机学会,全国计算机继续教育研究会
语种：chi
分类号：
关键词：虹膜识别 小波变换 判别分析 概率神经网络
在线出版日期：2013年5月28日
基金项目：
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