独立成分分析和支持向量机的虹膜识别方法

摘要：

为了提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜识别方法.该方法采用独立成分分析获取虹膜高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后在该独立成分空间中,利用支持向量机的泛化特性构造最优分类超平面.通过CASIA虹膜数据库的仿真实验,该方法降低了特征空间维数,具有较高的正确识别率.特别是对高斯核,取得了98.61%的正确识别率,较相异度函数和最近特征线方法分别高6.48%和4.54%,同时也提高了算法的鲁棒性和灵活性.

关键词：独立成分分析、虹膜识别、最近特征线、支持向量机

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60472085;陕西省自然科学青年基金2006F01

在线出版日期：2007-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：583-586