10.13413/j.cnki.jdxblxb.2020360
基于GA-SVM模型的虹膜质量评估方法
针对虹膜图像质量评价过程中存在的如何选取适量的评价因子、如何降低评价因子的计算量、如何对评价因子进行有效融合等问题,提出一种基于遗传算法-支持向量机(GA-SVM)模型和多测度评价指标的虹膜图像质量评估方法.首先对虹膜图像进行清晰度质量评价,粗略筛除模糊图像;然后选用4个评价指标,利用GA-SVM模型对评价指标值进行有效融合,以综合评价虹膜图像质量;最后将该方法在吉林大学第六代虹膜库中进行验证,并与其他经典评价方法进行对比.实验结果表明,该方法能提高可用虹膜存活率,并达到较好的识别精度,同时提升系统运行速度.
虹膜图像质量评价;支持向量机;遗传算法;多指标融合;二分类
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;吉林省自然科学基金;吉林省产业创新专项基金
2022-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
89-98