基于组合K近邻与矩阵变换的虹膜识别

摘要：

研究人眼虹膜识别问题,因实际虹膜内边界并不是标准圆,引起识别精度差,影响有效的特征提取.传统利用圆模板定位的算法存在瞳孔遗留或纹理损失且定位时间长等问题,为提高虹膜定位精度,降低识别时间,提出了一种新的虹膜识别算法.首先对图像进行去除光斑等预处理,将含有虹膜图像的圆环变换为极坐标系下的矩形,在矩形坐标上以点、线检测确定虹膜轮廓,并对EMD提取纹理分布特征,根据比对距离寻找每个待测样本的K个近邻,以简单投票决策输出识别结果.基于CASIA虹膜图像库进行仿真,结果表明,识别率高达99％,并明显降低了识别时间,使虹膜定位可有效提升识别精度.

关键词：生物特征、虹膜识别、虹膜定位、纹理特征

所属期刊栏目：28

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：淮安市工业科技支撑计划HAG2010069;国家自然科学基金60973113

在线出版日期：2012-03-05（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：253-256