10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.006
基于支持向量机与Hamming距离的虹膜识别方法
针对传统的虹膜识别方法侧重于特征提取这一现象,提出了一种侧重于模式匹配的识别算法,即基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和Hamming距离的虹膜识别方法.该算法首先对采集到的虹膜图像进行预处理,准确定位出虹膜,并对其进行归一化处理;然后使用Log-Gabor滤波器提取虹膜纹理特征,在得到虹膜特征编码后,用SVM和Hamming距离方法进行模式匹配.在CASIA虹膜库上的实验结果表明:与经典的识别方法相比,该方法识别率达到了99.63%,错误接受率(FAR)和错误拒绝率(FRR)分别降到了0.02%和0.35%.
虹膜识别、支持向量机、Hamming距离、Log-Gabor滤波器
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61473266;河南省教育厅科学技术研究重点项目13A510684
2015-11-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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