-
题名基于D-LDA与最近特征分类法的眼虹膜识别系统
- 1
-
-
作者
陈添丁
郎燕峰
-
机构
浙江工商大学通信与信息技术研究所
-
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2006年第23期4516-4520,共5页
-
文摘
以3个主要处理阶段来实现一个高识别率的虹膜识别系统。撷取人眼图像进而分离出虹膜图像,再利用图像处理予以改善,使得虹膜图像更适于后续的识别。接着建立虹膜的特征向量,在虹膜图像展开的过程中,解决了虹膜图像旋转不变性的问题,然后利用直接线性判别分析(D-LDA)的方式进行特征抽取,使得所产生出来的特征向量拥有最大类别间距离与最小类别内距离的特性。最后,探讨多种最近特征分类法与其识别效果,并将上述方法设计完成一套眼虹膜识别系统。实验结果显示,在样本特征向量数较少的情况下识别率有96.47%,如果在每个类别中增加样本特征向量的数量,则系统的识别率可以达到98.50%。
-
关键词
虹膜识别系统
最近特征分类法
直接线性判别分析
旋转不变性
样本特征向量
-
Keywords
iris recognition system
nearest feature classifiers
D-LDA
rotation invariant
sampling feature vectors
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
