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题名基于小波包分析的虹膜识别研究
被引量：1
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作者
周俊
王帅
刘凡漪
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机构
中国人民解放军陆军勤务学院信息工程系
重庆现代服务业研究中心
中国人民解放军陆军勤务学院基础部基础实验中心
重庆交通大学
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2021年第S01期57-62,共6页
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基金
重庆市教育委员会科学技术研究计划(KJZD-K202004401,KJZD-K201904401)
重庆商务职业学院人工智能技术应用协同创新中心资助项目。
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文摘
虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节。小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足。针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别。对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5%,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法。
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关键词
小波包
分解
对角高频
阈值化
虹膜特征
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Keywords
Wavelet packet
Decomposition
Diagonal high-frequency
Threshold
Iris features
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分类号
TP391.5
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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