【摘 要】
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本文是基于仿生模式的虹膜识别的研究,克服了传统的虹膜识别在处理N+1类问题时的局限性,选取归一化后的虹膜图像,经小波变换后的低频带为特征提取子带,取其方向角为特征表示,
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本文是基于仿生模式的虹膜识别的研究,克服了传统的虹膜识别在处理N+1类问题时的局限性,选取归一化后的虹膜图像,经小波变换后的低频带为特征提取子带,取其方向角为特征表示,利用K-Means算法找到各类的中心,用距离映射结合概率统计原理得到几何覆盖区域半径,由此在特征空间中构造不同虹膜样本的覆盖区域,通过判断待识别样本是否落在覆盖区域内达到识别目的。本文以JLU-IRIS虹膜库为识别对象,通过调整识别算法的参数(算法中涉及到的参数采用凑试法),针对参加训练的不同样本数虹膜图像做实验分析其识别率、误识率与拒识率,最后确定本文实验采用的几何覆盖半径的大小;比较相同特征参数情况下,本文识别方法与SVM分类器与余弦距分类器等传统模式识别的识别效果;并用该方法针对未参加训练的虹膜图像进行正确拒绝识别实验,针对以上实验结果分析总结。本文方法对参加过训练的虹膜样本的正确识别率为96.50%,对没有参加过训练的虹膜样本的正确拒识率高达98.56%,表明本文采用的识别方法是有效的,特别是对非法权限的虹膜具有高拒识率,安全性较高,可满足实际识别需要,具有重要的实际意义,本文的研究可为虹膜识别提供参考与借鉴。
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