【摘 要】
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随着虹膜识别技术应用的加深,出现了诸多影响虹膜系统正确识别率的问题;其中,采集到的虹膜图像本身不满足识别条件,是导致识别率不理想的一种原因。将正确匹配和未正确匹配的
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271365)
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随着虹膜识别技术应用的加深,出现了诸多影响虹膜系统正确识别率的问题;其中,采集到的虹膜图像本身不满足识别条件,是导致识别率不理想的一种原因。将正确匹配和未正确匹配的虹膜图像分别作为两类不同的图像样本,采用提取虹膜图像的灰度共生矩阵和LBP(local binary pattern)特征作为虹膜图像特征数据,将特征数据作为训练集,对采用的支持向量机分类器的预分类器进行训练,并用不同的虹膜图像进行测试;最后将训练好的支持向量机分类器放到虹膜识别匹配过程中,进行图像预分类,筛选出不满足匹配识别条件的虹膜图像,然后采用相同的识别算法对虹膜图像进行匹配识别。实验结果表明,采用相同的识别匹配算法,能有效提高虹膜识别系统的正确匹配率。
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