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本文提出了一种采用canny变换来提取虹膜特征,并用小波神经网络来进行分类的虹膜检测识别的新方法.该方法结合了小波神经网络作为一种新的分类方法,它很好地改进了识别精度,同时提高了系统的性能.一个简洁并且能快速训练的算子Adaboost也将在小波神经网络中给出介绍.实验结果表明,应用该算子进行分类识别时,识别率为100%,该方法具有很高效的可行性.