基于局部小波变换与奇异值分解的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章提出了一种基于局部小波变换和奇异值分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波分解,并对各窗口的子带图像作筛选处理,然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征。最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。基于CASIA虹膜数据库的实验结果表明了该算法的有效性,为虹膜识别提供了一种新途径。     

一种基于小波包分解的虹膜防伪检测方法

虹膜识别系统易受到伪虹膜的攻击,包括利用打印在隐形眼镜、玻璃眼或其他材料上的假虹膜纹理进行的攻击,所以检测出假虹膜的防伪算法至关重要。为此,提出一种利用小波包分解进行特征提取的虹膜防伪检测方法。首先对目标图像进行二级小波包分解,然后计算各子带图像的熵,最后将各子带图像的熵值之和作为提取的特征值。实验在包含500幅虹膜图像的数据库中进行,结果表明此方法可以有效地将真假虹膜区分开来。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法

提出了一种基于小波包变换和支持向量机的虹膜识别方法.用小波包变换对归一化的虹膜图像进行2层分解,并计算出每个子频带的能量;通过选择具有最大能量值的特征作为小波基特征,以减少进入支持向量机的样本数目和提高识别准确率;最后,用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明,该方法取得了较好的识别效果.     

结合小波变换和Log-Gabor滤波的虹膜识别方法

提出了一种将小波变换和Log-Gabor滤波结合起来进行虹膜识别的方法:小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效提取图像的纹理信息.将归一化的虹膜图像进行两层小波分解,再取其低频子带进行Log-Gabor滤波并量化生成虹膜模板,采用汉明距进行快速分类.实验结果验证了本算法具有很好的识别率和等错率.     

一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法

研究虹膜识别问题,由于在图像采集过程中,噪声影响准确性,为提高虹膜识别准确率,针对一维Log-Gabor滤波特征提取方法丢失二维信息的缺陷,提出一种改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法。首先采用小波变换对虹膜图像进行分解,获取虹膜图像低频子带信息,然后采用不同方向尺度的2维Log-Gabor滤波器组提取虹膜纹理特征,最后采用支持向量机对生成的虹膜特征码进行匹配。采用CASIA和UBIRIS虹膜库对算法性能进行测试,测试结果表明,改进Log-Gabor滤波的虹膜识别算法提高了虹膜识别准确率,加快识别速度,更加适合于实时虹膜识别,为虹膜准确识别提供了依据。     

基于小波包分析的虹膜识别研究

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.     

基于小波包分析的虹膜识别研究

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.     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

小波包变换在手写体金融汉字识别中的应用

针对小波包变换的特点,提出了一种基于小波包变换的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行二维小波包分解,利用基于子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,将特征向量送入支持向量机进行分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于支持向量机分数等级融合的虹膜识别方法

提出了一种使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的分数等级融合的虹膜识别方法。通过对虹膜纹理采用小波包分解,选择最高能量区域和次高能量区域提取特征向量,与注册入库的虹膜特征向量计算出海明距离。最后融合两个海明距离输入SVM进行识别。该方法减少输入支持向量机的维数。实验结果表明,该法提高了识别率,能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

一种虹膜图像质量评价的方法

虹膜图像质量是影响虹膜识别系统精度的关键。从序列图像中挑选出符合要求的虹膜图像能有效地降低识别系统的拒识率和误识率。这里按照产生虹膜图像奇异的不同情形：失焦、运动模糊、眼睑遮挡及睫毛遮挡,充分利用虹膜自身的纹理分布特点,在算法中引入了评价区域局部化、小波包分解和能量加权等思想,分别设计相应算法加以评判。实验结果表明该评价方案快速有效,其评价结果和人眼主观评价相吻合。     

基于小波尺度搜索的虹膜识别方法

利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征,并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,对每个分析带进行连续小波变换,取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配,对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明,算法的识别率可达98.15%,同以前提出的算法相比识别性能进一步提高,可用于大规模身份识别系统。     

虹膜识别的过零检测循环编码方法

研究了虹膜特征提取和编码识别算法。首先对虹膜图像进行预处理获得归一化的虹膜图像,然后对归一化后的虹膜图像进行高斯平滑滤波和小波过零检测,对得到的特征矩阵通过二次循环编码以得到虹膜的特征值序列,最后通过改进的欧氏距离对虹膜进行判别。实验结果表明,识别率可以达到96.3%。该算法运算简单,能够解决虹膜识别中的旋转不变性问题,得到了较好的识别效果。     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。     

一种高精度的虹膜识别算法的实现

该文提出了一种高精度的基于虹膜的身份识别的方法。该方法包括虹膜图像的预处理、虹膜的特征提取和虹膜的匹配与识别三个部分。虹膜图像的预处理包括虹膜图像的定位、归一化、增强和去噪。利用虹膜图像提供的丰富的纹理信息,特征提取采用Daubechies-2小波变换的纹理分析方法。匹配采用k近邻分类器。该算法对光照和噪声不敏感,且具有平移、缩放、旋转不变性。由实验结果表明,本文提出的方法提高了虹膜识别的有效性和准确性,是一种实用的身份识别方法。