| 加权K近邻和加权投票相结合的虹膜识别算法 |
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| 引用本文： | 孙彩堂,张利彪,周春光,刘小华.加权K近邻和加权投票相结合的虹膜识别算法[J].小型微型计算机系统,2010,31(9). |
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| 作者姓名： | 孙彩堂 张利彪 周春光 刘小华 |
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| 作者单位： | 教育部符号计算与知识工程重点实验室,吉林,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130012 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，国家"八六三"高技术研究发展计划项目，吉林省生物识别新技术重点实验室项目，吉林省科技发展计划项目 |
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| 摘 要： | 利用彩色虹膜数据库研究了在正常环境下采集到的有噪声的虹膜图像在不同色度空间中各颜色通道的性能,提出了一种决策层融合方法,利用加权K近邻方法和加权投票相结合进行虹膜识别.对于每个单独的颜色通道,根据比对距离找到前K个近邻,利用排序与相似度相结合的方法为这K个近邻赋权值(RSWKNN),作为各通道的决策输出.在综合各通道的决策时,利用各通道的性能,对各通道的决策输出进行加权投票,本文采用了四种基于通道性能的各通道加权方法.实验分析了各种算法的性能,结果表明:本方法能够有效提高虹膜识别的准确率和稳定性.
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| 关 键 词： | 生物特征识别 虹膜识别 加权K近邻 加权投票 |
An Iris Recognition Algorithm Based on Weighted KNN and Weighted Majority Voting |
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| SUN Cai-tang,ZHANG Li-biao,ZHOU Chun-guang,LIU Xiao-hua.An Iris Recognition Algorithm Based on Weighted KNN and Weighted Majority Voting[J].Mini-micro Systems,2010,31(9). |
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| Authors: | SUN Cai-tang ZHANG Li-biao ZHOU Chun-guang LIU Xiao-hua |
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