一种改进的Log-Gabor滤波和SVM的虹膜识别方法

特征提取和分类是虹膜识别中的关键部分.由于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滤波能有效地提取出图像的纹理信息,将这两种方法结合是一个提取虹膜识别信息的有效途径.本文先对归一化的虹膜采用小波变换的方法细分图像,再用Log-Gabor滤波器对低频通道的子带图像进行更进一步的特征提取并量化,形成特征码本,最后采用支持向量机的分类器来进行分类.实验结果表明,分类器能很好地分离各类虹膜,识别率提高到了99.6%,等错率则降低为0.3%,比传统汉明距的分类方式有更优异的性能.     

基于Haar小波和Log-Gabor变换的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的准确率,通过对虹膜图像进行处理,实现了对虹膜图像的准确定位,得到了增强的归一化图像;使用Haar小波变换进行了特征提取,通过采用K-means方法对小波特征数据进行聚类,实现了粗分类得到了小样本集虹膜图像;结合虹膜的纹理特点,通过使用Log-Gabor滤波器提取虹膜局部纹理特征,量化编码后形成了虹膜特征模板;然后在得到的小样本集内通过汉明距离计算虹膜特征模板的相似度,完成对虹膜图像的识别。实验结果表明,提出的虹膜识别方法有效地避免了虹膜匹配过程中因为虹膜数据库中种类多、数量多带来的计算量大、计算时间长的问题,提高了识别准确率。     

基于Log-Gabor滤波的虹膜识别系统

在已有虹膜识别研究成果的基础上,提出基于Log-Gabor滤波的虹膜身份识别图像系统。该系统利用Matlab平台结合一维Log-Gabor滤波器对归一化后的虹膜进行滤波并提取纹理特征,然后对纹理特征进行相位编码,并用汉明距离进行虹膜匹配,匹配时采用干扰掩模屏蔽虹膜预处理过程中的噪音。本文结合CASIA虹膜图像数据库进行实验论证,其结果表明该系统误判率为0.125%,拒判率为0.05%,达到较好的识别效果。     

基于树型结构小波变换的虹膜识别方法

虹膜具有可靠性、唯一性、不可伪造性及不可侵犯性等优点,虹膜识别与其它的人类特征识别相比有更高的安全性.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用树型结构小波变换提取虹膜纹理特征,通过计算虹膜间马氏距离进行匹配,最终实现虹膜识别.实验结果表明,与现有算法相比,该算法识别速度快,提取特征的效果好.     

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维 Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.     

基于Log-Gabor子带图像分割的虹膜识别算法

提出一种基于Log-Gabor子带图像分割的虹膜识别算法。该方法具有平移、放缩和旋转不变性,并且生成的虹膜特征码仅288B。实验结果和数据分析证明该方法的合理性和可行性。     

基于平移不变预处理的小波变换的虹膜识别算法

普通的离散小波变换具有平移敏感性,无法稳定地表示小波域下的虹膜特征.为了减弱虹膜图像的旋转变化对小波分解系数的影响,提出一种基于虹膜的方向能量分布序列的平移不变预处理方法,以校正虹膜纹理图像角度旋转变化.通过对小波变换系数进行阈值化处理,以双位二进制形式编码虹膜特征.在验证模式下,采用加权Hamming距对未知虹膜进行多模板匹配得出识别结果.基于虹膜图像库进行比对实验,结果表明,增强了小波变换编码虹膜特征的可用性,能够有效地进行虹膜识别.     

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.     

一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法

针对2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在部分非有效特征点等问题,提出一种基于奇对称2D Log-Gabor的虹膜特征提取算法。采用奇对称2D Log-Gabor滤波器对虹膜纹理的相位和幅度信息在不同频率和方向进行分析,运用特征融合技术消除冗余信息,较好地解决了2D Log-Gabor滤波器提取虹膜特征存在的问题。实验表明,该算法在抗噪声和抗干扰中具有强鲁棒性,有较高的理论和实用价值。     

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。     

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Log-Gabor滤波的小波显微图像融合

针对现有图像融合方法对纵向覆盖范围较大的显微样本的图像融合效果不理想的问题,提出了一种序列显微图像融合方法.该方法以小波变换方法为基础,利用区域Log-Gabor滤波方法设计尺度系数的融合规则,既使融合后的图像不会产生块效应,又避免了以往的小波方法造成的过度模糊现象.讨论了方法中的参数设置对融合结果的影响,实验结果表明,与其它融合方法相比该方法的融合效果更好.     

基于小波变换和方向向量的虹膜特征提取方法

虹膜纹理上的差异是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的虹膜识别率,就要有效地提取虹膜的纹理信息.基于二维小波变换和方向向量,提出一种新的虹膜特征提取方法.该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的灰度变化,对于多层小波分解后的低频分量,分别求其在4个方向上的方向向量,最后形成虹膜码.测试结果表明,该方法能有效地提高虹膜的识别率,且算法简单、快速.     

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。