基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法

针对近红外光下现有的人眼定位算法普遍存在准确性不高、泛化能力不佳等问题，提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）和支持向量机（SVM）相结合的双眼虹膜图像的人眼定位算法。利用HOG提取虹膜图像的人眼特征，并结合SVM分类器对HOG特征进行训练从而实现人眼的精确定位。为了减少漏检和误检，进一步提高定位准确率，又提出了多级级联SVM分类器算法；另外针对近红外光线下虹膜图像独特的灰度分布特点，设计了一种图像预处理方法，能够显著提高人眼定位速度。在MIR2016和CASIA-IRIS-Distance数据集上的实验结果表明，基于HOG和SVM的双眼虹膜图像的人眼定位算法具有高准确率、强泛化能力和高实时性。     

基于小波变换与支持向量机的虹膜识别新算法

为了提高虹膜识别的速度和可靠性,根据虹膜图像的纹理特征,提出了基于修正的精定位和小波变换提取特征向量及基于支持向量机SVM的WED与DSIM虹膜分类识别ISD算法,抽样实验证实了该算法的有效性和可靠性.     

基于ICA-MJE和SVM的虹膜特征提取与识别

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法。对虹膜纹理采用最大判别熵的独立分量分析(ICA-MJE)实现特征提取,通过支持向量机(SVM)完成模式匹配。与Gabor小波的方法比较，在编码长度和编码时间方面有明显地改进。实验结果表明，该算法能更好地提高虹膜的识别率并能够有效地应用于身份识别系统中。     

一种新的基于特征选择的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的准确率,提出了一种新的基于特征选择的虹膜识别方法。在虹膜的定位上采用了弹性模板的方法,对虹膜图像进行有效定位。针对虹膜图像的纹理分布特点,采用了多尺度Gabor滤波器对虹膜的不同纹理区域进行有针对性的特征提取;然后利用遗传算法和粒子群优化算法进行特征选择,去除特征向量中的冗余信息;最后利用SVM分类模型进行虹膜的识别。为了检验方法的有效性,在CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度。     

基于ICA和SVM的虹膜识别方法

提出了一种基于独立分量分析和支持向量机的虹膜识别方法-ICA提取虹膜特征,SVM实现模式匹配.与Gabor小波的方法比较,在编码长度和编码时间方面有较明显地改进.实验结果表明,该算法能够有效地应用到身份鉴别系统中.     

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。     

一种基于Morlet小波变换的虹膜识别算法

虹膜识别包括虹膜定位、特征提取以及模式匹配几个步骤。文章提出了基于虹膜灰度梯度分析的新定位算法和基于Morlet小波变换的特征提取算法。首先对沿瞳孔半径方向展开的虹膜图像通过寻找灰度梯度最大值位置的方法进行虹膜定位;然后根据虹膜生理的特点对虹膜图像进行分区,对不同的虹膜区域采用一维和二维Morlet复小波变换相结合的特征提取算法,并用二比特格雷编码来表征提取的虹膜纹理的相位信息;最后通过计算虹膜间的Hamming距进行匹配,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,在实验室身份认证系统中表现出很好的识别效果。     

基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析

通过实验对SVM、KNN文本分类算法进行了深入探讨。基于KNN和SVM算法,提出了一种SVM．KNN算法。该算法结合KNN和SVM两种分类器,并通过分类预测概率的反馈和修正来提高分类器性能。在CWT100G中文网页分类测试系统中,对SVM．KNN算法的实际效果进行了测试和算法性能验证。     

虹膜图像质量评价综述

虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价与图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等密切相关。近年来,随着低图像质量的鲁棒虹膜识别系统不断发展,虹膜图像质量评价得到了广泛研究。为了使该领域的研究人员充分了解当前虹膜图像质量评价算法,本文对已有的方法进行了综述。回顾了虹膜图像质量评价算法的发展历程,阐述了其典型应用,进而展望了虹膜图像质量评价算法以及以质量为导向的虹膜识别技术的发展。     

基于蚁群和Hough变换的虹膜定位算法

为了克服传统的虹膜定位算法准确率不高的缺点,提出了一种基于蚁群和Hough变换的虹膜定位算法.该算法首先利用梯度信息在虹膜边缘处的直观响应作为启发因素,引导蚁群搜索虹膜边缘.然后蚂蚁根据路径上的不断更新增大的信息素,搜索虹膜的内外边缘的像素点.最后通过Otsu阈值和Hough变换确定出虹膜内外边界.实验表明,该算法能够有效、快速地定位出虹膜的内外边界.     

基于EMD和SVM的虹膜识别方法

在目前的生物特征识别方法中,虹膜识别被认为是最可靠的技术。提出一种基于经验模态分解和支持向量机的虹膜识别方法——EMD提取虹膜特征,SVM实现模式匹配。实验结果表明,该方法能够有效地应用到身份鉴别系统中。     

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.     

一种新的基于小波过零检测的虹膜识别算法*

虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法。提出了一种新的基于小波过零检测的虹膜识别算法,通过对分离的虹膜纹理采用小波变换来实现特征提取,最后通过Hamming距离完成模式匹配。实验结果表明,该算法识别率很高,可有效地应用于身份鉴别系统中。     

支持向量机虹膜识别算法研究

提出一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方法.利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间;定义了一种新的图像分敷维--极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征;利用支持向量机分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别.试验表明,基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类嚣识别的虹膜识别系统识别率高,速度快.     

一种基于核主成分分析和组合分类器的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,该方法利用核主成分分析 （KPCA）在高维空间具有较强的特征选择能力来提取虹膜图像的纹理特征。采用了一种距 离度量和支持向量机相结合的两级分类方法,前级采用欧式距离来度量图像间的相似性,若 符合条件,给出分类结果,否则拒绝,并转入后一级分类器——支持向量机分类,以减少进 入支持向量机的样本数目,该组合分类方法充分利用了支持向量机识别率高和距离度量速度 快的优点。实验结果表明,该方法提高了虹膜识别率,是一种有效的虹膜识别方法。     

Iris sensor identification in multi-camera environment

Large-scale identity projects such as the Unique Identification Authority of India (UIDAI) comprise of multiple individual organizations, which may use different sensors for enrolling the individuals while the data obtained at the time of verification can be collected from a different sensor. In such multi-camera scenario, it is imperative to perform image-based iris sensor identification. In this research, we propose an efficient algorithm to identify the sensor from which the iris image is captured. The proposed algorithm is the amalgamation of SVM fitness function based Bacteria Foraging (BF) feature selection and fusion of multiple features such as Block Image Statistical Measure (BISM), High Order Wavelet Entropy (HOWE), Texture Measure (TM), Single-level Multi-orientation Wavelet Texture (SlMoWT), and Image Quality Measures (IQM). The selected features are then given input to a supervised classification algorithm for iris sensor identification. The second contribution of this research is developing two sets of multisensor iris image databases that, in total, contain 6000 images with over 150 subjects. The results show that the proposed sensor classification algorithm is computationally very fast and yields an accuracy of over 99% on multiple databases.     

基于多层小波分解的虹膜识别算法

该文提出了一种基于多层小波分解的虹膜识别算法。该算法既考虑了虹膜纹理的全局特征又考虑了局部特征。与Daugman的方法比较,在编码长度和编码时间方面有较明显的改进。实验结果表明,该算法能够有效地应用到身份鉴别系统中。