【摘 要】
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虹膜识别为身份认证提供了一种可靠的方法.在最近的视觉神经系统科研成果的启发下,我们利用非邻域比对编码进行虹膜识别.在这个方法里,每一位虹膜特征码取决于若干个非近邻图像区域的对比结果的正负号.相对于相邻区域间的顺序度量,分离的多个区域之间的相互比对关系的信息量更高、对类内图像的变化更加鲁棒,所以非邻域比对更加适合于虹膜识别.在我们的早期工作里,我们已经建立了一个虹膜识别的通用框架——"对邻域顺序信息
【机 构】
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中国科学院自动化研究所生物特征认证与测评中心模式识别国家重点实验室(北京)
【出 处】
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中国自动化与信息技术研讨会暨2004年学术年会
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虹膜识别为身份认证提供了一种可靠的方法.在最近的视觉神经系统科研成果的启发下,我们利用非邻域比对编码进行虹膜识别.在这个方法里,每一位虹膜特征码取决于若干个非近邻图像区域的对比结果的正负号.相对于相邻区域间的顺序度量,分离的多个区域之间的相互比对关系的信息量更高、对类内图像的变化更加鲁棒,所以非邻域比对更加适合于虹膜识别.在我们的早期工作里,我们已经建立了一个虹膜识别的通用框架——"对邻域顺序信息的鲁棒编码",统一了几个优秀的虹膜识别算法.所以本文的结果从本质上提高了虹膜识别的国际水平,同时将这个虹膜框架从邻域的两两顺利扩展成非邻域的多个区域之间的关系.我们使用子集bootstrap方法进行大规模的统计分析,以CASIA虹膜图像库上证明了所述的命题.
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