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提出了一种基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法。首先该方法将虹膜准确定位,并采用奇异值分解抽取虹膜图像特征作为观察序列,基于多观测值序列的隐马尔可夫模型算法进行虹膜图像的识别。实验中用VISUALC++ 6.0建立了虹膜训练和识别系统,实验数据为CASIA虹膜库中的图像,识别率均达到94%以上。理论分析及实验结果表明:本算法基本满足虹膜识别的稳定可靠、精度高等要求,并且对图像噪声有较强的鲁棒性。