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提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,通过KPCA算法求出其对应的特征向量在特征空间的投影作为编码,采用HMM方法对虹膜码进行分类识别,并完成从粗到精的虹膜检测。实验结果表明,该算法识别错误率低,编码简单、编码时间短,适合安全性要求较高的场合,能更好地提高虹膜的识别率。
融合KPCA与隐马尔科夫模型的虹膜识别方法
【摘 要】
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提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,通过KPCA算法求出其对应的特征向量在特征空间的投影作为编码,采用HMM方法对虹膜码进行分类识别,并完成从粗到精的虹膜检测。实验结果表明,该算法识别错误率低,编码简单、编码时间短,适合安全性要求较高的场合,能更好地提高虹膜的识别率。
【机 构】
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长江师范学院数学与计算机学院
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2011年08期
【基金项目】
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重庆市涪陵区科委项目：人体虹膜识别研究（FLKJ 2010ABA1022）
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