【摘 要】
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首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建
【机 构】
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吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学软件学院,吉林大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61471181);吉林省自然科学基金(批准号:20140101194JC;20150101056JC)
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首先,采用Log-Gabor滤波器提取虹膜幅度特征,根据虹膜库的种类,通过改进的遗传粒子群优化算法优化滤波器参数;其次,利用主成分分析法降低维数,进而减少噪声和冗余;再次,构建动态径向基函数神经网络,并通过虹膜幅度特征间的欧氏距离进行虹膜识别;最后,采用多种小型虹膜库与其他虹膜识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法在一对一虹膜识别中正确率更高,ROC曲线更贴近坐标轴,滤波器通用性更好,提高了小型虹膜库的识别率,解决了传统算法学习收敛速度慢、结构通用性差的问题.
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