一种新颖的虹膜图像噪声检测方法

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为提高虹膜识别的正确率,针对虹膜图像中存在着眼睫毛和眼睑这两类较难检测的遮挡噪声,在分析现有检测虹膜噪声算法的优缺点后,提出了一套新颖的虹膜图像噪声检测方法:基于Gabor滤波变换的灰度均值法检测睫毛和利用最小二乘法检测眼睑。实验表明,该算法能有效地检测两种遮挡噪声,准确率分别达到95.10%和96.51%,且等错率(EER)指标与已有算法相比最优,提高了虹膜识别系统的整体性能。
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