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提出一种基于Gaussian-Hermite矩的虹膜识别算法.首先由粗到精定位出虹膜,并归一化为多个一维信号,然后利用1阶和2阶Gaussian-Hermite矩提取一维信号的局部特征并进行0-1编码,最后用汉明距离分类.该算法只需单个训练样本,识别速度快,容易实现,并具有平移、旋转和缩放不变性.基于CASIA虹膜数据库的实验表明,算法的识别正确率达98.55%,单次平均识别时间为0.5 s.