【摘 要】
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该文介绍了人眼的虹膜作为重要的身份鉴别特征的优良生物特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点.近年来,在虹膜识别的研究中,科研人员已经提出了很多识别算法.
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该文介绍了人眼的虹膜作为重要的身份鉴别特征的优良生物特征,具有唯一性、稳定性、可采集性、非侵犯性等优点.近年来,在虹膜识别的研究中,科研人员已经提出了很多识别算法.但是,这些算法的性能易受到外部环境的影响,对虹膜的识别性能产生着严重的影响.因此这些算法为了保证较高的识别率,对测试环境、设备仪器、及测试人都有很大要求,这也限制了虹膜识别在日常生活中的广泛应用.协同神经网络的很强的联想记忆功能和很好的抗噪性能等优点引起了我们的很大兴趣,通过研究和实验,我们提出了基于协同神经网络的虹膜识别算法,并且在协同神经网络的原型模式选择时,引入自组织特征映射网络(SOFM)对原型向量样本集进行聚类,取得了很好的识别效果,同时能够很好的解决眼球表面的反光、睫毛的遮挡、眼皮的遮挡等造成的虹膜数据的丢失,以及噪声等问题.另外,该文提出运用脉冲耦合神经网络(PCNN),解决了虹膜外边缘较模糊,难于用一般的边缘提取算法进行分割的问题,并取得了很好的效果;另外,该文通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)输出图像及其熵序列特性的研究,提出了一种新的自动图像特征提取方法.
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