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Contourlet变换不同子带的特征提取能力存在差异。针对该问题,提出一种基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法。采用正交图像对原图像进行能量补偿,利用广义高斯分布估计各子带数据的权值,为分类能力强的特征量赋予较大权值,以充分使用样本的统计信息高效地提取特征。实验结果表明,该算法的虹膜识别率较高,鲁棒性较强。