基于多方向Gabor滤波器和Adaboost的虹膜识别方法
来源期刊:东北大学学报(自然科学版)2012年第1期
论文作者:张祥德 黎明奇 王琪 孙艳蕊
文章页码:39 - 42
关键词:多方向Gabor滤波器;Adaboost算法;虹膜识别;特征提取;虹膜分块;
摘 要:结合虹膜的整体和局部纹理信息,提出一种新的虹膜特征提取和识别方法.首先将归一化虹膜进行分块,然后利用多方向Gabor滤波器分别对整个虹膜和虹膜子块进行编码并生成特征向量,最后使用Adaboost算法训练得到识别性能较好的特征用于识别.在数据库CASIA-IrisV3-Lamp中实验,该算法的识别率达到99.85%;在包含大量低质量虹膜图像的数据库NICE:Ⅱ中实验,算法也具有较好的识别性能,表明了算法既能充分地利用虹膜的纹理信息,又能有效地减少噪声的影响.
张祥德,黎明奇,王琪,孙艳蕊
东北大学理学院
摘 要:结合虹膜的整体和局部纹理信息,提出一种新的虹膜特征提取和识别方法.首先将归一化虹膜进行分块,然后利用多方向Gabor滤波器分别对整个虹膜和虹膜子块进行编码并生成特征向量,最后使用Adaboost算法训练得到识别性能较好的特征用于识别.在数据库CASIA-IrisV3-Lamp中实验,该算法的识别率达到99.85%;在包含大量低质量虹膜图像的数据库NICE:Ⅱ中实验,算法也具有较好的识别性能,表明了算法既能充分地利用虹膜的纹理信息,又能有效地减少噪声的影响.
关键词:多方向Gabor滤波器;Adaboost算法;虹膜识别;特征提取;虹膜分块;