【摘 要】
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为抑制虹膜图像中的噪声,提高识别算法的通用性,提出了基于Log算子与自适应Gabor滤波的虹膜识别算法。用Log算子处理虹膜图像,抑制图像中噪音干扰,用频率和方向各不同的40组2
【机 构】
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吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室; 吉林大学计算机科学与技术学院; 吉林大学软件学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61471181)；吉林省自然科学基金(No.20140101194JC, No.20150101056JC).
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为抑制虹膜图像中的噪声,提高识别算法的通用性,提出了基于Log算子与自适应Gabor滤波的虹膜识别算法。用Log算子处理虹膜图像,抑制图像中噪音干扰,用频率和方向各不同的40组2D-Gabor滤波器处理虹膜图像,根据响应幅值最大的方向和频率,将虹膜特征转化为192位特征编码。滤波器参数用融入变异算子的粒子群算法(MPSO)优化。计算特征编码的海明(Hamming)距离,与设定的分类阈值比较,进而判定虹膜类别。用多种Gabor滤波算法在多种虹膜库上实验,结果表明,与其他Gabor滤波算法相比,该算法识别率更高,ROC曲线更接近于坐标轴,鲁棒性更好。与其他机器学习类虹膜算法相比,在小规模虹膜库(120类别以内,每类别不超过20张图像),有噪音干扰的条件下的虹膜识别上,该算法具有更大的优势,更具实用性。
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