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目前虹膜识别的算法主要都集中在单幅图像的优化上,它忽视了人眼序列图像中存在的必然联系.本文选取受光照、眼睑、睫毛等影响较少的区域作为特征点采样区,并通过比对序列图像不断别除特征模板中不可靠特征点,达到提高虹膜识别准确率的目的.实验结果表明适当的增加注册图像数量可以明显拉大类内类间距离,从而提高虹膜识别的准确率.