基于小波过零点的虹膜特征提取算法

随着生物识别技术日益扩大的应用范围和研究深度,各种识别算法层出不穷。该文主要介绍了虹膜特征提取阶段一种常见的小波过零点算法,阐述了算法技术、解决方案和效果。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

基于小波包分析的虹膜特征提取方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。针对虹膜纹理图像的特征表示主要集中在中高频能量部分,对图像进行二级小波包分解,并提取出第一级和第二级的中高频部分的能量分量作为特征向量,并采用欧几里德距离作为模式识别方法。克服了用小波分解只提取虹膜的低频部分,从而不能充分地反映纹理的特征的缺陷。试验结果和数据表明了此算法的合理性和有效性。     

基于小波变换和方向向量的虹膜特征提取方法

虹膜纹理上的差异是不同虹膜相互区别的最主要原因和体现.因此,要想获得很高的虹膜识别率,就要有效地提取虹膜的纹理信息.基于二维小波变换和方向向量,提出一种新的虹膜特征提取方法.该方法的基本思想是考虑虹膜纹理的灰度变化,对于多层小波分解后的低频分量,分别求其在4个方向上的方向向量,最后形成虹膜码.测试结果表明,该方法能有效地提高虹膜的识别率,且算法简单、快速.     

一种新的基于小波过零检测的虹膜识别算法*

虹膜识别被认为是目前最准确可靠的生物特征识别方法。提出了一种新的基于小波过零检测的虹膜识别算法,通过对分离的虹膜纹理采用小波变换来实现特征提取,最后通过Hamming距离完成模式匹配。实验结果表明,该算法识别率很高,可有效地应用于身份鉴别系统中。     

基于一维Gabor滤波器的虹膜特征提取算法

虹膜识别是一种基于生物特征的身份识别方法,具有高度唯一、稳定可靠、非侵犯等优点.特征提取在虹膜识别系统中具有重要地位.本文在讨论几种虹膜特征提取算法的基础上提出了一种基于一维Gabor滤波器的特征提取的新的算法,实验结果表明,该方法能够快速、有效的提取虹膜的特征信息.     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。     

基于小波尺度搜索的虹膜识别方法

利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征,并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,对每个分析带进行连续小波变换,取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配,对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明,算法的识别率可达98.15%,同以前提出的算法相比识别性能进一步提高,可用于大规模身份识别系统。     

基于毯子维和缺项的虹膜特征提取算法

虹膜特征提取是虹膜识别的一个关键环节。文中提出一种毯子维和缺项相结合的虹膜特征提取算法。利用虹膜纹理的自相似和丰富的变化细节所具有的分形几何特性,采用纵向扩展毯子维表达不同分辨能力下虹膜纹理的变化及其辐射排列特点。通过引入缺项进一步提取不同纹理和分形表现却具有相同分形维数的虹膜特征。两者的结合能够更加全面地反映虹膜纹理的细腻变化。将归一化虹膜图像灰度值的毯子维及缺项用于虹膜分类,提高对虹膜的分类能力。针对CASIA-IrisV3-Interval数据库的仿真结果表明,纵向扩展毯子维结合缺项能够有效、快速提取虹膜的纹理信息,所获得的特征具有高的虹膜识别性能。     

基于改进的Log-Gabor小波的虹膜识别算法

对二维Gabor复小波应用于虹膜识别进行了详细的理论分析,提出了采用二维奇对称Gabor小波代替二维Gabor复小波来提取虹膜纹理特征的改进算法.在此基础上,进一步提出一种采用改进的二维 Log-Gabor小波来提取虹膜纹理特征,采用汉明距来进行特征匹配的新方法,克服了二维Gabor复小波应用于虹膜识别的缺陷.与已有算法进行比较的实验数据表明,采用二维奇对称Gabor小波的改进算法在识别率略有提高的基础上,能大大地减少编码存储空间以及编码和匹配的时间.而采用改进的二维Log-Gabor小波算法则进一步的提高了识别率.     

虹膜特性提取阶段的小波多尺度特征量化算法

随着生物识别技术日益扩大的应用范围和研究深度,各种识别算法层出不穷。主要介绍虹膜特征提取阶段一种常见的小波多尺度特征量化算法,阐述了算法技术、解决方案和效果。     

基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

虹膜识别中几种特征提取方法的比较研究

虹膜识别是一种新颖的基于生物特征的身份鉴别方法,在信息及安全领域有着重要的应用价值;特征抽取与选择是模式识别的核心技术之一,因此在虹膜识别系统中起着举足轻重的作用;文中讨论了几种虹膜的特征提取方法,介绍了各自的产生背景、实现方法和应用情况,在此基础上做了简要地比较,为特定应用场合下选择适合的虹膜特征提取方法作参考,并为虹膜识别系统中下面的分类识别和特征匹配工作做准备.     

基于小波模极大值的视频文本区域的提取

视频图像中包含着许多重要的文字信息。图像和视频文本信息的提取包括文本检测、定位、跟踪、提取、增强和识别等几个部分。将文本的检测、定位与提取,作为文本区域提取的整体来讨论。以文本的检测算法为重点研究对象,提出了应用小波模极大值算法来解决视频图像中文本区域的检测。实验表明,小波模极大值算法所得到的文本区域与其它算法相比具有更好的评价指标。     

基于模糊数学的虹膜特征提取算法评估

提出了一种运用模糊数学进行的虹膜特征提取算法评估的方案，并通过实验证明了该方案的有效性和实用性。     

潜力无限的虹膜识别技术

随着生物识别技术日益扩大的应用范围和研究深度,各种识别算法层出不穷。该文主要介绍了虹膜特征提取阶段一种常见的小波过零点算法,阐述了算法技术、解决方案和效果。     

基于能量补偿和特征加权的虹膜特征提取算法

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。     

基于小波极大模值的色谱噪声自适应滤除

利用小波模极大值理论提出了一种自适应滤除色谱噪声的算法。对带噪色谱信号小波分解获得不同分解层数上的模极大值点,利用信号与噪声的小波模极大值的衰减性显著差异,结合色谱谱图信号与非信号不同区域,根据同一序列点在不同层上的模值变化,区分出信号点与噪声点,再通过信号重组可得到滤噪后的色谱信号。实验结果表明,该算法不影响色谱峰峰高和峰位置,能有效地自适应降噪。     

用于虹膜识别的轮廓波特征提取

为获得高品质的虹膜纹理特征,针对小波变换方向选择性差的局限和虹膜图像纹理丰富的特点,本文提出了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的虹膜特征提取方法.首先对预处理后的虹膜图像进行Contourlet分解,然后根据高低频子带所表征的信息,采用不同特征提取策略,提取其低频分量的均值及标准差和不同尺度、不同方向上高频子...