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描述了一种不同于现有方法的新颖虹膜识别算法,利用多尺度多方向的二维奇对称Gabor滤波器,同时提取虹膜纹理的局部频率特征和局部方向特征.这种方法更全面的描述了虹膜纹理的特征空间,克服了之前的虹膜识别算法只提取局部频率特征或者只提取局部方向特征的局限性.特征匹配采用类似加权市街距离的方法来进行,而且根据眼睑和睫毛的分布特点设计匹配模板,能够最大限度的减少它们对匹配的干扰.与Daugman算法进行对比的实验数据表明,本算法具有非常优越的识别性能. 相似文献
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多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图像与虹膜图像分别进行压缩降维处理,得到相应的初始特征矩阵.然后将人脸与虹膜的初始特征矩阵进行组合,获得组合特征矩阵.同时,利用2DFLD算法对组合特征矩阵进行融合,获得了人脸与虹膜的融合特征.最后运用最小距离分类器进行识别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库和CASIA(Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation)虹膜数据库的实验结果表明,该模型实现了特征层融合,不仅克服了"小样本"效应,而且有效提高了身份识别的正确识别率,为多生物特征身份识别提供了一种有效模型. 相似文献
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在传统的手势识别中,多数是通过人工神经网络,隐Markov模型和几何边缘特征等算法。以一种改进的SVM统计向量机算法对手势特征集进行精确识别,通过进行适当函数子集的选择,使判别函数的识别率达到最优,得到一个具有推广泛化能力和最优分类能力学习机,该方法能够保证特征子集的划分的识别效果等价于对整个样本集。通过Kinect进行手势识别测试,结果表明基于改进的SVM向量机手势识别算法具有较好的精确性和准确度。 相似文献
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基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小波变换(DWT)分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析(KFDA)提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器(KNN)完成识别。基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的"小样本"效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。 相似文献
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针对单模生物特征识别在实际应用中易受干扰、识别率低且无法达到零错误识别的问题,提出一种基于二代Curvelet和2DLog-Gabor滤波器的人脸与虹膜特征层融合识别算法.该方法利用二代曲波变换提取人脸特征,用2DLog-Gabor幅值法提取虹膜特征,通过PCA降维单模特征向量,在特征层进行融合,通过SVM分类识别融合特征向量.在ORL人脸库和CISIA虹膜库构成的多模生物特征库上进行测试.实验结果表明:该算法正确识别率能达到100%,较单模人脸、单模虹膜识别方法的识别率均提高3.33%,为多模生物特征识别提供了一种有效模型. 相似文献
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为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法.利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值方差和高频子带能量,然后根据不同子带特征的分类能力不同,对各子带特征的离散度进行加权,为分类能力较强的特征向量赋予较大权值,构成虹膜图像的特征向量.利用最优二叉树多类模糊最小二乘支持向量机分类器进行分类与识别.仿真实验结果表明,该算法具有较高的识别性能,具有可行性. 相似文献