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基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别
引用本文:甘俊英,柳俊峰,邵盼.基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别[J].现代电子技术,2009,32(22):96-98,101.
作者姓名:甘俊英  柳俊峰  邵盼
作者单位:五邑大学信息学院,广东,江门,529020
基金项目:广东省自然科学基金资助项目 
摘    要: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。

关 键 词:人脸识别  虹膜识别  离散小波变换  核Fisher辨别分析  特征融合

Face and Iris Recognition Based on Wavelet Transform and KFisher
GAN Junying,LIU Junfeng,SHAO Pan.Face and Iris Recognition Based on Wavelet Transform and KFisher[J].Modern Electronic Technique,2009,32(22):96-98,101.
Authors:GAN Junying  LIU Junfeng  SHAO Pan
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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