| 融合KPCA与隐马尔科夫模型的虹膜识别方法 |
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| 引用本文： | 李柳柏. 融合KPCA与隐马尔科夫模型的虹膜识别方法[J]. 制造业自动化, 2011, 33(8). DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2011.4(下).02 |
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| 作者姓名： | 李柳柏 |
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| 作者单位： | 长江师范学院数学与计算机学院,重庆,408100 |
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| 基金项目： | 重庆市涪陵区科委项目:人体虹膜识别研究(FLKJ,2010ABA1022) |
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| 摘 要： | 提出了一种新的虹膜特征提取与识别方法,通过KPCA算法求出其对应的特征向量在特征空间的投影作为编码,采用HMM方法对虹膜码进行分类识别,并完成从粗到精的虹膜检测。实验结果表明,该算法识别错误率低,编码简单、编码时间短,适合安全性要求较高的场合,能更好地提高虹膜的识别率。
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| 关 键 词： | 虹膜识别 隐马尔科夫模型 KPCA 融合 身份识别 |
Iris identification method based on integration of KPCA and hidden markov model |
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| LI Liu-bai. Iris identification method based on integration of KPCA and hidden markov model[J]. Manufacturing Automation, 2011, 33(8). DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2011.4(下).02 |
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| Authors: | LI Liu-bai |
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