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基于ICA和SVM的虹膜识别方法
引用本文:李峰,刘国彦,章登勇,朱峰. 基于ICA和SVM的虹膜识别方法[J]. 小型微型计算机系统, 2005, 26(12): 2203-2206
作者姓名:李峰  刘国彦  章登勇  朱峰
作者单位:1. 长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076;中山大学,科学计算与计算机应用系,广东,广州,510275
2. 长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
基金项目:湖南省自然科学基金项目(05JJ30123)资助;广东省自然科学基金重点项目(036608)资助;广州市科技计划项目(2003J1-C0201)资助.
摘    要:提出了一种基于独立分量分析和支持向量机的虹膜识别方法-ICA提取虹膜特征,SVM实现模式匹配.与Gabor小波的方法比较,在编码长度和编码时间方面有较明显地改进.实验结果表明,该算法能够有效地应用到身份鉴别系统中.

关 键 词:虹膜识别 生物特征识别 独立分量分析 支持向量机
文章编号:1000-1220(2005)12-2203-04
收稿时间:2005-02-24
修稿时间:2005-02-24

Iris Recognition Method Based on ICA and SVM
LI Feng,LIU Guo-yan,ZHANG Deng-yong,ZHU Feng. Iris Recognition Method Based on ICA and SVM[J]. Mini-micro Systems, 2005, 26(12): 2203-2206
Authors:LI Feng  LIU Guo-yan  ZHANG Deng-yong  ZHU Feng
Abstract:In this paper, a new iris recognition algorithm based on Independent Component Analysis and Support Vector Machine was proposed. ICA is applied to extract iris feature and SVM is used in pattern matching. Compared with Gabor wavelet method, the size of an iris code and the processing time of the feature extraction are significantly reduced. Experimental results show that the proposed system could be used for a personal identification system in an efficient and effective manner.
Keywords:iris recognition   biometric   independent component analysis   support vector machine
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