一种基于二代Curvelet和2D Log-Gabor滤波器的多模特征层融合识别方法

被引：1

作者：

晏国淇 ^{[1
]}

张新曼 ^{[1
]}

王栋 ^{[2
]}

刘杨 ^{[2
]}

许学斌 ^{[1
]}

田中民 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安交通大学电子与信息工程学院

[2] 华为技术有限公司中央技术研究院

来源：

微电子学与计算机 | 2012年 / 29卷 / 12期

关键词：

二代Curvelet; 2D Log-Gabor; 特征层融合识别;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2012.12.010

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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.

引用

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