虹膜自相似性识别方法研究

被引：7

作者：

古红英

潘红

吴飞

庄越挺

潘云鹤

机构：

[1] 浙江大学人工智能研究所

[2] 杭州师范学院计算机系

[3] 浙江大学人工智能研究所杭州

[4] 杭州

来源：

计算机辅助设计与图形学学报 | 2004年 / 07期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

自相似性; 增量支持向量机; 虹膜识别; 变化分数维;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

针对虹膜的纹理变化细节具有自相似性的特点 ,在传统的分形理论基础上 ,提出一种新的分形维数———变化分数维作为其特征 ;然后使用增量支持向量机对不同条件下获得的虹膜样本进行学习 ,所得的增量支持向量机用于识别测试虹膜样本实验表明文中方法是可行的 ,变化分数维较好地反映了虹膜的纹理变化特性 ,而把学习机制引入虹膜识别方法 ,也有助于提高虹膜识别系统的鲁棒性

引用

页码：973 / 977

页数：5

共 4 条

[1] 基于支持向量机的视频字幕自动定位与提取 [J].

庄越挺 ;

刘骏伟 ;

吴飞 ;

潘云鹤 ;

张引 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2002, (08) :750-753+771

[2] 基于虹膜识别的身份鉴别 [J].

王蕴红 ;

朱勇 ;

谭铁牛 .

自动化学报, 2002, (01) :1-10

[3]

Biometricdecisionlandscapes .2 DaugmanJG. http://www cl cam ac uk/users/jgd1000 . 1999

[4]

Automated iris recognition:An emerging biometric technology .2 Wildes R P et al. Proceedings of the IEEE . 1997

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