一种改进的Log-Gabor滤波和SVM的虹膜识别方法

被引：2

作者：

周治平 ^{[1
]}

李雨凇 ^{[1
]}

吴会军 ^{[1
]}

机构：

[1] 江南大学通信与控制工程学院

来源：

中国图象图形学报 | 2009年 / 14卷 / 12期

关键词：

虹膜识别; 小波变换; Log-Gabor滤波; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

特征提取和分类是虹膜识别中的关键部分。由于小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效地提取出图像的纹理信息,将这两种方法结合是一个提取虹膜识别信息的有效途径。本文先对归一化的虹膜采用小波变换的方法细分图像,再用Log-Gabor滤波器对低频通道的子带图像进行更进一步的特征提取并量化,形成特征码本,最后采用支持向量机的分类器来进行分类。实验结果表明,分类器能很好地分离各类虹膜,识别率提高到了99.6%,等错率则降低为0.3%,比传统汉明距的分类方式有更优异的性能。

引用

页码：2603 / 2606

页数：4