工程与试验
工程與試驗
공정여시험
ENGINEERING & TEST
2008年
4期
41-44
,共4页
虹膜%隐马尔可夫模型%奇异值分解
虹膜%隱馬爾可伕模型%奇異值分解
홍막%은마이가부모형%기이치분해
提出了一种基于奇异值分解和隐马尔可夫模型的虹膜识别方法.首先该方法将虹膜准确定位,并采用奇异值分解抽取虹膜图像特征作为观察序列,基于多观测值序列的隐马尔可夫模型算法进行虹膜图像的识别.实验中用、VISUALC++6.0 建立了虹膜训练和识别系统,实验数据为 CASIA 虹膜库中的图像,识别率均达到94%以上.理论分析及实验结果表明:本算法基本满足虹膜识别的稳定可靠、精度高等要求,并且对图像噪声有较强的鲁棒性.
提齣瞭一種基于奇異值分解和隱馬爾可伕模型的虹膜識彆方法.首先該方法將虹膜準確定位,併採用奇異值分解抽取虹膜圖像特徵作為觀察序列,基于多觀測值序列的隱馬爾可伕模型算法進行虹膜圖像的識彆.實驗中用、VISUALC++6.0 建立瞭虹膜訓練和識彆繫統,實驗數據為 CASIA 虹膜庫中的圖像,識彆率均達到94%以上.理論分析及實驗結果錶明:本算法基本滿足虹膜識彆的穩定可靠、精度高等要求,併且對圖像譟聲有較彊的魯棒性.
제출료일충기우기이치분해화은마이가부모형적홍막식별방법.수선해방법장홍막준학정위,병채용기이치분해추취홍막도상특정작위관찰서렬,기우다관측치서렬적은마이가부모형산법진행홍막도상적식별.실험중용、VISUALC++6.0 건립료홍막훈련화식별계통,실험수거위 CASIA 홍막고중적도상,식별솔균체도94%이상.이론분석급실험결과표명:본산법기본만족홍막식별적은정가고、정도고등요구,병차대도상조성유교강적로봉성.
