光学精密工程
光學精密工程
광학정밀공정
OPTICS AND PRECISION ENGINEERING
2013年
1期
197-206
,共10页
李欢利%郭立红%陈涛%杨丽梅%王心醉
李歡利%郭立紅%陳濤%楊麗梅%王心醉
리환리%곽립홍%진도%양려매%왕심취
虹膜识别%经验模态分解%局部均值分解%Hamming距离%移位匹配%分段三次Hermite多项式插值
虹膜識彆%經驗模態分解%跼部均值分解%Hamming距離%移位匹配%分段三次Hermite多項式插值
홍막식별%경험모태분해%국부균치분해%Hamming거리%이위필배%분단삼차Hermite다항식삽치
针对虹膜识别经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)方法具有无法兼顾分解速度和包含小误差的缺点,提出了将分段三次Hermite多项式插值引入局部均值分解(PCHIP-LMD)的虹膜识别方法来提高识别准确率.针对虹膜纹理的分布特性,利用PCHIP-LMD对归一化的虹膜图像逐行分解,得到不同尺度的分量图像；通过提取有效的分量图像将其二值化为特征图像.然后用Hamming距离对特征图像进行移位匹配,得到匹配向量.最后计算匹配向量的改进标准差.用此标准差进行虹膜识别.对CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1图像库进行了识别试验,结果显示识别率分别达到了99.9681％、99.8845％、99.9937％、99.8782％.实验结果表明:该方法消除了虹膜特征提取时的高频噪声,有效提取了图像的二值特征,与EMD和LMD方法相比,识别速度,识别准确率和鲁棒性均有极大提高.
針對虹膜識彆經驗模態分解(EMD)和跼部均值分解(LMD)方法具有無法兼顧分解速度和包含小誤差的缺點,提齣瞭將分段三次Hermite多項式插值引入跼部均值分解(PCHIP-LMD)的虹膜識彆方法來提高識彆準確率.針對虹膜紋理的分佈特性,利用PCHIP-LMD對歸一化的虹膜圖像逐行分解,得到不同呎度的分量圖像；通過提取有效的分量圖像將其二值化為特徵圖像.然後用Hamming距離對特徵圖像進行移位匹配,得到匹配嚮量.最後計算匹配嚮量的改進標準差.用此標準差進行虹膜識彆.對CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1圖像庫進行瞭識彆試驗,結果顯示識彆率分彆達到瞭99.9681％、99.8845％、99.9937％、99.8782％.實驗結果錶明:該方法消除瞭虹膜特徵提取時的高頻譟聲,有效提取瞭圖像的二值特徵,與EMD和LMD方法相比,識彆速度,識彆準確率和魯棒性均有極大提高.
침대홍막식별경험모태분해(EMD)화국부균치분해(LMD)방법구유무법겸고분해속도화포함소오차적결점,제출료장분단삼차Hermite다항식삽치인입국부균치분해(PCHIP-LMD)적홍막식별방법래제고식별준학솔.침대홍막문리적분포특성,이용PCHIP-LMD대귀일화적홍막도상축행분해,득도불동척도적분량도상；통과제취유효적분량도상장기이치화위특정도상.연후용Hamming거리대특정도상진행이위필배,득도필배향량.최후계산필배향량적개진표준차.용차표준차진행홍막식별.대CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1도상고진행료식별시험,결과현시식별솔분별체도료99.9681％、99.8845％、99.9937％、99.8782％.실험결과표명:해방법소제료홍막특정제취시적고빈조성,유효제취료도상적이치특정,여EMD화LMD방법상비,식별속도,식별준학솔화로봉성균유겁대제고.
