虹膜自相似性识别方法研究

• 作者: 古红英 吴飞 庄越挺 潘云鹤 潘红
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自相似性 增量支持向量机 虹膜识别 变化分数维
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与图形的融合
• 页码范围: 973-977
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-9775.2004.07.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	庄越挺	浙江大学人工智能研究所	100	2810	28.0	50.0
2	潘云鹤	浙江大学人工智能研究所	204	7394	51.0	80.0
3	潘红	杭州师范学院计算机系	19	205	8.0	14.0
4	吴飞	浙江大学人工智能研究所	225	2325	27.0	39.0
5	古红英	浙江大学人工智能研究所	4	65	4.0	4.0