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基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法
基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法
作者:
王勇
韩九强
原文服务方:
西安交通大学学报
证据理论
比率特征
直方图
虹膜图像
摘要:
为了提高虹膜图像的分类率,提出了一种基于证据理论的虹膜图像分类方法.该方法利用虹膜图像的纹理变化信息来提取虹膜灰度信号的比率特征,并结合证据理论实现了虹膜图像的决策分类,降低了不确定性因素对图像分类的影响,提高了分类率.在相同的实验条件下,对不同数量的虹膜图像进行了实验验证,结果表明,该方法在保持了分类稳定性的同时,其分类率比直方图交叉分类方法和直方图比率特征分类方法分别提高了6.96%和4.44%.
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文献信息
篇名
基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法
来源期刊
西安交通大学学报
学科
关键词
证据理论
比率特征
直方图
虹膜图像
年,卷(期)
2005,(8)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
828-831
页数
4页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0253-987X.2005.08.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
韩九强
西安交通大学电子与信息工程学院
109
903
16.0
24.0
2
王勇
西安交通大学电子与信息工程学院
109
778
15.0
22.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
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版权信息
全文
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研究主题发展历程
节点文献
证据理论
比率特征
直方图
虹膜图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
主办单位:
西安交通大学
出版周期:
月刊
ISSN:
0253-987X
CN:
61-1069/T
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1960-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
7020
总下载数(次)
0
总被引数(次)
81310
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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