基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法研究

• 作者: 王勇 韩九强
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 虹膜 最小最大概率机 分类 相异度
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 651-654,703
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2006.06.008

摘要

为了提高虹膜图像分类的准确性和稳定性,提出了一种基于最小最大概率机的虹膜图像分类方法.该方法通过控制错分概率实现分类的最大化,将一般的二维分类问题扩展到虹膜特征的多维空间,并利用最小最大概率机的高维映射泛化特性,实现了不同核函数下的虹膜图像多维分类问题,具有分类准确率高、稳定性好的特点.通过虹膜图像库的实验验证表明,该方法在保持分类稳定性的同时,获得了径向基核函数高达98.55%的分类率,该分类率比最近特征线方法和相异度函数方法的分类率分别提高了4.47%和6.41%.

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