独立成分分析和支持向量机的虹膜识别方法

• 作者: 王勇 许录平
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 虹膜识别 最近特征线 支持向量机
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程
• 页码范围: 583-586
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2948字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2007.03.029

摘要

为了提高虹膜识别的性能,提出了一种新的虹膜识别方法.该方法采用独立成分分析获取虹膜高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后在该独立成分空间中,利用支持向量机的泛化特性构造最优分类超平面.通过CASIA虹膜数据库的仿真实验,该方法降低了特征空间维数,具有较高的正确识别率.特别是对高斯核,取得了98.61%的正确识别率,较相异度函数和最近特征线方法分别高6.48%和4.54%,同时也提高了算法的鲁棒性和灵活性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许录平	西安电子科技大学电子工程学院	97	1028	17.0	27.0
2	王勇	西安电子科技大学电子工程学院	103	717	14.0	20.0