基于支持向量机的虹膜图像实时预评估算法

• 作者: 佟贺 王维民
• 来源期刊: 辽宁石油化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像预评估 实时虹膜识别系统 支持向量机联合评估网络 坏样本
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3604字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6952.2008.03.016

摘要

实际的虹膜识别系统会遇到因为各种原因产生的不同类型的坏样本图像,如果它们进入系统的识别进程,常常会增加系统的注册失败率,也会导致定位或者识别的错误.而现有的图像质量评估方法是在完成虹膜定位或者粗定位之后,根据虹膜部分的清晰度和分辨率来判定是否为坏样本.因此实际上只能处理部分类型的坏样本,而且计算耗费大.详细分析了坏样本产生的原因和特点,提出了一种基于支持向量机联合评估网络的实时预评估方法,在定位或粗定位开始之前,检测暂时存储的样本图像,根据预评估网络的输出结果来决定是进入下一步处理还是重新采集.结果表明,该方法可以检测出大部分类型的坏样本, 检测速度快,而且检测的错误率相当低,能够满足实时虹膜识别系统的评估实时性和准确性的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维民	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	11	64	5.0	7.0
2	佟贺	辽宁石油化工大学计算机与通信工程学院	3	3	1.0	1.0