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摘要:
虹膜分类中,由于虹膜的相似度计算会受到特征模板中不可靠和不固定特征的影响,使得虹膜分类的错误率(错误识别率+错误拒绝率)增加.为了解决这个问题,本文提出了一种稳定特征提取的方法,从同一虹膜的多个图像中提取虹膜的稳定特征,并利用这些稳定特征建立该虹膜的特征模板,然后用于虹膜的分类.采用CASIA虹膜数据库进行测试,仿真结果表明,基于稳定特征的虹膜分类算法能提高虹膜分类精度和改善虹膜识别系统性能.
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文献信息
篇名 基于稳定特征的虹膜分类算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 虹膜分类 稳定特征 特征模板
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 科研通信
研究方向 页码范围 760-766
页数 7页 分类号 TP391
字数 5511字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0372-2112.2008.04.027
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 潘泉 西北工业大学自动化学院 544 9437 45.0 77.0
2 田启川 天津大学电气与自动化工程学院 39 483 10.0 21.0
4 李临生 太原科技大学电子信息工程学院 38 276 8.0 15.0
5 刘正光 天津大学电气与自动化工程学院 74 696 16.0 22.0
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研究主题发展历程
节点文献
虹膜分类
稳定特征
特征模板
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
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
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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