基于ROI归一化的ICA/PCA虹膜识别方法

• 作者: 何飞 刘元宁 张长海 朱晓冬 王俊勇
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 虹膜识别 感兴趣区域
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 793-798
• 分类号: TP18
• 字数: 3350字
• 语种: 中文

摘要

针对虹膜识别中使用传统归一化方法时, 无法突出主要纹理信息, 并且由于提取数据量大导致特征提取阶段计算复杂的缺陷, 提出一种基于感兴趣区域(ROI)的虹膜归一化方法, 先利用主成分分析(PCA)方法提取主元, 实现进一步的降维和去噪, 再使用独立分量分析(ICA)进行训练形成ICA/PCA虹膜特征提取算法, 最后使用余弦距分类器对待测样本进行分类. 实验结果表明, 该方法识别率为98.11%, 识别时间小于70 ms.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓冬	吉林大学计算机科学与技术学院	38	162	8.0	10.0
2	张长海	吉林大学计算机科学与技术学院	25	222	8.0	14.0
3	刘元宁	吉林大学计算机科学与技术学院	39	150	7.0	9.0
4	何飞	吉林大学计算机科学与技术学院	8	36	4.0	5.0
5	王俊勇	吉林大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0