基于PCHIP-LMD的虹膜识别方法

• 作者: 李欢利 杨丽梅 王心醉 郭立红 陈涛
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 虹膜识别 经验模态分解 局部均值分解 Hamming距离 移位匹配 分段三次Hermite多项式插值
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 197-206
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20132101.0197

摘要

针对虹膜识别经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)方法具有无法兼顾分解速度和包含小误差的缺点,提出了将分段三次Hermite多项式插值引入局部均值分解(PCHIP-LMD)的虹膜识别方法来提高识别准确率.针对虹膜纹理的分布特性,利用PCHIP-LMD对归一化的虹膜图像逐行分解,得到不同尺度的分量图像；通过提取有效的分量图像将其二值化为特征图像.然后用Hamming距离对特征图像进行移位匹配,得到匹配向量.最后计算匹配向量的改进标准差.用此标准差进行虹膜识别.对CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1图像库进行了识别试验,结果显示识别率分别达到了99.9681％、99.8845％、99.9937％、99.8782％.实验结果表明:该方法消除了虹膜特征提取时的高频噪声,有效提取了图像的二值特征,与EMD和LMD方法相比,识别速度,识别准确率和鲁棒性均有极大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭立红	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	111	1022	19.0	25.0
2	陈涛	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	281	3813	30.0	52.0
3	李欢利	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	54	4.0	7.0
7	王心醉	中国科学院苏州生物医学工程技术研究所	7	86	4.0	7.0
8	杨丽梅		13	86	5.0	9.0