基于Haar小波的虹膜特征提取算法

• 作者: 周俊 孙冬 魏勇
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 虹膜特征提取 Haar小波 小波分解 细节系数调制
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3211字
• 语种: 中文

摘要

虹膜特征提取算法的优劣决定了虹膜识别系统的性能,经典小波变换算法在特征提取上存在不足,提出一种利用二维Haar小波提取虹膜特征的算法.算法在虹膜预处理的基础上,利用2D Haar小波对虹膜特征提取区域分解,对第三层小波分解高频系数编码生成375bits虹膜编码,利用相似度作为特征匹配关系.在中国科学院虹膜数据库[CASIA(1.0)]上的实验结果表明,算法在认证模式(Verification)与识别模式(Identification)下,性能均优于Boles的算法和Wildes的算法,仅次于Daugman的算法;但本算法虹膜码长度仅为Daugman的1/5,更节省储存空间,正确识别率为99.16％,等错率达到0.54％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周俊		16	56	5.0	7.0
2	孙冬		37	299	5.0	17.0
3	魏勇		34	81	5.0	7.0