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摘要:
传统的虹膜识别方法主要提取和匹配局部区域特征,忽略了距离较远区域(即非局部区域)特征之间的相关性。基于序特征的方法通过高斯低通滤波器提取区域的平均灰度值并对不同区域进行大小比较,但是这种方法并不适用于用概率密度描述区域统计特性的情况。本文提出一种新颖的虹膜识别方法解决传统方法的不足。该方法在用空间-相位联合分布表示局部区域纹理特征的基础上,通过将位于距离较远图像区域的特征进行连接得到非局部区域关联描述子表达区域之间的关联特性。论文着重研究了两区域和三区域关联对虹膜识别性能的影响。在虹膜匹配时,考虑非局部区域关联描述子的有效性以排除遮挡、高亮和噪声等干扰因素的影响,允许非局部区域关联描述子进行整体微小平移以建模虹膜纹理的非刚性形变,最后用一种鲁棒的扩散直方图距离比较关联描述子之间的差异。论文在三个公开的虹膜数据库中进行了虹膜验证和虹膜识别实验,结果表明所提出的方法在性能上优于同类方法。
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文献信息
篇名 基于非局部区域关联和概率建模的虹膜识别方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 虹膜验证和识别 空间-相位联合分布 非局部区域关联描述子
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 2379-2385
页数 7页 分类号 TP391
字数 7703字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.12.007
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 马宏伟 黑龙江大学计算机科学技术学院 3 2 1.0 1.0
2 李培华 大连理工大学信息与通信工程学院 4 3 1.0 1.0
3 吴国龙 黑龙江大学计算机科学技术学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
虹膜验证和识别
空间-相位联合分布
非局部区域关联描述子
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研究分支
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