基于BP神经网络的虹膜图像质量分类方法

• 作者: 万洪林 刘霏 王公堂 谷文静
• 来源期刊: 山东科学
• 学科: 工学
• 关键词: 虹膜图像 质量分类 BP神经网络 小波变换 小波系数
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 其他研究论文
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|TP183
• 字数: 3123字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2015.02.018

摘要

针对虹膜图像采集过程中受光照条件不足、眼镜反光和眼皮遮挡等因素的影响而造成的图像质量不理想的问题,本文提出了一种基于BP神经网络的虹膜图像质量的分类方法.利用小波变换对每一幅虹膜图像进行特征提取,进而将提取的归一化虹膜图像数据作为BP神经网络的输入,以此对BP神经网络进行训练,实现了将3种被不同的影响因素影响的虹膜图像与未被影响图像进行区分的目的.仿真结果表明,该方法具有较高的虹膜分类精度以及较低的误差率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王公堂	山东师范大学物理与电子科学学院	32	104	6.0	8.0
2	万洪林	山东师范大学物理与电子科学学院	19	66	5.0	7.0
3	谷文静	山东师范大学物理与电子科学学院	2	5	1.0	2.0
4	刘霏	山东师范大学物理与电子科学学院	1	5	1.0	1.0